我們非常榮幸地通知大家：思嵐新一代全集成AI空間感知系統(tǒng)——Aurora S正式發(fā)布!

為具身智能而生，機器人的專屬眼睛

在238克的小巧的機身中，Aurora S首創(chuàng)的將多種空間感知能力：3D實時建圖定位(VSLAM)、稠密深度感知以及AI語義識別等功能融合在一起。

并在深度學習引擎的加持下，無需額外開發(fā)算法或配備算力，只需要通電，Aurora S即可出色工作，滿足具身智能時代下的各類空間感知需求。

簡單建圖進化為AI語義理解

多模態(tài)空間感知，加速世界模型構(gòu)建

面對這個由色彩、紋理構(gòu)成的豐富世界，僅只是把世界簡單的抽象成一個只有幾何點或者面的單調(diào)地圖是絕對不夠的。作為思嵐Aurora家族的新成員，Aurora S在內(nèi)置了實時高精度視覺建圖定位系統(tǒng)基礎(chǔ)上，更集成了AI物體識別和語義理解能力。

并且各模塊相互高度融合工作，將空間感知能力提升到新的高度，讓機器人更好的理解我們的精彩世界!

思嵐自研深度學習引擎，從容應對各類挑戰(zhàn)

深度學習作為具身智能時代的核心，高維度神經(jīng)網(wǎng)絡的推理效果已在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了遠超傳統(tǒng)方案性能的飛躍。同樣我們也將深度學習根植于Aurora S系統(tǒng)內(nèi)，使得可以從容應對各類環(huán)境的嚴苛挑戰(zhàn)。

自研深度學習AI-VSLAM，已被多場景驗證的高可靠性

高可靠性是一個實時定位和地圖(SLAM)系統(tǒng)的必備素質(zhì)。通過深度學習引擎的加持，Aurora S可以在弱光、高光照變化、弱紋理、高動態(tài)環(huán)境變化、超大型場景等環(huán)境下穩(wěn)定工作，提供遠超傳統(tǒng)VSLAM系統(tǒng)的工作表現(xiàn)。

無論是室內(nèi)多樓層，戶外草地復雜地形還是夜晚弱光環(huán)境，Aurora S都能穩(wěn)定工作。

同時，在Aurora S的自身系統(tǒng)內(nèi)已經(jīng)內(nèi)置了全功能的圖優(yōu)化、閉環(huán)修正和重定位引擎。性能強勁，不需要再配備外部算法和算力。

深度學習的端到端雙目深度點云引擎，超大廣角，室外可用

Aurora S同樣利用深度學習方案實現(xiàn)了深度視覺感知，可以15fps幀率對外輸出120°超大廣角、高度豐富稠密的深度點云數(shù)據(jù)。并且無論在室外強光、還是室內(nèi)弱紋理情況下，都可以穩(wěn)定工作，效果優(yōu)于傳統(tǒng)雙目深度方案。深度數(shù)據(jù)和RGB色彩嚴格像素級同步。

AI物體識別和語義分割，識別近百種物體，兩套模型動態(tài)切換

為了應對不同的語義感知需求，Aurora S內(nèi)集成了兩套物體識別和語義分割模型?？梢葬槍Σ煌瑘鼍靶枨?，實時識別超過18類室外場景與80類通用物體，并可按需實時切換。

語義分割和識別的數(shù)據(jù)也和Aurora S內(nèi)的其他空間感知系統(tǒng)深度綁定，將各模塊數(shù)據(jù)進行進一步融合，從而實現(xiàn)如語義地圖構(gòu)建等高級功能。

傳統(tǒng)SLAM系統(tǒng)生成的稀疏、抽象的點云圖與我們看到的豐富的世界仍存在很大的差距。Aurora S利用其多模態(tài)感知能力，提供了PhotoReal真景地圖構(gòu)建技術(shù)。只需要簡單操作，便可輕松構(gòu)建帶有真實色彩紋理的稠密3D地圖。

相關(guān)的建模模型可供進一步的數(shù)字孿生、3D場景重建、VLA/VLN訓練使用。 助力具身智能構(gòu)筑“世界模型”!

豐富的擴展開發(fā)支持，科研、產(chǎn)品各取所需

Aurora S 配備了完整的開發(fā)支持體系來方便廣大科研和開發(fā)者順利的基于它展開工作：

Aurora Remote UI可視化工具：無需編碼，實時預覽3D地圖與語義分割效果，輕松管理地圖與參數(shù)。

Aurora Remote SDK：提供C++、ROS1/ROS2、Python的版本，靈活集成，快速實現(xiàn)稠密建圖、語義地圖、3D高斯?jié)姙R(3DGS)重建等高階功能。

同時，為了方便在各自熟悉的環(huán)境下使用Aurora S，相關(guān)的工具和SDK可以運行在多種平臺/架構(gòu)當中，包括了：

蘋果/macOS (M系列芯片)

Windows

Linux (x64和arm64環(huán)境)

多格式數(shù)據(jù)集導出

快速接入各類3DGS(高斯?jié)姙R)框架，加速VLA/VLN訓練

使用Aurora S的預生成地圖和數(shù)據(jù)，可以一鍵導出用于進行3DGS以及其他目前行業(yè)前沿3D重建框架所支持的輸入數(shù)據(jù)集，例如Colmap格式。實現(xiàn)對于目前SOTA模型和工作成果的評估和進一步研究工作。同時，生成的相關(guān)模型文件也可以輕松導入諸如Nvidia omniverse框架，進行VLA/VLN所需的真值數(shù)據(jù)或者進行sim-to-real訓練。

賦能千行百業(yè)，Aurora S 的應用無處不在

Aurora S的強大性能，正在為多個行業(yè)帶來智能化升級：

具身智能：為人形機器人、四足機器人提供核心視覺

戶外機器人：賦能割草機、農(nóng)業(yè)機器人，應對復雜非結(jié)構(gòu)化環(huán)境

工業(yè)自動化：提升AGV/AMR在動態(tài)車間環(huán)境下的智能水平

數(shù)字孿生：高效進行3D場景重建，采集VLN/VLA訓練數(shù)據(jù)

低速無人駕駛：服務于園區(qū)物流、安防巡檢機器人