浙大系做机器人大脑，让高危场景机器人能看懂裂缝了

周三下午三点，江西一处矿山巷道里，一台四足机器人正沿着预定路线巡检。它的摄像头捕捉到一处岩壁裂缝——这不是新鲜事，市面上的巡检机器人也能做到“看见”。但接下来的动作才是关键：它不仅判断出裂缝宽度是0.35毫米，还标出了裂缝走向，并把这个带有精确坐标的诊断结果推送给了工程师的后台系统。

这不是实验室演示。这台机器人背后的“大脑”，来自一家2025年才成立的杭州公司——旷行科技。硬氪获悉，这家专注高危作业的具身智能公司近期已完成数千万元Pre-A轮融资，投资方是财通资本和商汤国香投资。资金将投入到算法研发、产品矩阵完善和市场拓展上。

旷行科技创始人舒江鹏是浙江大学百人计划研究员、博导，国家级高层次青年人才。团队从2011年起就在做智慧城市AI与工程机器人的技术研发，手里攒了超过15年的行业负样本标注数据。成立当年，公司就和江西铜业、国家电网、中国电建等头部企业签了数千万元合同，产品已进入矿山、隧道、电力等场景试点。

舒江鹏对目前的行业现状有直接判断：“现在的机器人大多停留在‘巡视’阶段，能看到问题，但看不懂、更不会处置。”这话点出了高危工业场景里一个长期存在的尴尬：机器人确实能替代人去做危险的巡检，但如果只能传回影像、无法给出诊断结论，工厂还是得安排工程师盯着屏幕挨个判断。

旷行科技要解决的问题就是这个。他们的技术核心是做高精度定量识别，而不是简单的定性判断。所谓定性，就是告诉你“这里有裂缝”；而定量，是告诉你裂缝宽度0.35毫米、走向东北-西南、属于表层开裂还是深层结构性损伤。这背后靠的是自研的工程多模态大模型，融合图像、点云、超声、电磁波、红外等多传感器数据，能对混凝土开裂、钢结构锈蚀、岩土失稳等表观和隐蔽病害做亚毫米级的定量识别与状态诊断。

很多工程缺陷藏在结构内部，光学摄像头拍不到。旷行的方案是集成超声、电磁波、红外等技术，相当于给机器人装上“透视眼”，能看到结构内部的脱空和损伤。这和他们团队在基建与AI交叉领域超过15年的积累直接相关。据行业公开数据，旷行科技拥有目前全球基建领域最大的结构化多模态数据库，已经完成清洗和标注，涵盖混凝土、钢结构、岩土表观与隐蔽病害、设备故障、人员安全等数百万个专业标注负样本。舒江鹏告诉硬氪，他们的数据量级是行业普遍水平的两个数量级以上——行业普遍只有几千张，他们是百万级。

这意味着什么？意味着他们的算法在诊断精度和泛化能力上，有一个建立在真实行业数据上的护城河。多模态模型不是纯靠互联网图片训练出来的，而是在真实的矿山巷道、桥梁墩柱、电力塔基里“喂”出来的。

商业模式上，旷行走的是轻资产路线。他们不押注机器人本体制造，而是作为“整机解决方案供应商”，采购或与头部厂商合作生产机器人本体，加装自研的标准化“大脑盒子”与上装设备，形成完整交付方案。同时，那些缺乏垂直场景解决能力的本体厂商也会主动把订单推到旷行这边来，形成协同效应。舒江鹏给硬氪算了一笔账：一条高危作业巷道需要4名工人两班倒，加上携带设备，年综合成本超过100万；而一台加上装的四足机器人产品成熟量产后成本几十万，整机使用寿命可达3年。“不仅成本优势明显，更能避免因安全事故导致的停产风险。”

但现实并不完美。舒江鹏承认，目前旷行还做不到100%覆盖所有作业点位，“比如只能解决一半的点位，剩下的一半仍需人工。”他们的目标是通过不断积累数据、迭代算法，把覆盖率从50%提升到90%以上，让客户从“需要人照顾机器”过渡到“可以回家睡安稳觉”。对于这个趋势本身，舒江鹏的判断是：“趋势是不可逆的，因为年轻人已经不愿意下矿井了，你不用机器人，就没有人干活。”

谈到未来产品路线，舒江鹏给出了明确答案：短期内仍以四足或相关产品为主。“高危工业工程领域不容出错，万一摔倒损失较大，在复杂地形下，四足的稳定性远超现在的双足。”他认为人形机器人可能还需要三到五年才能达到高危工程场景应用的可靠性门槛，会持续关注，但本体硬件不是旷行的重点。“我们的定位很清晰——做最懂工程的机器人‘大脑’，用数据和算法解决诊断和处置的核心难题。”

投资方也给出了各自判断。商汤国香投资人认为，特种行业高危安全隐患严重，“机器人替人逻辑清晰”，看好旷行在多场景下空-地-矿一体巡、检甚至修的系统方案，认为团队“既具备浙大、斯坦福和伯克利的技术背景，同时很好地融合了接地气的市场化团队”。财通资本投资人则指出，旷行最核心的差异化在于“以工程多模态大模型+数十年行业标注数据库为护城河，让巡检机器人和无人机真正具备理解工程缺陷并自主诊断的能力”，解决了传统运维机器人“强巡弱检”的行业痛点。财通资本表示，作为扎根浙江的省属券商系投资机构，将通过“资本+投行+产业资源”的综合赋能，助力旷行加速产品迭代与市场拓展。