美国 AI 机器人日本现场部署

挑战：

美国机器人 AI 企业，专注复杂环境下自主机器人的 AI 系统；客户为日本建筑业龙头企业。项目要求在真实建筑工地这种动态、非结构化的环境里，让自主机器人持续稳定运行，并把现场暴露的问题快速回流到模型迭代——这是 AI 从实验室走向工业现场最难的一关，也是客户现场验证项目能否按期推进的关键。

解决方案：

承担范围： 机器人 AI 系统在东京现场的部署、训练数据闭环、迭代升级与日美技术对接。

项目以东京现场为中心，参与机器人 AI 系统的开发、训练与测试，承担三条线的工作：

• 现场部署与迭代： 负责 AI 模型在东京建筑工地的部署与升级，累计完成 10 余轮现场迭代；每一轮都基于上一轮的现场表现调整模型与参数，直到机器人在工地环境中的表现稳定；
• 数据与问题闭环： 现场数据采集与处理、故障排查与问题追踪，把工地上的每一个异常转化为可复现的问题单，并跟到修复验证为止；
• 客户与总部之间的桥梁： 深入建筑工地收集客户需求与现场问题，与美国总部定期研究改进方案，累计技术对接会议 50 余场；将日方客户的业务语言翻译成研发团队可执行的技术方案，再把总部的方案带回现场验证。

成果：

• 持续稳定运行： 经过 10 余轮 AI 模型现场迭代，机器人在东京建筑工地持续稳定运行，支撑客户现场验证项目按期推进；
• 需求到方案的闭环： 50 余场跨国技术对接会议，把客户需求持续转化为可执行的技术方案，现场问题形成「发现 → 排查 → 迭代 → 验证」的完整闭环；
• 软硬件结合的现场经验： 项目积累的不只是模型，更是让 AI 在真实物理环境里长期跑起来的方法——数据回流、现场调试、跨国协同，这些经验直接复用于制造与建筑场景的 AI 落地。