观察与定位
将周围环境、平台状态和任务背景组合成可用的情境判断。
公开技术概览
SAIREX 智能
共同核心。
不同机体。
贯穿 SAIREX 平台家族的感知、规划、控制与持续改进的共享架构方向。
视觉核心方向
智能层能够适配承载它的不同机器。
这里描述的能力是开发目标，而非已确认规格。我们将在原型制造与验证过程中持续更新。
从信号到经验证的行动
智能是一个闭环，而不是单一模型。
有用的机器人不仅要能识别或移动，还必须把当前情况、任务目标、适用约束和实际结果的验证连接起来。
闭环始于观察：传感器输入、平台状态和任务背景。系统将这些输入转化为可用的环境估计，同时保留不确定性和运行边界，而不是把每个信号都视为事实。
随后，规划在任务、物理和运行约束内选择下一步行动。执行过程会持续与预期结果比较。当条件变化或置信度不足时，系统应按照经过测试的规则减速、停止、恢复流程或引入人工处理。记录的结果用于审查和改进，而不是为未经测试的改变直接放行。
在约束下规划
依据任务、机器的物理边界和运行环境规则选择下一步行动。
执行与验证
监控实际过程，与目标结果比较，并将异常交给恢复流程或人工审查。
同一高层闭环可以指导 H1、W-Series 和 A1，但传感器、运动系统、安全机制、运行许可和验证流程仍需针对各平台设计。本页描述的是公开架构方向，并不代表已完成的自主能力或经确认的产品性能。
安全与信任
两项责任，明确区分。
机器人安全与工程信息保护都属于负责任的研发，但它们并不等同于网站访客隐私。
机器人安全行为
通过受限运行、多层防护、受控测试和人工介入路径处理风险。只有证据充分时，相关能力才会被视为可用。
工程信息
公开概念、研发记录与内部实现细节保持区分。内部设计和原型数据的访问应按工作需要进行管理。
访客数据
姓名、电子邮件、联系表单内容及可选网站分析由单独的隐私政策说明。
系统原则
共享核心并不意味着机器完全相同。
每个平台使用相同的高层循环，同时根据自身形态与任务调整感知、约束和行动。
共同语言
统一定义目标、上下文、状态与结果。
形态感知控制
执行过程尊重每种实体平台的限制与能力。
证据闭环
观察到的结果返回系统，用于审查与改进。
感知
将传感器输入转化为对环境的有效理解。
推理
将目标与上下文转化为可执行的任务计划。
行动
在适当约束下协调平台完成任务。
学习
利用经过验证的结果安全改进未来表现。
有目标的开发
一个架构。面向不同平台执行。
公开技术路线图仅描述系统原则，内部实现细节保持保密。