一個工業顧問，將場地嘅實時遙測轉化為可行建議。目前正在開發中——本頁概述咗今日已部署嘅嘢同將來嘅方向。
每個收集營運數據嘅平台最終都要面對同一個根本問題：數據有乜用？傳統儀錶板只係將問題轉移而唔係解決——始終要有人去監控、解讀同決定。Copilot就係為咗消除呢個營運缺口而設計：讀取工業場地嘅實時事件，提醒決策者邊啲嘢需要即時關注以及點樣解決。
呢種能力冇咗一個不妥協嘅數據基礎就冇可能存在。在場、區域停留時間同生產力追蹤已經喺我哋嘅定位基礎設施上實時運行。仍然喺度演進緊嘅係上面嗰層：理解進行中工作嘅具體性質，同埋產生可靠嘅指引。一個用薄弱或者嘈雜數據訓練出嚟嘅AI顧問會畀出自信但錯誤嘅建議——喺高風險工業環境入面，呢個比完全冇建議仲要差。
呢個穩健嘅基礎就係我哋今日正在部署嘅嘢。帶有裝置端神經處理單元嘅可穿戴感應器持續收集活躍工業場地真實營運嘅結構化物理足跡：高精度座標、運動動態、區域停留時間、語音同影片。每個部署嘅頭盔都會豐富呢個智能層。
硬件級遙測同在場
帶有嵌入式NPU嘅可穿戴感應器持續捕捉結構化物理遙測：高精度座標（戶外透過RTK達到厘米級，室內透過UWB達到分米級）、IMU運動動態、音頻同影片。實時在場、區域停留追蹤同基本班次合規已經喺生產環境中上線。
已上線
將物理訊號綁定到場地幾何
來自UWB、RTK同環境感應器嘅輸入同場地嘅數碼區域模型融合。原始座標變成經核實嘅營運事實：識別邊個喺重型機械附近操作、邊個具體工作面有配備人手、每次部署嘅精確時長。
已上線
將運動轉化為營運意義
深度學習模型將身體活動分割為結構化營運狀態：實際作業時間、材料準備、區域間移動或者閒置等候。工具使用時間變成經核實嘅數碼數據，而唔係收工時嘅主觀估算。
開發中
捕捉偏離營運基準嘅情況
喺已分類工作流程之上運作，系統識別基準異常：突然嘅節奏中斷、局部擠塞、材料準備瓶頸，以及喺收工後審計發現之前好早已經可以顯示新興安全風險或者進度延誤嘅先兆模式。
開發中
喺班次動態展開之前預測
透過綜合歷史場地模式同實時現場遙測，預測模型預計瓶頸、人員同重型設備之間嘅危險接近事件以及關鍵路徑延誤——提供充足嘅提前時間以主動介入。
下一個里程碑
具透明推論嘅可行建議
最頂層：一個AI顧問，向項目領導層建議高影響力嘅介入措施（重新調配人手、優化任務排序、重新安排物流），並解釋每項建議背後嘅營運邏輯。計劃中同BIM、MES、CMMS同ERP嘅整合，提供咗區分真正營運摩擦同預期進度所需嘅排程同許可基準。
路線圖
Copilot並唔係已出貨功能，亦唔係客戶今日部署XENOM時會收到嘅嘢。在場、區域停留時間同生產力嘅實時核算先至係——兩者唔應該混淆，我哋將Copilot描述為一個開發方向。
我哋冇為佢定下發布日期。時間表取決於跨活躍場地累積到足夠數據集嘅速度，而呢個取決於部署數量，唔單止係工程努力。
今日運作到嘅係個基礎：高精度定位、客觀時間同區域數據、語音篩查、通訊同影片——每一樣都有各自已公布嘅結果。如果你想知平台今日做到啲乜，呢啲頁面先至值得睇。
跨活躍場地持續收集嘅結構化活動記錄
客觀記錄喺工作、危險、服務同等候區域嘅時間
位置準確到令區域事件有意義，而唔係大約
裝置端處理，令數據層可以擴展而唔使將原始串流傳送到伺服器
透過同一件可穿戴設備收集語音、影片同遙測