风险数据太少
核保人需要 exposure hours、ODD、near-miss、事故频率、维护和补丁状态,而不是静态问卷。
01 · Problem
商业机器人正在进入仓库、医院、酒店、园区和人机混行空间。一旦发生碰撞、近失事件、停机、误操作或模型异常,责任链会同时牵涉硬件、软件、AI 模型、传感器、地图、场地、操作员、维护商、网络和远程支持。没有可信证据,保险难定价,融资难尽调,OEM 难判质保,客户难证明 SLA。
核保人需要 exposure hours、ODD、near-miss、事故频率、维护和补丁状态,而不是静态问卷。
租赁方要看位置、使用强度、事故、维修、残值和可保性,否则机器人很难像设备资产一样融资。
故障可能来自产品缺陷、客户误用、超工况、过期模型、维护缺失、网络攻击或第三方集成。
停机原因、计划维护、例外条款、人工接管和 service credit 缺少共同事实源。
Dragonwing 的安全启动、多传感器和 QNN profile 如果不进入证据链,就只是技术参数。
02 · Current Alternatives Fail
RiskLedger 不做 fleet command center,不替代 CMMS,也不抢 OEM cloud。它只占一个缺口:跨 OEM、跨队列、客户可控、保险和法务能读取的 Physical AI EDR。
Formant、InOrbit、Viam 类系统适合监控、告警和远程诊断,但不是 claims exchange。
开发日志缺少保全、签名、隐私脱敏、custody log、外部分享权限和事故报告格式。
监控视频看不到模型 hash、控制命令、QNN runtime、急停状态、地图版本和传感器健康。
ServiceNow、Maximo、Dynamics 可以接工单,但需要一个机器人证据包作为输入。
如果边缘端采集不可信,只给不可信日志盖时间戳,无法解决责任归因。
03 · Solution
它在本体侧捕获碰撞、急停、near-miss、人工接管、传感器失效、模型/策略更新、网络异常和 SLA downtime;封存关键视频、MCAP、控制命令、模型/QNN 版本、维护状态和操作员动作;再输出可验证、可脱敏、可回放、可分享的 evidence pack。
急停、近碰、人员闯入、安全区越界、QNN failure、人工接管、租赁越界或证书异常。
冻结 T-60s 到 T+180s 环形缓冲:视频、LiDAR、IMU、ROS 2、CAN、EtherCAT、日志和控制链。
生成 manifest、Merkle root、COSE signature、timestamp、privacy class 和 custody event。
把原始日志变成可读时间线:先发生什么、系统怎么判断、谁接管、是否超出 ODD。
输出保险理赔包、质保争议包、SLA credit、EHS 审计包、融资尽调和 CertForge 证据。
04 · Why Now
IFR 2025 显示,2024 年全球工业机器人安装约 54.2 万台、运行存量约 466.4 万台;专业服务机器人销售接近 20 万台,RaaS fleet 增长 31%。同时,EU AI Act 对高风险 AI 的日志提出要求,EU Product Liability Directive 把软件/AI 更明确纳入产品责任,CRA、Machinery Regulation 和中国数据规则都把生命周期证据推向采购前台。
05 · Product
每个事件输出一个 Evidence Bundle:既能给机器人专家回放,也能给保险、融资、质保、EHS、法务和客户成功团队读取。
06 · Market & Business Model
优先级不是“所有机器人用户”,而是 RaaS/租赁运营商、保险公司/经纪/MGA、融资租赁、OEM 质保、企业 EHS 和系统集成商。中国先做租赁平台、OEM 白标和项目验收证据;海外先做 robot/month evidence SaaS、claims reconstruction 和 underwriting data room。
按机器人/月收取证据账本费,事故报告按次收费,帮助处理损坏、责任、停机和重新部署。
输出 exposure、ODD、near-miss、维护、补丁、事故频率、反欺诈和理赔重建数据。
提供贷后监控、资产健康、可保性、事故历史、残值证明和法律冻结状态。
版本、配置、工况、维护、操作者、第三方组件和现场环境共同进入质保证据包。
低风险室内机器人低价起步,人形、AMR、工业移动机器人按风险上浮;事故取证报告 3000-20000 元/次。
基础证据账本按台收费,高风险视频/AI 事故分析上浮;企业和保险试点 $25k-$150k。
不承诺保费必降或融资必批,只验证理赔成本、质保争议、事故复盘效率和 SLA 纠纷减少。
07 · Competition & Moat
我们把自己放在 fleet ops、OEM cloud、机器人数据平台、CMMS/EAM、保险理赔和工业 OT 安全之间。短期 wedge 是 AMR/RaaS/仓储物流的 accident packet;长期壁垒是跨 OEM 事故 schema、设备级可信采集、理赔/质保/融资 API 和真实风险数据集。
定义机器人事故前后窗口:感知、控制、QNN、策略、地图、人工接管、安全状态和维护状态。
保险、融资、OEM、SI、客户 EHS 和法务开始围绕同一 evidence pack 协作。
接入 Formant、Viam、Foxglove、Roboto、ServiceNow、Maximo、Jira、Zendesk 和 OEM cloud。
每个事故、near-miss、维修、补丁、接管和质保结果,都会训练下一版风险评分和产品安全案例。
08 · Why Qualcomm
Dragonwing IQ10 RRD 把异构计算、AI 加速、多相机、LiDAR、ToF、IMU、EtherCAT、CAN-FD、TSN、网络和机器人软件栈放进同一参考设计。RiskLedger 把这些能力转换成商业信任:证明某台机器人在某个模型/QNN/策略版本下,基于哪些传感器输入和控制链路做出了什么动作。
定义安全启动、传感器、QNN、系统版本、功耗和网络状态如何进入事件证据包。
让比赛 demo 的模型不是“跑过”,而是能在事故回放里证明实际部署版本。
联合 OEM、RaaS、保险/MGA 和融资方做 90 天证据试点,验证可承保、可融资、可质保。
09 · Demo & Ask
比赛 demo 用浏览器模拟 Dragonwing AMR。人员进入安全区,机器人降速或保护停;RiskLedger 自动冻结事故窗口,生成签名 evidence bundle,再演示一行日志被篡改后 verify 失败。
显示机器人任务、租赁合同、UptimeOS 状态和人员闯入安全区的 near-miss。
冻结 T-60s 到 T+180s 缓冲,打包 MCAP、视频、QNN runtime、policy log、SBOM/MLBOM。
展示时间线、感知帧、规划轨迹、速度曲线、急停状态、操作员动作和 redacted replay。
导出 claim pack、warranty pack、SLA exception、CertForge evidence,并展示 tamper hash mismatch。
RiskLedger 不判定法律责任,也不承诺保费必降。它让每次运行、维护、更新和事故都有可校验事实,机器人因此更容易被采购、承保、融资和规模化部署。