網格智算：運用「網格域學習」技術的低算力AI大腦解決林下作業難題
為何重要
這項技術顛覆了傳統依賴畫素特徵與海量訓練資料的視覺感知範式，轉而透過空間結構化「網格化」處理來理解物理世界，有效解決了雷射雷達與標準 CV 演算法在復雜植被與拒止環境下的失效問題，為具身智慧在邊緣與缺乏 GNSS 區域的落地提供了一種低成本、高魯棒性的實證路徑。
- 成立於 2025 年的 網格智算 發布「GridAI大腦」，運用自研「網格域學習」技術，解決林下因光學遮蔽與 GNSS 丟失導致的定位、避障與測徑難題。
- 該方案大幅降低算力需求，僅需 30–200 張圖片訓練即可達到 98.3% 精度（58 張測試圖中 0 假陽性），對比傳統深度學習所需的海量資料成本更優。
- 技術已通過中國林科院驗證並小批次交付，目前已與 中林重慶、浙江飛流 等企業合作，未來規劃應用於具身機械臂與雷視融合場景。