资产空间化
统一管理线路、区段、站场、桥梁、风险点、地标、机位和机场覆盖范围。
Why spatial first
航线不是地图上的一条线，而是一套现场作业标准
当线路、边界、机场、目标和采集口径散落在图纸、表格与个人经验中， 每次任务都需要重新判断。LingMind 先把现场组织成统一空间底座，再让航线、任务、媒体和 AI 结果持续回到同一业务对象。
作业标准化
面向点、线、面、立体和测绘目标复用航线模型，减少人工画线和临场参数波动。
安全前置化
在任务发布前复核禁飞边界、进返场路径、返航高度、失控策略和现场窗口。
数据资产化
让每次飞行、每份媒体和每条 AI 结论都能回到项目、空间对象和航线版本。
Product evidence
空间、航线与成果，在真实产品界面中相互关联
Capability map
从空间建模到 AI 数据准备的一条连续生产链
空间作业区与安全边界
管理线路、区段、区域、地标、机位、禁飞区和空间文档，让航线从经过复核的现场边界出发。
多模型航线生成
根据巡检对象组织点、线、面、立体和测绘航线，生成航点、采集参数与可执行文件。
高质量采集与 AI 准备
围绕相机标定、重叠率、GSD、云台、变焦和速度稳定采集口径，为识别、对比和训练准备数据。
Delivery workflow
六步把一条航线变成可持续运营的业务资产
空间建档
导入或绘制线路、区段、区域、禁飞区、地标、机位和机场信息。
业务建模
明确巡检目标、采集目的、质量口径以及点线面体对应的作业方式。
航线生成
生成航点、采集动作、飞行参数和摘要，并按机场覆盖与架次约束组织任务。
安全复核
检查边界冲突、进返场路径、返航高度、电量、失控策略和现场作业窗口。
任务执行
将正式航线绑定设备与计划，跟踪执行过程并回收照片、视频和飞行记录。
数据闭环
归档到业务对象，进入 AI 分析、人工复核、成果生产、复飞验证和审计复盘。
Delivery boundary
清楚区分平台能力与项目条件
当前平台基础
- 空间对象、航线、任务、媒体和数据成果的统一关联。
- DJI 无人机与机场的设备、直播、飞控和任务执行能力。
- 正射、点云、航拍视频、时空检索和 AI 命中闭环。
需要项目确认
- 空域审批、现场安全制度、通信条件和具体设备兼容性。
- 专项缺陷识别的样本、模型、规则和验收精度。
- 自动避障重规划、多机自动调度等能力不作为现成交付承诺。