祥承科技亮相IOTE 2026：现场智能，让AI进入一线工作现场

8月26日至28日，第二十五届国际物联网展·深圳站(IOTE 2026)在深圳国际会展中心(宝安新馆)盛大举行。作为全球物联网领域覆盖全产业链的*盛会，IOTE 2026与AGIC人工智能展深度联动，全面覆盖AI芯片、大模型、工业物联网、智能物流等全产业链。

祥承科技携 FieldIntelligence现场智能体系及多款落地方案亮相，向行业展示了AI如何从云端走向企业真实商业现场。

现场智能：让AI进入一线工作现场

2026年5月，祥承科技正式发布FieldIntelligence企业现场智能体系。这不是一套固定的行业解决方案，而是一套面向物理AI的系统性方法——让AI能够感知现场、理解工作情境，并与人、设备和系统协同参与实际工作，让一线劳动者真正用上的智能。

FieldIntelligence通过建设现场智能基础设施，为AI进入真实商业现场提供底层支撑。基于自2015年以来在智能硬件、供应链管理、规模化制造及全球交付等领域积累的长期能力，祥承科技专注于将智能运行、连接现场、产品化与规模交付所需要的共性能力沉淀下来。

目前，祥承科技已构建三层现场智能技术体系：

L1 端侧算力 + OS 现场底座：以AngelToken算力盒子与AngelOS操作系统为核心，提供现场所需的计算、模型运行与资源调度能力。

L2 现场能力层：由“身体(感知)”与“物理世界助手(执行)”两大模块构成——AngelHeard(听)、AngelSeen(看)、AngelStatistic(数据)、AngelWhere(定位)负责感知现场;AngelAssistant(对人)、AngelTalk(对话)、AngelUI(界面)、AngelHaul(对物)、AngelControl(对电脑)负责将决策写回现场。

L3 行业解决方案层：祥承科技将L1和L2沉淀为可复用的基础设施能力，与懂现场、懂行业、懂客户问题的开发者和解决方案伙伴联合共创，共同形成可部署、可验证、可规模化的行业智能工具。

祥承科技坚持端侧优先——通过端侧优化，推理效率提升80%，响应延迟从3秒压缩至300毫秒以内。先用大算力跑通业务逻辑，再通过蒸馏微调把模型裁小调准，*终用低成本端侧算力规模化部署，让智能真正跨越成本与部署门槛，进入更多真实企业。

Leapfrog 仓库人机智能体群：从“人找车”到“车跟人”

在仓储物流场景中，祥承科技推出的Leapfrog 仓库人机协作智能体群成为本次展会*受关注的落地方案之一。

该产品由AI视觉产品、AngelWhere空间感知智能体和AngelHaul任务调度智能体三大矩阵协同构成。AI视觉产品让仓库“看见”笼车满箱、异常等现场事件;AngelWhere实现人、车、设备高精度实时定位，精度小于30厘米;AngelHaul基于位置与状态信息自动匹配*近AGV、动态规划路径，多端推送任务至PDA或AR眼镜。

三者形成 “感知→定位→决策→执行”完整闭环，将传统的“人推车、人找车”升级为“车跟人、人唤车”。这一方案有效解决了仓储作业中看不见、找不到、协不了的三大痛点。在实际应用中，新员工佩戴AR眼镜后次日即可达到老员工70%的拣货效率，拣货准确率提升至99.9%以上，整体效率提升超20%。

AngelSeen：从“查看监控”到“直接问现场”

作为FieldIntelligence L2层的关键模块，AngelSeen面向真实空间的智能观察系统展示了AI如何“看懂”现场。用户只需提出自然语言问题——例如“A架第二层有没有5832号包裹？”——系统便能理解现场区域、找到对应位置、主动选择合适视角并返回答案与现场图片。

从“人工逐个查看摄像头、在多个画面中寻找目标”，到“直接提出现场问题、系统根据空间位置主动寻找”，AngelSeen带来的改变是根本性的。它适用于空间相对固定、目标明确、需要远程确认或自动巡检的现场——如连锁门店远程巡检、工厂设备巡检、展馆公共空间运营、楼宇安防等场景。这一能力让AI从“被动记录”走向“主动回答”，大幅降低现场管理的认知负担。

AngelToken：小盒子，大“模”力

在端侧算力层面，祥承科技展出了AngelToken端侧算力盒子系列产品。这款自带NPU的设备提供高达48TOPS(INT8)的算力，原生适配Qwen、LLaMA、Gemma、YOLO等20余款开源模型，开箱即用。AngelToken不只是算力盒子，更是从模型到应用的端侧AI工具链——内置TokenGateway统一调度算力准入与路由，支持模型蒸馏与微调服务，企业可上传自有数据训练贴合业务场景的专属小模型。金融级密钥安全、断网可用、数据不出门，让AI真正可以在工厂、仓库、门店等网络不稳定的真实环境中稳定运行。

产品提供标准版(48TOPS)、Max版(100TOPS)和Ultra版(400TOPS)三档配置，满足从轻量对话/视觉规模化部署到重推理大模型本地跑的不同阶段需求。