📈 기술 발전 로드맵
第一代
手工示教
人工逐点示教프로그래밍，效率低、风险高、难以应对多品种小批量柔性生产需求，逐渐难以충족现代제조业디지털화要求。
第二代
오프라인 프로그래밍
3D CAD 读取로봇+工装数模，在소프트웨어中완료궤적规划与시뮬레이션，출력无충돌程序。但面对곡면복잡한、边界模糊的공작물，仍依赖大量人工干预。
第三代
AI AI 지능형 프로그래밍 🤖
AI 感知建模 + 자동 경로생성 + 지능형장애물 회피 + 디지털 트윈 + 공정泛化，端到端자동화，真正구현"扫描即프로그래밍"。
🧠 AI IN 的四大기능
基于 AI 感知의사 결정엔진，자동분석공작물几何特征与공정要求，생성全局最优运动경로。지원실시간동적장애물 회피，在복잡한车间환경中자체规避固定障碍物与意外闯入的人员장비。
AI 자동 장애물 회피경로 계획
专家示教파라미터구성
集成 비전센서 / 구조光 / 线레이저 / 三维扫描 等다중 소스 인식手段，对공작물进行고정밀 3D 重建。结合 CAD 数模与实际扫描데이터，자동인식공작물边界、곡면特征与가공영역，출력可直接用于 CAM 的点云모델与궤적指令。
3D 重建与궤적시뮬레이션
点云 → 궤적자동생성
다중 소스 인식데이터融合출력 JSON 指令
构建1:1 虚拟디지털 트윈모델，在가상환경中완료경로 계획、충돌 감지、공정파라미터최적화与节拍시뮬레이션。실시간동기화现场실행状态，구현生产过程全程시각화모니터링与远程진단，大幅缩短调试周期、감소试错成本。
가상비전시뮬레이션（多视角）
디지털 트윈 + 现场实拍对比
基于 AI 공정知识库，将공정经验转化为可泛化的알고리즘모델。面对新공작물时，시스템자동匹配相似공정전략并지능형조정파라미터，구현跨品类、跨材质、跨공정的빠른프로그래밍，无需逐件调试，从容应对小批量多品种的柔性生产需求。
多品种산업로봇적용 시나리오
平整度검사 + 궤적최적화
🎯 핵심 역량 개요
AI 感知建模
레이저扫描 / 구조光 / 비전센서多模态融合，지능형인식공작물边界与特征영역，자동생성고정밀的三维重建모델。
全域데이터融合
통합 3D CAD（SolidWorks / Tekla 等主流格式）、扫描点云、센서데이터与공정知识库，多源信息协同，출력표준化 JSON 指令流。
지능형경로생성
기반 AI 驱动的경로 계획알고리즘，자동생성最优가공경로，显著减少人工示教시간，감소对조작者经验的依赖。
디지털 트윈모니터링
OPC UA 프로토콜지원산업现场실시간데이터采集，构建生产现场디지털 트윈体，실시간시각화모니터링与远程진단预警。
多로봇协同
지원多台로봇协同시뮬레이션与경로 계획，지원手持도구 / 手持공작물 / 하이브리드运动等多种복잡한作业모드。
공정知识泛化
将专家공정经验파라미터化、모델化，沉淀为可复用的 AI 공정库；新공작물자동匹配相似공정전략，구현빠른프로그래밍与批量배포。
📋 典型工作프로세스
① 扫描感知：레이저 / 구조光扫描获取공작물三维데이터
② 特征인식：AI 자동인식공작물边界、곡면特征与가공영역
③ 경로 계획：AI 알고리즘자동생성最优가공경로
④ 시뮬레이션검증：디지털 트윈환경中검증충돌、자세与节拍
⑤ 专家微调：如有特殊需求，可통해示教파라미터面板빠른수정
⑥ 포스트 프로세싱：一键출력적응로봇브랜드的可执行程序
🏭 适用산업
항공우주
轨道交通
자동차 제조
钢구조
금형制造
의료 기기
3C 전자