而他想做的事情，是利用无人机采集数据，再进行云端大数据处理和分析，形成3D建模，最终协助客户进行业务相关的预测分析和自动化运作，直播，即解决用户痛点的端到端行业解决方案提供商。

　　成立初期，Clobotics迎来了与中国电信的合作，帮助其设计移动基站相关的智能化运维方案。

　　以往，基站巡检是一件耗时耗神的事情。工作人员穿戴好设备，爬上高高的铁塔，用肉眼或者望远镜去发现问题出在什么地方。这种方式不仅效率低，还容易发生伤亡事件。

　　Clobotics则用无人机来代替人的操作。

　　严治庆和团队倾向于与硬件厂商合作来制造合适的无人机，Clobotics提供参考设计：工程师首先设计出符合飞行距离、高度，以及抗风、抗水、抗潮等标准的样机，再由厂商负责生产。

　　无人机巡航之前，Clobotics要与运营商提前规划好巡检线路、标点等。依靠控制台软件，电信工程师用终端点击一次，无人机即可按照路线对基站进行超视的自动化定点飞行。

　　为了保证数据的准确率和精细度，无人机需在封闭性的区域中飞行作业；其与铁塔的距离也是在规划路线中需要考虑的因素，“1080P的照片，太远的话图像会很小”；在数据的传输过程中（定位、标点等数传需实时传输，图传、视频一般不需要），若出现失联情况，无人机要稳定地悬停在某点，以避免数据丢失。

　　团队在无人机上挂载了3～4个特制摄像头，以及相关的小型一体化的传感器挂载。十几分钟的飞行过程中，摄像头能拍摄几千张图像，之后再拼成一张360度、1080P的照片；传感器则能捕捉相关业务数据。据严治庆介绍，拍摄两次的数据已足够系统建模，找到问题所在，进而让客户采取相应措施。

　　至于产出模型的时间，则与核心的云计算平台、图像处理以及机器深度学习的程度有关。“如果云计算平台够大，用到更多的核（core）帮助运算的话， 20～30分钟即可完成一个模型。”

　　而云计算平台，客户可能存在不同需求：比如全球或本地的区别，根据客户的需要来定义如何使用私有云、公有云和混合云，对于不同行业的客户，还要考虑各种安全性和合规性要求。

　　因此，平台之间切换和优化则是团队待打磨的难点。“但这些对于落地和经营了云计算这么多年的团队来说，都是驾轻就熟的老本行。”

　　在此之前，Clobotics需要积累大量数据、学习样本。虽然中国电信能提供很多历史数据信息，但用何种样本，还需团队精确定义。

　　不过，与建模和搭建基本算法相比，更难的是数据的积累、算法模型的优化，“这是一个时间的问题，也是团队十几年的技术积累和壁垒所在”。

　　目前，Clobotics已完成对中国电信移动基站的智能化运维方案第一期验证。

　　未来，项目会专注于运营商、建筑业和新能源领域，今年则继续打磨产品。“第一个客户赚钱不是目的，要把行业规范和商业模式探索出来，到了可以复制的点，再向外扩张。”