軟硬代差：行業進階的挑戰與機遇

崔廣章坦言，以AI大模型為核心的軟件技術正快速跨越技術驗證邁向規模化應用，但硬件在穩定性、成本控制上仍存瓶頸。“即便是工業級四足機器人，距離大規模量產仍有提升空間。”他特別強調，軟件已經到了技術驗證到量產的分水嶺，但是硬件現在還沒有達到。而這恰恰為中國企業提供了戰略機遇。

面對業界關于“工業機器人”與“人形機器人”發展路徑之爭，崔廣章提出其看法：“二者實為通用機器人演進的不同階段，可以滿足不同的兩類應用場景。工業機器人已能勝任特定場景任務，而人形機器人作為終極形態，其社會融入尚需時日。康迪現階段選擇聚焦已驗證的四足機器人平臺，正是基于對技術落地可行性的務實考量。”

破局AI終端：康迪的“云邊端”范式

談及AI智能終端的發展瓶頸，崔廣章以AI眼鏡為例指出硬件算力與功能需求的錯配。“終端設備需卸下算力重負，”他介紹康迪的解決方案――“通過將大計算量任務遷移至延遲可控的邊緣節點，實現性能躍升。這正是我們安防巡檢機器人的技術底座：一套‘云－邊－端’協同的智算系統。”

這套系統成為康迪征戰北美安防市場的利器。針對北美倉庫人力成本高昂、傳統監控被動防御的痛點，康迪聯合“杭州六小龍”企業云深處及浙江大學，打造差異化解決方案：基于對北美安防需求的精準把握，定制機器狗安防巡檢方案；融合云深處成熟的運動控制與感知技術、浙大AI決策模型，構建“大腦+軀干”完整體系；復用自有非公路車工廠產能，依托覆蓋Lowe's、Costco等千余家商超的成熟北美網絡加速落地。

“我們不僅是技術提供者，更是終端用戶。”崔廣章透露，康迪在北美自有倉庫因安防漏洞年損數萬美元，這種切膚之痛轉化為對客戶需求的深刻理解。目前公司正與浙大聯合攻堅“云邊端”智算平臺，計劃年內推出穩定版本，并在北美工廠及大型商超進行場景驗證。

未來圖景：智能體融合催生產業新形態

展望AI智能體與終端的融合趨勢，崔廣章預見兩大產業機遇：具身智能服務行業（如機器人維修）的興起，以及終端服務化（云邊端協同）模式的普及。“數據隱私將驅動本地與云端互補協同，而康迪已從以北美高爾夫球車、UTV 等非公路業務為主的傳統行業，率先邁向 AI 原生，涉足安防四足智能機器人領域且無傳統軟件歷史包袱的企業。”

崔廣章說道：“讓機器讀懂世界，關鍵不在形態是否酷似人類，而在于能否以可靠、經濟的方案解決真實世界的需求。”