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　　矿用机器人面对的是持续变化的作业环境。井下粉尘、低照度可能影响感知与识别，狭窄通道、复杂地形增加了导航和动作执行的难度；巡检、运输及辅助作业等任务，要求机器人在处理多传感器信息的同时，及时完成判断与控制。白皮书提出以自主等级和运行边界明确能力范围，并通过可执行的测试方法评估算法表现，为机器人在这些工况下开展作业提供依据。
 

　　复杂的矿山场景对计算平台提出更高的要求，既要承接环境感知、模型推理与任务规划的计算负载，也要支持实时控制，让机器人形成从识别环境到执行动作的连续反馈。随着模型和作业任务迭代，平台还需要具备可编程性、传感器与控制接口，以及配套的软件开发能力，便于装备企业针对不同工序完成适配和优化。
 

　　辉羲智能RISE计算平台以Huixi Embodied R1系列芯片，提供可靠的端侧计算支撑。其大小脑融合架构可将环境识别、任务决策与实时控制部署在同一平台上，让机器人根据感知结果及时调整动作；端侧推理则有助于减少对远程计算链路的依赖，为井下通信条件受限时的本地任务处理提供基础。
 

　　矿山不同工序需要适配不同算法，现场工况也会持续变化。辉羲智能计算平台的通用可编程能力与配套工具链，可支持伙伴针对巡检识别、导航避障等任务开展模型适配和优化；多传感器接入及控制接口，则为融合不同感知信息、对接执行机构提供条件。从国产自研芯片到模组、域控与软件工具链，辉羲智能为矿山装备企业和软件伙伴提供了高效易用的开发基础，围绕具体工序协同推进算法部署、整机集成与现场验证，并根据作业反馈持续迭代。
 

　　让机器人承担危险、繁重的作业，是矿山智能化的重要价值。通过承担高风险区域巡检、物料运输及辅助作业，矿用机器人有助于减少人员进入危险区域的频次，降低粉尘等职业危害暴露和体力劳动负担，为一线劳动者的安全与健康提供支持。
 

　　以此次白皮书编制为起点，辉羲智能将以全栈计算平台联动软件开发企业、机器人本体企业与系统集成商，推进矿山及能源、工业巡检等场景的适配与应用，驱动国产算力在更多真实作业场景中落地。