拟明年冲刺IPO！无人机“小巨人”进军具身智能，估值较A轮涨近10倍

机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 | 许丽思
编辑 | 漠影

机器人前瞻10月15日报道，近日，大漠大在媒体沟通会上披露了最新资本市场进展：该公司已于今年国庆前完成股份制改造，拟于近期办理工商变更，目前IPO中介机构已进场辅导，计划于2027年申报IPO。

融资方面，大漠大透露，该公司于2026年完成多轮融资，获得多家头部央国企背景投资机构的关注与支持，估值较A轮时已上涨接近10倍。该公司计划于今年年底继续推进一轮融资，目前正在接洽多家知名财务及产业投资机构。

除了资本市场动作，大漠大还首次向媒体披露了低空集群具身智能第二行业线的研发方向。

这家无人机集群系统设备供应商，正在尝试将飞行控制、集群协同等技术积累，从无人机表演延伸至更复杂的行业作业场景。

据了解，大漠大将重点探索无GPS、弱光、狭窄封闭及危险环境下的无人机自主作业，研究环境感知、多传感器融合定位与导航、自主规划、避障和任务执行，并进一步探索多机协同。该公司计划于2026年年底或2027年年初展示相关Demo，具体应用场景及技术能力将在产品亮相时进一步披露。

据介绍，大漠大现有业务主要包括无人机集群系统设备销售与表演服务，其中系统设备销售约占营收的70%。该公司累计完成超过3万场无人机表演，执行超过6600万架次飞行任务。

在推进IPO的同时，具身智能正在成为大漠大探索的新业务方向。不过，相较于已经形成销售和交付体系的无人机集群业务，其低空具身智能布局仍处于产品研发与应用场景调研阶段。

一、从无人机编队表演，到低空具身智能自主作业

大漠大此次进军具身智能，并非完全从零开始。

据介绍，大漠大于2015年开始研发飞行控制系统，2016年进入无人机集群业务，逐步形成覆盖飞控、集群控制、航线规划、高精度定位等环节的自主技术体系。

不过，大漠大也明确提到，现有无人机编队表演与具身智能自主作业之间，仍存在明显差异。

在现有表演模式下，工作人员通常需要提前勘测场地、设计飞行轨迹，并将规划好的路线传输至无人机。无人机按照既定剧本执行飞行任务，完成空中图案及队形变化，这一模式主要适用于经过筛选、满足飞行条件的室外空间。

而在复杂行业场景中，无人机可能需要进入此前无法充分勘测的封闭环境，面对不确定的障碍物、有限的空间，以及缺少卫星定位信号等问题。因此，仅依靠预先规划的路线已经难以满足任务要求。

按照大漠大的研发方向，未来的无人机需要具备环境感知、自主规划、避障及任务执行能力，并能够自主返回。

其中，脱离GPS后的定位与导航，是第二行业线需要重点突破的技术难题之一。

大漠大计划通过环境感知、多传感器融合定位与导航等技术，使无人机在弱光、无卫星定位信号等条件下，能够完成环境识别和自主移动。

与此同时，无人机所搭载的硬件也需要发生变化。目前，表演无人机主要搭载灯光、烟花等用于视觉呈现的设备，而面向行业作业的无人机，则需要增加感知类传感器，以及与具体任务相匹配的载荷。

大漠大认为，对于其现有小型表演无人机而言，硬件方面的阻碍相对较少，软件和算法将是进一步智能化的重要研发方向，但新的感知载荷及任务适配同样需要投入研发。

二、不只让单架无人机自主飞行，还要实现多机协同

相比单架无人机的自主作业，大漠大更希望发挥其在集群控制方面的技术积累，这是其进入低空具身智能领域的主要差异化优势。

目前，大漠大已能够通过自主研发的飞控、集群控制及航线规划系统，组织大量无人机同时飞行，并完成复杂的队形和路径变化。

该公司希望将这一能力进一步应用于真实作业任务，根据会上披露的规划，多机协同未来主要有三个方向：一是在较大空间内通过多架无人机并行作业提高效率；二是让不同无人机分别承担不同任务；三是通过无人机轮换，实现任务的接续执行。

这也意味着，其技术目标不只是让无人机能够自主完成单次任务，还包括探索多架无人机在复杂环境下的协同执行能力。

不过，从集群飞行转向集群自主作业，仍需要解决新的技术问题。

现有集群控制系统主要针对预先规划的航线进行组织和协调，而未来多机作业还需要考虑复杂环境中的实时感知、自主决策、任务适配等因素。此外，不同作业场景中的实际数据仍需要通过后续使用和测试逐步积累。

大漠大还表示，自主感知、规划、决策和执行是其认可的长期技术方向，但现阶段系统仍需要人工维护，完全脱离人工的实现时间尚无法确定。

目前，第二行业线仍处于产品研发和应用场景调研阶段。

对于具体将进入哪些行业、推出怎样的产品，以及产品能够达到何种作业能力，大漠大尚未披露详细方案，计划在年底或明年年初的Demo亮相时进一步介绍。

结语：从可控环境到未知环境，技术挑战才刚刚开始

从无人机表演到低空具身智能，大漠大希望实现的转变，是让无人机从执行预先编排的飞行路线，逐步走向根据真实环境自主完成任务。

其现有飞控、集群控制和大规模飞行经验，为这一转型提供了一定技术基础，但无GPS导航、复杂环境感知、自主决策和多机任务协同，仍需要进一步研发和验证。

尤其是未来能否在复杂环境中稳定完成实际任务，以及如何积累新的行业作业数据，都将影响这条新业务线的后续发展。