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视觉信息获取
从连续图像中提取与空间位置相关的环境线索，形成后续分析的输入。
RESEARCH APPROACH
围绕一个核心问题：
如何理解当前位置？
在复杂环境中，空间感知不是单张图像的识别结果，而是持续获取信息、建立参照、识别变化并反馈修正的过程。以下展示的是研发框架，不代表已公开发布的产品性能。
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位置与场景理解
研究视觉线索与空间参照之间的关系，持续估计设备所处位置与场景变化。
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偏差识别与修正
识别预期路线与当前状态之间的差异，为路线调整提供可验证的判断依据。
Q'S SPACE THEORY
齐氏空间理论
与场景验证
齐氏空间理论是我们在视觉空间感知方向采用的研究路径。官网仅介绍其应用目标与研发框架，不披露未经验证的精度、鲁棒性或适用范围结论。
研发工作将围绕不同环境、视觉条件和平台约束建立评估方法，以实验结果和具体项目要求确定能力边界。
SPACE
MODEL
MODEL
环境线索
位置参照
反馈修正
VALIDATION PATH
以项目验证
定义技术边界
面向具体项目时，我们先确认任务约束，再设计测试。技术是否适用，取决于环境、传感器、算力、平台集成和现场验证结果。
01明确场景确认环境特征、平台条件及数据边界
02建立评估以可复核的测试条件检验位置感知和修正效果
03推进适配根据验证结果讨论系统集成与后续研发
当前展示为研发方向与概念示意。具体算法实现、性能指标、交付范围以双方确认的项目方案为准。
VISUAL INTELLIGENCE R&D