众趣分享 | 工业智慧园区实景3D空间数据底座构建
在AI空间计算高速发展的当下,智慧园区正从概念构想加速迈向规模化落地实践。作为连接物理世界与虚拟空间的核心技术,数字孪生通过构建与实体园区1:1 精准映射的虚拟镜像,实现对园区规划、建设、运营全生命周期的精细化管理。其中,3D空间数据底座作为数字孪生系统的核心
在AI空间计算高速发展的当下,智慧园区正从概念构想加速迈向规模化落地实践。作为连接物理世界与虚拟空间的核心技术,数字孪生通过构建与实体园区1:1 精准映射的虚拟镜像,实现对园区规划、建设、运营全生命周期的精细化管理。其中,3D空间数据底座作为数字孪生系统的核心
中海达8月12日在互动平台回答投资者提问时表示,公司自成立以来,在国产高端海洋设备上持续多年投入,在测深和测流技术方面形成了行业领先的技术优势,包括:单波束测深算法、多波束测深算法、ADCP测流算法、水底点云数据处理技术、声呐信号硬件收发链路技术,无人船航行控
中海达回复:您好,公司自成立以来,在国产高端海洋设备上持续多年投入,在测深和测流技术方面形成了行业领先的技术优势,包括:单波束测深算法、多波束测深算法、ADCP 测流算法、水底点云数据处理技术、声呐信号硬件收发链路技术,无人船航行控制算法、无人船推进器等,广泛
电子精密零部件的尺寸精度直接影响产品性能和装配质量。传统检测手段(如卡尺、二次元测量仪)难以全面捕捉复杂结构的毫米级偏差,特别是对PCB板、连接器等具有精细特征的部件。三维激光扫描技术通过非接触式高速采集(单点精度达0.025mm),可快速生成产品尺寸数字模型
国家知识产权局信息显示,中移物联网有限公司;中国移动通信集团有限公司申请一项名为“三维点云数据的去噪优化方法、装置、设备、介质和产品”的专利,公开号CN120219222A,申请日期为2025年03月。
Quality for life是本期展会的主题。精密装备微米级的承诺,最终流向汽车的安全、航天的征途、电子屏的绚烂、植入物的精准。
在光伏电站建设中,组件布局的精准度直接决定发电效率。传统设计依赖经验公式与二维图纸,难以应对复杂地形的光影变化。鹧鸪云仿真软件通过三维建模与智能算法的深度融合,重构了光伏布局的底层逻辑,实现从地形识别到组件定位的全流程数字化管控。
Alex Wang是一名华裔,在加州大学伯克利分校获得了计算机科学学士学位。他曾任职于Palantir和Facebook,从事软件开发工作,还与Y Combinator合作创立了一家名为Skylight的电子商务公司。
餐具传统开发模式依赖手工测量与经验修正,一套复杂餐具模具从设计到交付往往需要1-3个月,曲面精度误差可达±0.2mm以上,难以满足现代工业对造型复杂度与生产效率的双重需求。这种低效高耗的开发模式,既制约了企业响应市场变化的能力,也增加了产品迭代成本。而数字化建
中国在人形机器人领域,产品迭代如此迅猛、落地越来越快,大众对人形机器人越来越熟悉,都离不开在一项关键技术的逆袭——激光雷达。
3D全景视角,又称为3D全景技术或3D实景技术,是新兴的富媒体技术,基于静态图像和虚拟现实(VR)技术,通过全方位、无死角地捕捉和展示环境,为用户提供沉浸式的视觉体验。与传统的平面静态视角相比,3D全景视角能够让人们更加真实、直观地感知真实场景。具体来说,3D
随着纺织工业技术的发展,确保纺织线轮的高精度和高质量变得尤为重要。为了满足现代生产的需求,采用先进的三维扫描技术进行线轮的质量检测已成为一种趋势。本文将介绍一种基于高精度三维扫描仪的解决方案,旨在提高纺织线轮检测的效率与准确性。
在自动驾驶技术的浪潮中,一场关于数据标注效率与质量的革命正在悄然进行。阿里云计算有限公司携手浙江未来精灵人工智能科技有限公司,在浙江省数据局的推荐下,共同打造了一项名为ADS数据标注与PAI平台赋能的创新项目,为自动驾驶领域的创新提供了强大的技术支持。
点云扫描技术是通过激光扫描仪等设备采集物体表面三维数据的方法,这些数据以点的形式存在,形成点云。在室内建模中,点云扫描技术能够提供高精度、高密度的空间数据,为后续的建模工作提供基础。
设置场景特效和光照环境,包括阴影、反射、折射等,以增强场景的真实感和沉浸感。根据VR场景的需求,设计合适的交互方式,如手势识别、头部跟踪等,以确保用户能够自然地与场景进行互动。合理安排交互流程和操作逻辑,确保用户能够轻松上手并享受流畅的交互体验。
国家知识产权局信息显示,阿波罗智能技术(北京)有限公司申请一项名为“用于检测自动驾驶车辆传感器故障的基于云的扫描”的专利,公开号CN119968301A,申请日期为2022年9月。
国家知识产权局信息显示,中移(成都)信息通信科技有限公司、中国移动通信集团有限公司申请一项名为“平整度检测方法、装置、电子设备及存储介质”的专利,公开号CN119935027A,申请日期为2023年11月。
近日,特斯拉官方微博发文称“坚持视觉处理方案,让人人买得起安全智能的产品”,再次引发行业内外对智能驾驶技术路线的热议。这条动态看似是特斯拉对自家技术的自信宣言,却也在中国市场“捅了马蜂窝”——毕竟,中国车企和消费者对激光雷达的偏爱早已不是秘密。华为、小鹏等国产
具身智能技术的崛起,宛如一场新的工业革命,正将机械臂、机器人从执行指令的工具进化为自主思考的伙伴。然而,这场革命的背后,却隐藏着一片广袤的数据荒漠——高质量、场景化、可复用的数据极度稀缺,如同沙漠中的绿洲般珍贵。
激光雷达作为具身智能机器人的“环境感知中枢”,正经历从技术升级到场景泛化的双重变革。在车载领域验证其高精度三维感知能力后,激光雷达加速向机器人领域迁移,通过固态化、芯片化技术突破,实现体积缩小、成本下降与功耗优化,为服务机器人、工业AGV、人形机器人等提供轻量