將數據上傳到云端進行分析后，Exodigo 的自研算法會根據現場采樣的數據對所有可能的情況進行物理模擬，以找到對整個區域中檢測到的物體位置的最佳預測。

Exodigo指出，其AI算法在實時數據庫上進行訓練，數據庫包含過去完成的來自全球各地的數十個項目的 TB 級數據，數據庫隨著新數據的添加而不斷發展。

Exodigo通過多傳感器融合才是采集到的數據量是龐大的，如何分析這么龐大的數據？Exodigo給出的方法就是自動化和AI，通過AI技術Exodigo分析比傳統方法多幾個數量級的數據，以發現與周圍環境具有不同特征的地理現象，在過去，訓練有素的地球物理學家可能需要幾個月的時間才能從單個站點掃描中手動查看大量數據，而我們的算法可以在數小時內處理這些數據。

并且，使用AI可以減少過程中的人為錯誤，特別是在保持重復性任務的規則應用和質量保證方面的一致性。

然而，雖然AI可以解決大多數物體檢測問題，但Exodigo也特別提到，其團隊中仍然包含多維地球物理專家和土木工程師，他們會審查所有特殊情況，以保證每張地圖的質量水平。

可以看到，該革命性探測技術，基于多種先進傳感器融合+AI技術，Exodigo成立的第二年，這項技術就榮獲了《時代》雜志評選的2022年最佳創新之一，并入選“改變我們生活方式的200項發明”。

在示例方面，Exodigo給出了多個項目實用案例，譬如美國國家電網計劃在紐約鹿特丹建設一個變電站，但缺乏選址地方的地下管廊布局情況。

Exodigo 使用其推車平臺通過多個傳感器、攝像頭圖像和厘米級精度的 RTK GPS 掃描該區域，每英畝收集超過 500 GB 的數據，通過AI計算后生成3D可視化地下地圖，避免了項目后期代價高昂的延誤。

美國國家電網土木建設總監Mike Roberts評價“Exodigo在鹿特丹試點項目中取得了非常有希望的結果。這項技術看起來改變了我們的游戲規則，從項目開始、規劃、設計和工程，一直到施工，這個領域都至關重要。該技術提供的能見度水平提高就像第一次戴上處方眼鏡，對以前有限和模糊的東西獲得清晰的視野。”

傳感器+AI，Exodigo這家初創地下空間探測企業用其創新的技術做了示范，憑借該技術取得的成功，獲得了投資者的青睞。

作為市場和新技術的引領者，越來越來多的頭部企業在探索傳感器技術中人工智能的應用。

譬如在今年5月份，華為在夏季全場景發布會中，推出AI 輔助康養傳感器，瞄準智能家居中的智慧康養賽道。

AI 輔助康養傳感器使用毫米波雷達技術，實現起居檢測場景健康關懷，傳感器支持跌倒、墜床、睡眠等事件檢測，并且支持分級告警，將異常信息推送給家人，使家人得到及時守護。