拒绝盲目采购，先仿真再落地
基于数字孪生与开源AI的公共安全前期规划与仿真演练服务商
我们将传统的“拍脑袋买设备”模式，转变为“数据驱动的精准部署”。通过低成本的数字孪生建模和AI虚拟攻防演练，为校园、园区、医院提供可量化的安全漏洞报告与最优设备采购清单。不造车，只做导航系统。
行业痛点与市场对标
目前公共安全项目普遍存在“重硬件、轻规划”的现象，导致预算浪费严重且实际防范效果差。我们通过务实的技术手段解决这一核心矛盾。
现状：传统安防集成商
高成本低效能- 设备堆砌： 为了利润推销高价机器人，不考虑实际场景是否适用（如楼梯多、地面滑）。
- 演练形式化： 每年仅1-2次真人演练，成本高昂，且难以发现隐蔽死角。
- 数据孤岛： 监控是监控，巡逻是巡逻，缺乏统一的大脑调度。
我们：SafeSight 仿真规划
数据驱动决策- 场景先行： 利用LiDAR快速建模，先在电脑里跑通流程，再决定买什么设备。
- 高频虚拟演练： AI Agent在虚拟地图中进行数千次入侵模拟，穷举安全漏洞。
- 中立选型： 不绑定硬件，推荐性价比最高的成熟产品（如小米/宇树机器狗+开源改装）。
市场竞争格局对标
传统安防集成商
落地能力强，但智能化弱，主要靠卖硬件差价。
机器人厂商
技术强但不懂业务场景，产品贵且难以定制。
SafeSight (本项目)
专注软件算法与场景咨询，轻资产，高适配性。
技术架构与实施流程
摒弃“重复造轮子”，利用成熟开源生态（ROS2, Gazebo, YOLO）构建核心竞争力。我们卖的是“算法大脑”和“实施标准”。
1. 快速数字化
LiDAR手持扫描，2小时完成校园/园区3D建模。
2. 虚拟攻防
在数字孪生中投放“AI红军”与“AI蓝军”进行对抗。
3. 策略优化
计算最优巡逻路径与设备点位，生成采购清单。
4. 融合落地
采购成熟硬件，注入我们的AI控制算法进行部署。
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系统核心在于将物理世界的风险转化为数字世界的计算问题。
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Tech Stack Visualization
研发投入与技术来源分析（务实路线）
我们不进行高风险的底层硬件研发，而是聚焦于应用层算法与场景适配。80%的技术栈基于成熟开源项目，确保系统稳定且成本可控。
商业模式与收益测算
放弃"一锤子买卖"，构建"咨询+软件+服务"的长期盈利闭环。
1. 前期评估费
按面积收费。提供风险扫描报告与仿真结果。
2. 软件授权 (SaaS)
AI调度大脑订阅费，模型持续OTA升级。
3. 硬件集成差价
集采通用硬件，预装系统后交付。
客户服务报价估算器
*此报价仅供参考，包含数字化建模费与首年软件订阅费。
落地实施路线图 (2026-2027)
阶段一：MVP验证 (1-3个月)
选定1所本地高校进行试点。利用手持LiDAR完成建模，部署3台Unitree机器狗（¥3万/台）进行算法验证。
阶段二：标杆案例 (4-8个月)
完成首个付费交付（如化工厂巡检）。完善"虚拟演练"SaaS平台，实现客户自助查看风险热力图。
阶段三：规模复制 (9-12个月)
拓展至5-10个项目。与本地安防集成商建立渠道合作，我们将服务打包成标准化模块出售给集成商。