探针资本在具身智能领域拥有产业孵化与投资经验，并为该领域的数家公司完成多轮私募股权融资。欢迎与我们联系交流

　　Brain Corporation成立于2009年,是一家专注于为机器人行业提供AI术的领先企业，总部在美国加利福尼亚州圣地亚哥。

　　在成立初期，Brain Corp主要为高通公司（Qualcomm Inc.）和美国国防高级研究计划局（DARPA）进行高级研发工作，这为其在AI和机器人技术领域奠定了深厚的技术基础。随技术的成熟，公司将重心转向为下一代无人驾驶机器人开发先进的机器学习和计算机视觉系统，旨在将手动操作的机器转变为自主解决方案。

　　Dr.Eugene Izhikevich是Brain Corp的灵魂与技术之父，现年约58岁，2009年创立公司，毕业于密歇根州立大学数学博士。他是世界顶级计算神经科学家，在创办公司前担任圣迭戈神经科学研究所高级研究员，2005年实现全球最大丘脑-皮层模型（1000亿神经元、1万亿突触，等同人脑规模）。他发明脉冲神经网络（Spiking Neurons）理论，创办Scholarpedia（免费同行评审百科，主编）。2015-2022年任CEO，主导BrainOS平台开发，推动4万+台AMR部署（全球最大商业机器人舰队），覆盖零售/机场/医院，融资超1.8亿美元（SoftBank领投）。2022年起转任执行主席，专注战略与创新，现领导Gen3平台（库存扫描+清洁一体），获Forbes/行业奖多项。

　　Dr. Allen Gruber 是 Brain Corp 的商业引擎与连续创业者，2009年与Eugene联手创办，拥有工程博士学位，专注科技创业与投资。作为硅谷/洛杉矶序列创业者，他主导早期Qualcomm/DARPA R&D项目，奠定公司AI导航基础。在Brain Corp，他负责业务开发/OEM伙伴（Tennant/Nilfisk/Kärcher），推动从硬件到SaaS转型，助力营收破亿。现任执行副总裁，兼董事会成员，管理全球扩张（欧洲/亚太），并参与库存AI/ShelfOptix产品线。

　　Brain Corporation自成立以来，获得了多家顶级投资机构的青睐，为其研发技术和市场扩张提供了充足的资金支持。其中，软银愿景基金（SoftBank Vision Fund） 和高通创投（Qualcomm Ventures） 是其最重要的投资方

　　Brain Corp（Brain Corporation）的战略目标清晰聚焦于“机器人无处不在”的长期愿景，通过BrainOS®平台从硬件转型为SaaS领导者，实现商业空间的全面自动化。 公司创始人兼执行主席Dr. Eugene Izhikevich的核心使命是让智能自主机器人像电脑/手机一样普及，“照顾人类生活”（照顾我们）。Brain Corporation的成功在很大程度上得益于其与全球领先企业建立的广泛而深入的战略合作伙伴关系。这些合作不仅加速了BrainOS®平台的商业化进程，也为其在不一样的行业的应用拓展提供了强大的支持。其中，与全球清洁设备巨头Tennant Company的合作尤为关键。双方于2024年2月签署了独家技术协议，旨在一同推动下一代AI驱动的地板清洁机器人的开发和应用 。该协议建立在双方长期成功合作的基础上，目前已有超过6500台Tennant清洁机器人搭载了BrainOS®系统 。此外，Brain Corp还与软银机器人（SoftBank Robotics） 合作，共同开发了商用自主吸尘器Whiz，该产品在日本市场取得了巨大成功 。

　　除了硬件制造商，Brain Corp还积极与其他技术公司和行业领导者合作，以拓展其技术的应用边界。例如，公司与Dane Technologies合作开发零售库存扫描机器人，并与JRTech Solutions的电子货架标签（ESL）平台集成，进一步拓展了其在零售和仓储自动化领域的应用 。此外，Brain Corp还与全球最大的多元化制造商之一Flex合作，共同开发一系列硬件组件和原型自主机器人解决方案，以应对商业和工业领域的痛点 。这些战略合作伙伴关系不仅为Brain Corp带来了技术和市场资源，也为其构建了一个强大的生态系统，使其可以更加好地服务于全球客户。

　　Brain Corporation（以下简称Brain Corp）在自主移动机器人（AMR）领域的领导地位，根植于其坚实且多维度的技术壁垒。这些壁垒并非单一技术的突破，而是由强大的知识产权组合、专有的核心算法以及一个高度可扩展的机器人操作系统平台共同构成的协同生态系统。这种三位一体的技术架构，使得Brain Corp不仅仅可以为复杂的商业环境提供安全、高效的机器人解决方案，还能通过持续的数据积累和算法迭代，不断加固其竞争护城河。

　　知识产权是Brain Corp最坚固的技术壁垒之一，其专利组合的规模、质量和战略覆盖范围，构成了公司技术领头羊的法律基石。这一组合不仅保护了公司的核心创新，也为其在全球市场的商业拓展提供了强大的法律保障，有效阻止了竞争对手的模仿和侵权，确保了公司在研发技术和市场应用上的长期优势。

　　Brain Corp拥有一个规模庞大且仍在一直增长的全球专利组合。截至2025年3月，公司在全世界内共拥有479项专利，这些专利归属于179个独特的专利家族。其中，253项专利已经取得授权，而超过74%（358项）的专利处于活跃状态，显示出其知识产权组合的高度相关性和持续的商业经济价值 。这一庞大的专利数量不仅体现了公司长期且持续的研发投入，也反映了其将研发成果转化为受法律保护资产的卓越能力。从地域分布来看，Brain Corp的专利布局有着非常明显的战略侧重。美国是其专利申请的最大市场，这与其作为公司总部和主要研发中心的地位相符。紧随其后的是中国和欧洲，这表明公司正积极将其技术影响力扩展至全球最重要的几个经济体，以支持其在这些地区的业务拓展和合作伙伴关系。

　　Brain Corp的专利组合深度聚焦于自主导航和人工智能这两个核心技术领域，其专利内容覆盖了从底层硬件感知到上层决策控制的完整技术栈。这些专利不仅保护了具体的机器人产品，更重要的是保护了使其产品能够高效、安全运作的底层技术原理和方法。例如，其专利涵盖了自主导航、人工智能库、数据管理和云存储等关键模块，这些模块共同构成了BrainOS平台的核心功能。这种全面的专利覆盖意味着竞争对手难以在不侵犯Brain Corp知识产权的情况下，开发出具有同等性能和可靠性的自主导航系统。

　　Brain Corp的联合发起人兼首席执行官Eugene Izhikevich博士，作为世界知名的计算神经科学家，是公司技术创新的核心驱动力，其个人对公司的知识产权组合做出了巨大贡献。截至2025年3月，Izhikevich博士个人拥有129项专利，这一数字在公司总专利数中占据了相当大的比重，充分彰显了他在公司技术发展中的关键作用。他的研究背景和对大脑工作原理的深刻理解，直接影响了Brain Corp的技术方向，尤其是在开发类脑计算和自主学习能力方面。

　　Izhikevich博士的专利覆盖了从基础算法到具体应用的广泛领域。例如，他参与发明的专利包括“用于自动检验测试溢出物的系统和方法”、“简化自由度机器人控制器装置和方法” 以及“基于纠正性用户输入的机器人动作控制装置和方法”等。这些专利不仅解决了机器人在实际应用中遇到的具体问题，如环境感知和人机交互，还体现了其将复杂的神经科学理论转化为实用工程解决方案的卓越能力。例如，“简化自由度机器人控制器”专利提出了一种通过监督学习来训练机器人控制部分执行器的方法，这种方法允许用户逐步教会机器人完成复杂任务，极大地降低了机器人编程的门槛 。这些由创始人亲自领导并深度参与的创新，构成了Brain Corp技术壁垒中最具原创性和难以复制的部分，为公司在AI机器人领域的长期发展奠定了坚实的基础。

　　在Brain Corp的技术壁垒中，专有算法扮演着至关重要的角色，其中最具代表性的是Tensor Dynamic Window Approach (TDWA)。该算法是其BrainOS平台中负责底层路径规划和运动控制的核心组件，直接决定了机器人在复杂动态环境中的导航精度、安全性和运行效率。TDWA算法是Brain Corp在IEEE Robotics and Automation Society Letters (RA-L)上发表的、经过同行评议的研究成果，其设计初衷是未解决商业应用中机器人面临的严苛计算约束和实时性要求。

　　TDWA算法是一种先进的运动规划方法，它在传统的动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）基础上进行了重大创新。传统的DWA算法通过在当前速度空间内采样一系列线速度和角速度组合，并评估每个组合对应的预测轨迹，从而选择一个最优的、无碰撞的轨迹。然而，这种方法需要对每个采样的速度组合进行独立的成本计算，计算量巨大，难以满足商业机器人对实时性的严格要求，尤其是在环境复杂、障碍物密集的场景下。

　　TDWA算法的核心创新在于，它将原本需要串行计算的成本评估过程，通过张量（Tensor）运算进行了并行化处理。具体来说，算法预定义了一组运动基元（Motion Primitives） ，即一系列离散的、可行的运动轨迹片段。TDWA算法利用一个“黑盒”前向模型（Black-Box Forward Model）来预测每个运动基元在未来一段时间内的状态，并将所有这些预测结果组织成一个高维张量。然后，通过一个精心设计的成本函数（Cost Function），在单个张量操作中同时评估所有运动基元的成本。这个成本函数考虑了多个因素，包括：

　　通过这样的形式，TDWA算法能够在一个统一的框架内，快速地从大量候选运动基元中筛选出最优解。

　　TDWA算法最显著的技术优点是其确定性和计算效率，这两个特性对于商业级自主机器人的大规模部署至关重要。

　　确定性（Deterministic）：TDWA算法在预定义的运动基元集合中选择一个最优解，这样的一个过程是确定性的。这在某种程度上预示着在相同的输入（传感器数据、环境地图、目标位置）下，算法总会做出相同的决策。这种可预测的行为对于确保机器人在复杂人机共存环境中的安全性至关重要。相比之下，一些基于随机采样的规划算法（如RRT）可能会产生不确定的路径，增加了行为预测的难度。TDWA的确定性保证了机器人行为的稳定性和可靠性，是其可以通过严格安全认证的基础 。

　　计算效率与常数时间复杂度（Constant Time Complexity）：由于采用了张量并行计算，TDWA算法评估所有运动基元成本的时间快速缩短。更重要的是，其计算复杂度是常数时间，即算法的执行时间不随环境中障碍物数量的增加而增加。无论周围环境多么复杂，算法都能在固定的时间内完成计算并输出最优的运动指令。这一特性确保了机器人能够以极高的频率（例如，每秒多次）更新其运动规划，以此来实现对突发状况（如行人忽然出现）的瞬时反应。当没有安全的运动指令可用时，机器人能够立即执行停止操作，这是保障安全的关键。

　　BrainOS是Brain Corp所有技术成果的集大成者，是一个专为商业自主移动机器人设计的、云连接的、可扩展的人工智能软件平台。它不单单是一个操作系统，更是一个完整的解决方案，为原始设备制造商（OEM）提供了将普通机器快速转化为智能自主机器人的能力。BrainOS的设计理念源于其联合创始人Eugene Izhikevich博士的计算神经科学背景，旨在模拟生物大脑的学习和适应能力，使机器人能够在非结构化的动态环境中安全、高效地运行。

　　BrainOS的架构设计体现了对机器人自主化需求的深刻理解，它无缝集成了硬件、软件和云服务，形成了一个完整的技术栈。其核心架构包括以下几个层面：

　　硬件抽象层：BrainOS设计为与“现成”的硬件兼容，包括各种传感器（如激光雷达、深度摄像头、RGB摄像头）和驱动系统。这种设计使得OEM厂商能专注于其核心的硬件制造优势，而无需从头开始研发复杂的自主导航技术 。例如，BrainOS已经成功集成了Intel的RealSense™深度摄像头，利用其提供的3D、灰度和RGB图像数据流来增强机器人的环境感知能力。

　　核心自主软件：这是BrainOS的大脑，包含了感知、定位、精确运动规划和高级导航等模块。该软件利用传感器输入来构建环境地图、确定自身位置，并规划出安全高效的路径。TDWA算法正是在这一层发挥作用，确保机器人的运动控制既精确又安全。

　　云连接与数据平台：BrainOS是一个云连接的平台，所有部署在现场的机器人都会将运行数据上传到云端。这一些数据不仅用于生成业务洞察报告，更重要的是，通过“众包学习”机制，用于持续优化整个机器人舰队的性能。一个机器人遇到的“边缘案例”（edge case）会被分析并用于改进所有机器人的算法，从而形成一个不断自我完善的系统 。Brain Corp已将整个平台迁移至Google Cloud，利用其强大的基础设施来处理海量的机器人数据，实现了实时通信、更快的软件更新部署和显著的成本节约 。

　　BrainOS平台的一个核心特点是其强大的自适应学习能力，这主要是通过其创新的 “演示学习”（Learn-by-Demonstration） 功能实现。在部署一台新的BrainOS机器人时，操作员只需像驾驶普通机器一样，手动引导它完成一次清洁或巡检任务。在这样的一个过程中，机器人会记录下操作员的驾驶路径、速度和行为（如启动清洁刷）。基于这次演示，BrainOS能自动生成一条优化的自主运行路线，并在后续的任务中完全自主地重复该路线。这种直观的训练方式极大地降低了机器人部署的门槛和复杂性，使得没有技术背景的员工也能轻松操作 。

　　BrainOS平台具备强大的数据处理和分析能力，能够将机器人采集的原始数据转化为有价值的商业洞察。通过其Fleet Ops Portal（舰队操作门户），客户能实时监控所有机器人的状态、任务进度和性能指标。平台能够生成详细的报告，例如清洁覆盖率、运行时间、遇到的障碍物类型和频率等，帮助管理者优化运营流程、评估投资回报 。

　　在数据处理方面，BrainOS平台利用了Google Cloud的多种服务来构建一个高效、可扩展的数据管道。机器人采集的图像和遥测数据被存储在Google Cloud Storage中；Google Pub/Sub作为实时消息总线，协调不同服务之间的数据流；Google Dataflow用于进行实时的数据分析和处理，以支持AI/ML算法；而Google BigQuery则作为核心的数据湖，存储所有机器人、运营和业务数据，用于深度分析和长期保存 。这种现代化的云原生架构，使得BrainOS可处理来自全球超过40,000台机器人的海量数据，并从中提取洞见，为客户创造超越简单劳动力替代的价值。

　　Brain Corp将其强大的BrainOS平台技术转化为一系列具体的产品线和解决方案，专注于解决商业环境中的实际痛点。公司的产品战略并非直接制造和销售硬件机器人，而是采取一种平台赋能（Platform Enabling） 的模式，与全球领先的原始设备制造商（OEM）合作，将BrainOS的自主能力集成到合作伙伴的现有设备中 。这种模式使得Brain Corp能够专注于其核心优势——AI软件和算法，同时利用合作伙伴在硬件制造、市场渠道和客户服务方面的专长，快速扩大其技术的市场覆盖面。目前，公司的基本的产品聚焦于两大领域：自动地板清洁和货架智能扫描，并在此基础上不断拓展新的应用场景。

　　自动地板清洁是Brain Corp最成熟、应用最广泛的产品线，也是其BrainOS平台商业化落地的第一个成功案例。该解决方案的核心是BrainOS Clean Suite，一个专为商业地板护理设备设计的软件套件 。通过与Tennant、Kärcher、Nilfisk、SoftBank Robotics等全球顶级的清洁设备制造商合作，Brain Corp将自主导航和智能清洁功能赋予了传统的洗地机和吸尘器，使其升级为能够自主工作的机器人 。这些机器人能够在复杂的公共环境中（如零售店、机场、仓库）安全、高效地执行清洁任务，从而帮企业应对劳动力短缺、降低经营成本并提升清洁标准。

　　Brain Corp在自动地板清洁领域的产品形态大多数表现为与OEM合作伙伴共同推出的集成BrainOS的机器人设备。公司本身不直接生产硬件，而是提供一个包含硬件参考设计、传感器套件和核心软件算法的完整解决方案。这种合作模式具有高度的灵活性和可扩展性。例如，BrainOS平台能够支持不一样的尺寸和形态的机器人，从大型的工业级洗地机到小型的商用吸尘器，证明了其平台的普适性 。这种灵活性使得Brain Corp能够与多家OEM合作，覆盖不同的市场细分和应用场景。

　　一个典型的合作案例是与Tennant公司的深度绑定。2024年，Tennant与Brain Corp签署了一项独家技术协议，旨在加速下一代机器人清洁技术的开发和应用 。根据协议，Tennant向Brain Corp投资了3200万美元，并获得其下一代导航软硬件套件在地板护理应用领域的独家使用权 。双方合作推出的X4 ROVR机器人，专为在狭窄拥挤的空间内操作而设计，具有更高的机动性和更强的障碍物检验测试能力，旨在降低客户的投资门槛，推动机器人清洁技术的普及 。这种深度绑定的合作模式，结合了Tennant在清洁设备领域的150年经验和Brain Corp在AI自主技术上的一马当先的优势，形成了一个强大的市场生态系统，为计算机显示终端提供了从设备到服务的一站式解决方案。

　　除了自主移动，BrainOS还提供了丰富的数据管理和报告功能。机器人能记录清洁任务的完成情况，包括清洁面积、耗时和路径轨迹，并生成详细的报告 。这一些数据能够在一定程度上帮助设施管理者监控清洁效率，优化工作流程，并证明清洁服务的合规性。此外，BrainOS平台还支持云端连接，允许管理者通过中央仪表板远程监控和管理整个机器人车队，实现任务的远程部署和调度。这种将物理清洁任务与数字化管理相结合的能力，不仅解放了人力，更将传统的清洁工作提升到了一个新的智能化水平，为公司能够带来了显著的运营效益。

　　在自动清洁领域取得巨大成功后，Brain Corp利用其BrainOS平台的感知和导航能力，将其技术应用拓展到了零售行业的另一个核心痛点——货架管理。为此，公司与Driveline Retail（美国最大的零售服务网络之一）合作，推出了ShelfOptix，这是一个完全托管的、由机器人驱动的货架智能服务 。该服务旨在为零售商和品牌商提供前所未有的货架“地面实况”（ground truth）数据，帮他们解决因库存信息不准确而导致的巨大经济损失。ShelfOptix的推出，标志着Brain Corp从提供单一功能的自动化工具，向提供综合性商业智能解决方案的战略升级。

　　该服务将Brain Corp的AI机器人技术与Driveline的庞大现场服务网络相结合。Brain Corp提供其BrainOS平台驱动的便携式货架扫描机器人，这些机器人能够在商店营业时间内自主导航并高效地捕捉高保真的货架图像 。而Driveline则利用其遍布全美的超过15,000名现场代表网络，负责机器人的部署、操作和数据验证工作 。这种“技术+人力”的混合模式，确保了数据收集的准确性、灵活性和可扩展性。通过这种合作，ShelfOptix能够为零售商提供一种“交钥匙”的解决方案，让他们能够专注于利用数据优化运营，而无需操心技术实现的细节。

　　商品位置合规性（Planogram Compliance）：检查商品是否摆放在正确的货架位置和层板上。

　　价格标签合规性（Price Tag Compliance）：核对商品的价格标签是否正确、清晰。

　　通过收集这些高保真的“地面实况”数据，ShelfOptix为零售商提供了一个清晰的、数据驱动的视图，让他们能够了解货架上真正发生了什么，从而快速响应问题，优化库存，并最终提升顾客的购物体验 。该服务目前已在包括Southeastern Grocers（Winn-Dixie和Harveys Supermarket的母公司）在内的多家大型零售商处进行试点，初步结果显示其在提升OSA和合规性方面效果显著。

　　ShelfOptix的技术基础是Brain Corp的BrainOS Sense Suite，这是一个专为环境感知和数据采集而设计的软件套件。该套件利用了BrainOS平台核心的自主导航、计算机视觉和AI分析能力，并将其应用于零售货架扫描这一特定场景。与清洁机器人一样，ShelfOptix使用的也是便携式、自主移动的机器人，它们能够在商店内自由穿梭，从各个角度捕捉货架的详细图像 。

　　除了面向终端用户的具体产品，Brain Corp的核心业务更在于其BrainOS自主移动机器人（AMR）平台。该平台是公司所有产品和解决方案的技术底座，也是其商业模式的核心。

　　Brain Corp采取的是平台化战略，其目标不是成为一个硬件制造商，而是成为机器人行业的“安卓系统”。公司将BrainOS平台开放给全球的OEM合作伙伴，赋能他们快速、低成本地开发出具有自主能力的智能机器人 。合作伙伴可以利用BrainOS提供的全套SDK（软件开发工具包）和API（应用程序接口），将自主导航、安全避障、云端管理、数据分析等功能集成到自己的机器人硬件中。这种模式极大地降低了机器人行业的创新门槛，使得各种规模和类型的公司都能参与到智能机器人的浪潮中。目前，除了清洁和库存管理，BrainOS平台还被应用于物料搬运、远程场地管理等多种场景，显示了其强大的通用性和适应性。

　　BrainOS平台为第三方硬件提供的核心功能，是完整的自主导航与决策能力。这包括：

　　自主导航：基于TDWA算法和SLAM（即时定位与地图构建）技术，实现机器人在复杂环境中的高精度定位和路径规划。

　　安全避障：利用多传感器融合技术，实时感知并避开动态和静态障碍物，确保人机共融环境下的安全。

　　云端连接与管理：所有搭载BrainOS的机器人都连接到云端，用户可以通过Web界面或移动应用进行远程监控、任务调度、数据查看和固件升级。

　　数据分析与洞察：平台会自动收集和分析机器人的运行数据，生成清洁报告、热图、效率分析等，帮助用户优化运营。

　　“众包学习” ：整个机器人舰队的数据被用于持续优化AI模型，使得每个机器人都能从整个舰队的经验中受益 。

　　通过提供这些核心功能，BrainOS平台将机器人开发的复杂性封装起来，让合作伙伴能专注于其特定应用场景的业务逻辑和硬件设计，从而加速产品上市时间，并确保最终产品具备行业领先的智能水平和可靠性。

　　Brain Corp凭借其强大的BrainOS平台，成功地将自主移动机器人（AMR）技术渗透到多个行业，从最初的零售行业起步，逐步拓展至仓储、工业、教育、医疗等更广泛的领域。公司的市场策略是先在劳动力密集、对效率和标准化要求高的行业建立标杆案例，然后利用这些成功案例的经验和声誉，向别的行业进行横向扩张。这种策略的成功实施，使得Brain Corp的机器人足迹遍布全球，其运营数据也直观地反映了其在不同市场的渗透深度和上涨的速度。通过解决各行业普遍面临的劳动力短缺、经营成本高企和数据可见性不足等痛点，Brain Corp的解决方案为客户创造了显著的商业经济价值，从而推动了其在全世界内的快速普及。

　　零售行业是Brain Corp最早进入并取得巨大成功的核心市场。大型零售商店，如沃尔玛（Walmart）、山姆会员店（Sams Club）和克罗格（Kroger），是Brain Corp自动地板清洁机器人的早期采用者和主要客户 。这些零售商通常拥有数万平方米的店面面积，地板清洁工作既耗时又耗力，是劳动力成本的重要组成部分。通过引入BrainOS驱动的清洁机器人，这些零售商能够将员工从重复、繁重的体力劳动中解放出来，让他们专注于客户服务、商品上架等更具价值的工作，从而提升整体运营效率和顾客满意度。此外，特别是在后疫情时代，花了钱的人购物环境的卫生标准要求慢慢的升高，机器人清洁提供了一种可见的、标准化的、高频次的清洁方式，有助于零售商树立“清洁、安全”的品牌形象，增强顾客信心。

　　仓库和工业环境是Brain Corp近年来增长最快的应用领域之一。多个方面数据显示，从2022年第三季度到2024年第三季度，其机器人在仓库/工业领域的日均使用量实现了高达340%的惊人增长 。这一增长背后，是电商和物流行业对自动化解决方案的迫切需求。在大型仓库和配送中心，库存的准确性与可追溯性至关重要。Brain Corp与Dane Technologies等公司合作，推出了专门用于仓库环境的自主库存机器人，如Dane AIR™ DC 。这些机器人能自动执行周期性的库存盘点任务，扫描高达38英尺高的货架，并与仓库管理系统（WMS）无缝集成，实时更新库存数据 。通过自动化这些重复、耗时且容易出错的人工任务，Brain Corp的解决方案不仅明显提高了库存数据的准确性，还极大地提升了仓库的运营效率，降低了劳动力成本。此外，Brain Corp的机器人还能在仓库中创建高保真的“数字孪生”（Digital Twin），通过为每一次观察赋予x、y、z坐标，生成一个与WMS同步的虚拟仓库模型，以此来实现对库存位置的精确追踪和优化拣选路径。

　　Brain Corporation的核心竞争力并非源于单一的技术优势，而是由技术、市场和商业模式共同构成的、相互强化的ECO。这个生态系统通过专利保护创新，通过算法和平台将创新转化为产品的优点，再通过大规模部署积累数据和市场占有率，最终形成一个难以被竞争对象轻易复制的强大壁垒。

　　除了大量专利形成的技术壁垒，Brain Corp还构建了强大的市场壁垒，大多数表现在其大规模部署和由此产生的数据积累上。截至2024年11月，Brain Corp在全球部署了超过37,000台自主移动机器人，累计运行时间超过1,900万小时，覆盖面积超过2,500亿平方英尺 。这一庞大的运营规模使其成为全世界最大的在公共商业空间运行的AMR舰队，为其带来了显著的先发优势和品牌效应。更重要的是，这数万台机器人构成了一个巨大的“数据飞轮”。它们在真实世界中运行，每天产生海量的环境数据和操作数据。这一些数据被用于持续训练和优化BrainOS平台的AI算法，使得机器人的导航更精准、避障更智能、效率更高。这种通过大规模部署积累数据、再用数据驱动技术迭代的模式，形成了一个强大的正向反馈循环，使得Brain Corp的技术能不断进化，而竞争对象则难以在短期内获得同等规模和质量的训练数据。