5月8日至9日，“华为中国合作伙伴大会2023”在深圳国际会展中心盛大召开，北京眸视科技有限公司（以下简称“眸视科技”）应邀作为华为能源油气军团“智能巡检机器人”独家合作供应商出席，与华为其他合作伙伴一起，联合发布“油气智慧作业区”解决方案，涵盖场站、装置、作业区等应用场景。
北京眸视科技有限公司（以下简称“眸视科技”）携业界领先的5G智能巡检机器人产品亮相论坛科技成果展。作为一家公司总部设在北京市海淀区中关村的高科技企业、并荣获了北京市“专精特新”企业以及国家级高新技术企业资质，眸视科技公司自成立这6年来，一直围绕以智能巡检机器人软硬件核心技术自主研发为立足之本，不断创新突破，打造八大硬核实力，持续引领油气化工能源行业智能巡检机器人产品技术发展方向，助力“工业互联网+危化安全生产”刚需以及产业数智化转型升级。其中八大硬核实力包括：
一、业界爆款“高光谱相机版防爆巡检机器人”
眸视科技与合作伙伴一起联手推出了产业界首创搭载“高光谱相机版”的防爆巡检机器人，支持与5G通信网络对接，实现化工高危作业生产现场无色有毒有害、易燃易爆气体的可视化监控，第一时间发现泄漏情况，并指示泄漏点位，做到泄漏的尽早发现，尽早处理。同时巡检机器人也大大地降低了整体高光谱视频相机的方案成本，实现高光谱视频相机产品的国产化替代，在油气化工能源安环市场前景非常被看好，并已经在中石化下属的3家标杆工厂成功实现商业应用落地。
二、端到端适配国产化信创安全能力要求
眸视科技智能巡检机器人解决方案端到端全面适配中国长城系飞腾CPU、华为系鲲鹏CPU，中国长城银河麒麟服务器操作系统，华为系OpenEuler操作系统和OpenGauss DB数据库，华为云、全栈国产化昇腾AI人工智能计算算力框架平台、华为终端鸿蒙操作系统等，并荣获中国电子和华为相关兼容性认证证书。
三、多传感器融合定位精准导航能力
眸视科技智能巡检机器人定位导航系统融合激光雷达、视觉、IMU、GPS等多种传感器，结合语义信息、动态环境变化信息（实时滤除高动态目标）等技术，使机器人能够在复杂环境下长时间稳定运行，精准导航能力到达了厘米级的定位精度。
四、多模态AI人工智能识别高精度
机器人具备视觉、振动、声纹、光谱分析等多种AI识别能力，利用不同识别技术的特点和各自独特的优势，眸视科技创新实现多模态AI识别，极大提升目标检测精准度，常见场景化应用识别精度达95%以上，解决了目标检测误报率高的行业痛点。
五、多品类小样本的深度学习模型（工业级）
针对工业现场负样本少的难题，眸视科技创新研发多品类小样本深度学习模型，通过使用远小于深度学习所需要的数据样本，达到接近甚至超越大数据深度学习的效果。让机器人具备自主学习的能力，依靠少量的样本完成化工行业“跑冒滴漏”“异常气体”小样本等异常情况检测，让机器人的巡检更加智能化。
六、创新专利、精准透视识别能力
面向数据中心机房，设备被网格门遮挡的情况，眸视科技开发出视觉与异构传感器结合的检测方案，实现可透视识别检测目标，在不需要打开机柜门的情况下实现设备状态监控和资产盘点。
七、固移融合、动静结合、巡检点“立体式”全覆盖
智能机器人（动）与固定点位（静）监控采集系统有机融合，实现机器人灵活巡检，固定点位24小时监控关键点位，通过动静结合扩展巡检范围，实现巡检区域全方位无死角覆盖。
八、基于“数字孪生 三维仿真”可视化管控平台
数字孪生可视化运维管理云平台将巡检数据与虚拟工厂结合，提供一站式操作及运维服务，平台以三维场景为依托、巡检数据为核心，赋能企业安全生产、高效管理和智慧运营。
当前，眸视科技拥有自研硬核科技加持的智能巡检解决方案已在石油、化工、天然气、油气储运及电力等行业广泛获得商业实践应用，并综合服务于包括中石油、中石化、中海油、中化、国家管网、华润燃气、昆仑燃气、河北燃气、巴斯夫、万华化学、荣盛化工、利源化工、天能焦化等相关行业的龙头企业。
眸视科技在2022年11月入选工信部信通院推荐首批100家5G解决方案供应商，华为最高等级的开发级合作伙伴认证，荣获华为公司2023年度“5G toB最佳生态合作奖”。作为华为公司能源油气军团的背靠背解决方案级智能巡检机器人合作伙伴，在2023年5月上旬与华为在中石油西南油气田联手打造并隆重发布了油气田智慧作业区和无人化场站综合解决方案。同时，眸视科技也是中国电信等三大通信运营商、华润数科、昆仑数智、石化盈科、山东浪潮、航天恒嘉、新塔数科、智谱科技、天洑软件、用友网络等ICT行业头企的重要合作伙伴。
另外，在“产学研”方面，眸视科技和清华大学、湖南大学机器人学院国家工程研究中心、西安电子科技大学、中国石油大学（北京）、东北石油大学、常州大学（原江苏石油化工学院）联合创新合作和深度学研交流。
在国家推行“机器人+”的战略背景下，眸视科技将持续加大产品自主创新研发力度，争当能源化工行业巡检机器人产业链“链主”，推动机器人+与相关产业深度融合，加速行业智能化转型升级进程。