当 “双碳” 目标成为产业转型的硬约束，当人工智能从实验室走向产业一线，传统工业、农牧业、物流等领域正面临一场“能源革命 + 效率革命”的双重变革。这家诞生于新能源与 AI 技术交叉领域的企业——眸迪智慧科技，正以“绿色能源 + 智慧运营”为核心，用技术重构产业运营的底层逻辑。

一、从“设备替代”到“系统重构”

眸迪的诞生，自带行业顶尖资源的“基因优势”。

作为中集车辆（全球领先载具生产上市公司）、滴滴卡尔动力（全球最大商用重卡无人驾驶企业）、博雷顿科技（电动重载设备技术先锋）与深投控（头部产投基金）联合孵化的科创企业，眸迪从成立之初就确立了“站在巨人肩膀上创新”的路径。

“智能化设备的发展路径，首先是从油车变成电车，再从有人变成没有人。但如果是一群无人化设备，我们从什么角度管控它呢？”眸迪智慧科技创始人及CEO黄鹏宇提出的这番言论，道出了其核心定位——空间智慧一体化运营商。

在传统模式下，矿山的卡车、钢厂的搬运设备、牧场的运输车，往往是“各自为战”：燃油设备能耗高、污染大，电动设备面临充换电难题，人工调度效率低且易出错。而眸迪要做的，是用智能算法将这些分散的“点”串联成高效运转的“网”。

目前，其业务已覆盖内蒙、新疆、东北、山东等多地，在无人化钢厂、智能矿山、大宗物流、牧场等场景落地。这些场景有一个共性：封闭或半封闭空间内的规模化作业，即可控空间内，正是“空间智慧运营”的最佳试验场。

二、以系统性思维，实现效率跃迁

走进眸迪的技术中枢，最核心的不是某一台先进设备，或某一份AI算法的创新，而是一套名为“空间多智体智慧云平台”的系统。这个平台就像一个“智能大脑”，能同时处理能源管控、车辆调度、生产协同等多重任务，其进化逻辑清晰指向四个逐级迭代的核心目标：

用最少的车使用最多的绿电：能源与车辆此时独立运行，用尽可能多的绿电降低车辆补能的成本，满足绿色生产的要求；

用最少的充换电配套服务最多的车：能源与车辆开始联合调度，基于实时能耗数据与作业计划，动态优化充换电资源配置，避免设施闲置或排队拥堵，提升单套充换电设备的服务效能；

用最少的车运最多的货：能源、车辆、货源被纳入同一套系统，通过智能路径规划与任务组合，减少空驶率与无效里程，让每一台车辆的运力得到极致释放；

用最少的人运营最多的车：能源与车辆的管理、货源的运输都以自动驾驶、远程监控替代人工操作，结合故障预警与自动调度，降低人力成本、人为因素干扰的同时提升作业连续性。

这四个目标的背后，是空间资源管理与多智体协同服务的核心逻辑。通过对场地、能源、设备、任务等要素的全域整合，让新能源设备不再是孤立个体，而是形成高效协同的“智能群体”。这种协同不是简单的技术叠加，而是以结果为导向——所有算法与硬件的创新，最终都要转化为切实可见的运营改善，比如能耗降低、效率提升、成本下降。

在眸迪看来，AI的价值从不在于单一算法的炫技，而在于通过系统性整合，解决产业端的实际问题。无论是针对低温环境的耐寒电池设计，还是适应重载场景的新能源IGV，技术创新始终围绕“能否交付有效结果”展开，这正是其区别于纯技术公司的核心竞争力。

三、未来方向：由AI交付所有结果

AI到底解决了什么——当眸迪智慧科技创始人及CEO黄鹏宇提出这个问题时，他给出的回答耐人寻味：“AI最终交付的是结果，用结果让你买单。”

传统观念中，新能源设备的价值往往用“多少钱一度电”、“比燃油省多少成本”来衡量，而眸迪看到的是更长远的“系统价值”：一套光储充换系统，不仅能提供绿电，还能通过参与电网调峰获得收益；一群智能设备，不仅能提高作业效率，还能积累海量数据，反哺生产工艺优化。

这种长期主义的视角，使其在行业中形成了独特的竞争优势。而从更宏观的视角看，眸迪的探索其实是产业数字化转型的一个缩影：当新能源遇上AI，不仅能实现“绿色能源”与“智慧科技”的结合，更能推动产业从“粗放式发展”向“精细化运营”转型。这种转型或许不会一蹴而就，但每一个落地的项目、每一次效率的提升、每一吨减少的碳排放，都在印证其价值。

AI并非为颠覆产业而来，而是让产业更高效地走向未来。在这场能源与智能的革命中，这样的企业，无疑值得期待。