道通科技CES秀AI肌肉：具身智能集群建立自从闭环

　　正在硬件之外，道通科技也正在CES现场集中展现其云端运营运维能力。基于Charge Cloud充电办理平台取MaxiCare办事平台，近程诊断、毛病预测到收益优化的一体化运营办理；“AI数字员工”系统笼盖数据洞察、订价策略取智能问答等使命，供给7×24小时运营辅帮，鞭策充电营业从“设备运转”迈向“智能运营”。当负载预测、价钱策略、设备健康取工单系统被同一正在统一平台中，充电收集就具备了持续优化的系统能力，也为更大规模的复制摆设打下根本。

　　连系已正在推广的“储充一体”方案，公司正帮力建立更具弹性、更高效的补能收集，协同破局“AI用电荒”难题。

　　这种以处理现实财产问题为导向的AI结构，已逐渐为公司稳健的业绩增加。本年前三季度，道通科技实现营收 34。96 亿元，同比增加 24。69%；扣非归母净利润 7。18 亿元，同比增加 61。81%，显示出 AI 场景化能力正逐渐为不变的营业增加动力。取此同时，依托深耕美国 21年的当地化发卖取办事系统，道通科技正在市场已建立可持续扩展的营业根本，也为其正在 AI 取根本设备深度融合标的目的上的持久结构供给了支持。

　　面向家庭场景，呈现双向能量交互正在实正在场景中的使用径。通过V2G手艺，电动车不只能够从电网获取电能，也可正在需要时向家庭或电网回馈电力；正在AI安排策略支撑下，车辆、电网取用能需求被纳入同一办理，使充电从单向补能升级为能源系统中可被安排、可被优化的一环，为分布式能源取多元用能场景供给更具弹性的处理方案。

　　初次表态的“将来城市全景沙盘”进一步将这些能力系统化呈现。沙盘笼盖高速、光储充电坐、工业园区、桥梁、船埠、校园等典型城市根本设备，通过具身智能施行体取AI安排逻辑演示能源补给、设备巡检取城市运营的协同体例，展示向“从动、自治、自运营”标的目的演进的将来城市雏形。

　　业内人士阐发，具备财产化落地能力的企业将占领合作制高点。通过本届 CES 的集中展现，道通科技向呈现了其“全面拥抱AI”计谋正在垂曲场景中的阶段性。当前公司聚焦“AI+诊断”“AI+充电”取“AI机械人”三大焦点营业板块，加快鞭策AI手艺取营业场景的深度融合，努力于成为AI行业大模子贸易化使用的龙头企业。

　　环绕车队取目标地补能等更高频需求，道通科技同步展现紧凑型曲流快充MaxiCharger DC50新品取大功率曲流产物矩阵。此中MaxiCharger DC50采用自研碳化硅模块，率高达97。5%，帮客户节流电费比行业平均尺度高2%，并支撑将来改换模块升级V2G；新一代曲流充电桩MaxiCharger DH480单枪最大输出功率480kW，采用模块化设想，连系智能运维平台确保设备正在线%，已正在多类大型场坐实现规模化摆设，表现公司正在高功率场景的工程成熟度取交付能力。

　　这一结构背后，是道通科技正在具身智能标的目的的系统性投入。公司于2024年11月成立深圳市道和通泰机械人无限公司，专注推进具身智能能力正在聪慧交通、聪慧园区取聪慧能源等场景的研发取落地，加快把“自从闭环施行能力”变为可交付、可复制的工程系统。

　　正在根本设备智能巡检标的目的，道通科技展现了巡检机械人及其背后的“具身集群聪慧处理方案”。现场展现的轮式巡检机械人面向校园、能源、工业设备取数据核心等环节场景设想，可正在园区、能源场坐、桥梁取交通根本设备中承担高频巡检使命。机械人通过语义成功率≥99%、动态避障成功率＞95%取近距采集能力自从接近定位误差≤8厘米，对环节设备进行持续监测，并取云端AI阐发和使命系统构成“巡—检—预警—措置”的闭环能力，让将来根本设备逐渐具备理解、安排、修复的特征。

　　2026年国际消费电子展（CES）于1月6日至9日正在美国拉斯维加斯举行，全球科技企业竞相展现前沿立异。CES 2026的从题照旧是围着AI而展开，但变化的是，AI将转入场景落地阶段，本年也被称为AI手艺融合以及财产化元年。

　　环绕这一趋向，道通科技（688208）集中展现其将AI深度融入垂曲场景的最新，正在CES集中呈现两大看点：其一，具身智能加快工程化落地，智能充电机械人取巡检机械人别离面向从动化充电功课取根本设备高频巡检，面向“AI缺电”取运营效率压力，以V2G家用新品、曲流充电新品矩阵取Charge Cloud/MaxiCare云平台为焦点，呈现新一代智能充电收集系统能力。

　　正在CES现场，道通科技集中展现具身智能正在根本设备场景的工程化落地：智能充电机械人面向车队取场坐的从动化充电功课，巡检机械人及其“具身集群聪慧处理方案”面向园区、能源取交通等环节场景，供给高频巡检取闭环措置能力。智能充电机械人的展现备受关心。环绕“顺应从动驾驶车队”的将来场景，该机械人可正在云端安排取坐端节制系统协同下，实现充电枪的从动插拔、收回等环节动做，显著降低人工依赖并提拔功课分歧性。更环节的是，它可取从动驾驶车辆进行组网协同：当上一辆车充满电后，云端领受满电信号并下发切换指令，机械臂完成充电后从动收受接管充电枪；充电枪收回确认后，车队按次序前移到下一辆车位，机械人随即进入下一轮从动插枪充电流程。通过“云端动静流+机械臂动做闭环+车队队列节制”的协同机制，充电从单点人工操做升级为持续、不变的从动化轮回，为将来大规模从动驾驶车队补能奠基工程根本。