扶余无人机教育体验中心

D-AIR 无人机综合解决方案

不止于单纯的机体引进,我们为您构建与贵司业务基础设施协同的定制化无人系统。

D-AIR的解决方案并非独立的硬件,而是一套端到端(End-to-End)一体化方案包,包含可即时对接客户管控系统(VMS)、物流网络(ERP)及安全协议的API/SDK与中间件。

为何选择D-AIR解决方案

我们交付的不只是机体,更是系统集成。在您正在运行的系统之上增加新的层级。

Seamless Integration

系统对接

不受限于专有协议。我们提供标准化API及SDK,可与客户现有的GCS(地面控制站)、综合指挥中心及既有系统无延迟对接。

Mission-Specific Customization

面向任务的定制化

我们不强求客户采用固定的标准成品。我们根据军事运输、灾害应对、设施检测等客户的具体任务目标,重新设计机体的任务载荷(Payload)与数据处理模块后交付。

On-Premise & Cloud Support

按安全要求定制的数据处理

采集到的敏感飞行数据及边缘AI分析数据,将根据客户的安全政策,安全地直接传输至自有服务器(On-Premise)或指定的云环境。

01

基于AI的智能监视·检测解决方案

Surveillance & Inspection

用于危险区域监视、气体泄漏探测及大规模设施异常检测的无人化系统。

现场痛点

目前,许多工业现场为管理大范围区域而长期投入大量人力,异常征兆往往并非事先预测,而是在事故发生后才被发现。尤其是每次检测高空结构物与密闭空间时,作业人员不仅直接暴露于安全事故风险之中,还面临每次检测都必须停止关键设备运行的结构性局限与低效问题。

构成要素
特种用途无人机 任务载荷(EO/IR·热成像) AI目标·异常检测模块 换电式或自动充电机场

任务载荷可根据用途选择配置。

系统集成

现场 — D-AIR

无人机实时影像AI异常检测结果
RTSPWebhook·API

客户

CCTV监控网(VMS)综合指挥中心告警系统
  • 将无人机实时视频流(RTSP)集成至现有CCTV监控网(VMS)
  • 将AI检测到的异常征兆即时推送至客户综合指挥中心告警系统(Webhook·API)

应用成效

  • 1 实现危险作业无人化及不停机检测 将高空结构物及密闭空间等人员伤亡风险较高区域的检测作业安全地实现无人化。 即使不停止设备运行,也能严格遵守既定检测周期,同时保障安全与生产效率。
  • 2 依托24小时全天候监视实现前瞻性风险管理 依托不受昼夜限制的24小时密切监视体系,在事故发生前提前捕捉异常征兆。 检测数据即时通报至运行中的管控系统,不止于单纯「确认」状况,更能即时「应对」事故。
  • 3 以AI实现管控效率最大化及监视区域扩展 以先进的AI检测技术取代原本依赖人员肉眼的管控工作。 即使大幅扩展监视及管控区域,人力也无需同比增加,可最大限度提升人力运用效率。
02

重载无人货运解决方案

Supply & Transport

解决军需物资运输、海岛及偏远山区医疗物资配送、工业现场物料搬运瓶颈的自主飞行运输系统。

现场痛点

海岛、偏远山区及孤立的险峻地带等地理可达性较差的地区,至今仍停留在依赖人力与车辆的实体配送方式。这种结构性制约必然导致配送周期延长,尤其对于必须把握黄金时间的紧急物资,延误所造成的社会与经济机会成本极为巨大。

构成要素
重载多旋翼·VTOL 货物自动投放·装载机构 航线优化软件
系统集成

现场 — D-AIR

实时配送追踪数据机体状态数据
对接APITelemetry

客户

仓储管理系统(WMS)ERP管控服务器
  • 与客户仓储管理系统(WMS)及ERP对接,提供实时配送追踪数据
  • 超视距(BVLOS)自主飞行期间,将机体状态(Telemetry)数据同步至客户管控服务器

应用成效

  • 1 安全性最大化的无人运输系统 在险地补给及孤立地区运输中,无需直接投入人员与车辆。从运输流程中降低因地形限制导致的作业人员接近风险,以更安全的方式实现物资补给。
  • 2 突破基础设施限制,构建定期配送网络 即使在交通网络不完善的海岛及山区,也能定期配送生活必需品与紧急医疗物资。地形条件不再左右配送日程,我们提供按指定周期稳定运行的运输基础设施。
  • 3 与现有业务系统(WMS·ERP)对接 实时配送追踪数据直接接入客户正在使用的仓储管理系统(WMS)及ERP。无需构建或学习新的监控界面,即可在熟悉的业务环境中直观地管理货物。
03

移动式无人机监测解决方案

Mobile Monitoring Platform

将无人机机场与车辆、船舶等移动载体相结合的系统,可将自主监测范围扩展至固定式基础设施无法覆盖的现场。

现场痛点

现有固定式无人机机场存在只能在安装地点范围内运行的空间限制。因此,每当作业现场变更都需重复建设新的基础设施;需要即时响应时,还须每次另行派遣专业人员操作机体,存在结构性低效问题。

构成要素
移动式无人机机场 无人机及任务设备(ADD-ON) 中继设备·云 运营·管控软件
系统集成

现场 — D-AIR

采集影像飞行数据
标准API

客户

运营·管控软件本地部署·云
  • 搭载于车辆、船舶的无人机机场在移动中也可支持自动充电与起降,无需固定设施即可确保任务半径
  • 通过标准API将采集的影像与飞行数据对接至客户的运营管控软件及本地部署或云环境

应用成效

  • 1 无需另建固定基础设施 车辆及船舶所到之处均可即时转变为起降点。无需为扩大监视范围另行施工或追加建设基础设施,节省时间与成本,可迅速部署至现场。
  • 2 通过全远程管控优化人员运营 无需向现场另派操控人员。通过远程超视距(BVLOS)控制执行任务,无需人员实地出动,即可按计划的任务日程灵活、安全地运行系统。
  • 3 移动中自动化,将停机(Downtime)降至最低 自动充电与起降控制在移动载体内一体化完成。因此,现场之间的转场时间不再被浪费为单纯的等待时间,而是用于准备下一项任务,提升运营的连续性。
04 研发阶段

无人航空运输解决方案

Urban Air Mobility (PAV)

处于研发阶段的解决方案,旨在构建由混合动力电池旋翼机型飞行汽车(PAV)及其起降枢纽垂直起降场组成的新一代有人/无人航空运输体系。

现场痛点

现有的点对点航空运输以确保跑道基础设施与专业飞行人员为必要前提。目前,无法满足这些条件的区段仍只能依赖地面交通网络。

构成要素
飞行汽车(PAV) 垂直起降场(Vertiport) 中继设备·云 运营·管控软件
系统集成

现场 — D-AIR

飞行汽车(PAV)垂直起降场
标准数据对接

客户

无人机交通管理(UTM)运营管控软件
  • 同步设计基于混合动力电池的旋翼机型PAV与作为起降枢纽的垂直起降场基础设施
  • 在商业化之前的阶段,率先验证与无人机交通管理(UTM)及运营管控软件的标准数据对接架构

研发范围

  • 1设计基于混合动力电池的旋翼机型PAV
  • 2设计作为起降枢纽的垂直起降场基础设施
  • 3验证与无人机交通管理(UTM)及运营管控软件的标准数据对接架构

本项目属于在商业化之前阶段正在开展验证的研发范围。

实施流程

从诊断当前运行的系统开始,最终构建可由贵司内部运营人员自主管理的环境,并完成移交。

  1. 01

    需求分析

    Analysis

    诊断客户现有的系统架构与引进目的。

  2. 02

    方案设计

    Design

    设计定制化硬件(任务载荷)配置及API/SDK对接架构。

  3. 03

    系统集成及PoC

    Integration & PoC

    在真实环境中测试协议对接,并进行概念验证。

  4. 04

    最终部署及培训

    Deployment

    完成系统移交,并面向客户运营人员开展专业培训。

我们将为贵司基础设施设计
最适配的无人机系统。

咨询系统对接及解决方案引进

D-AIR

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