GridAI: drones de startup chinesa voam sob o dossel da floresta sem GNSS e sem grande poder de computação

网格智算 (GridAI), startup chinesa fundada em 2025, apresentou a plataforma inteligente "GridAI大脑" (GridAI Brain), que pela primeira vez permitiu a drones voar de forma autônoma sob o dossel da floresta sem sinal de GNSS, medir o diâmetro de troncos com precisão milimétrica e desviar de obstáculos sozinhos. O produto já é fornecido em pequenos lotes comerciais.

Por que a floresta é uma "zona proibida" para drones

Sob o dossel da floresta, os drones perdem a navegação: as copas das árvores bloqueiam o sinal de GNSS, e a forte atenuação do rádio inviabiliza tanto a transmissão estável de vídeo quanto o controle manual em tempo real. O SLAM clássico também falha: ele não lida bem com a textura da cena, que muda o tempo todo, com galhos balançando levemente ao vento. No setor, esse tipo de ambiente é chamado de "totalmente negado" (拒止环境).

A demanda, no entanto, é enorme. Segundo a Administração Estatal de Silvicultura e Pastagens da China, o estoque florestal do país chegou a 209,88 bilhões de metros cúbicos em 2025, e a produção de madeira foi de 140 milhões de metros cúbicos. Pelas estimativas da FAO, a colheita anual mundial de madeira em tora é de cerca de 4 bilhões de metros cúbicos, e tudo isso exige inventário manual dos estoques nos talhões e medição do diâmetro dos troncos.

Como a GridAI dispensa grandes volumes de dados

A GridAI constrói a compreensão do espaço com a tecnologia "grid-domain learning" (网格域学习) e treina com dezenas a centenas de exemplos, em vez das dezenas e centenas de milhares de imagens rotuladas que o deep learning clássico exige. Com isso, caem drasticamente os requisitos de computação e de consumo de energia do hardware.

Em vez de reconhecer objetos por pixels bidimensionais, o sistema "gridifica" o mundo físico em três níveis:

• Grades de entidades — objetos discretos e rastreáveis na cena
• Grades de atributos — propriedades que mudam ao longo do tempo: posição, velocidade, direção do movimento
• Grades relacionais — vínculos entre objetos (por exemplo, "um ninho entre dois galhos")
• Treinamento — 30 fotos de ninhos em galhos; no teste com 58 imagens: 0 falsos positivos, 1 omissão, precisão de 98,3%
• Fundador da tecnologia — o cientista-chefe 代豪 (Dai Hao), com mais de 30 anos de experiência

Como a GridAI analisa não os pixels, mas a estrutura espacial profunda e as relações entre os objetos, esses dados não dependem de iluminação nem de clima, o que torna o sistema mais robusto ao ambiente. Depois que a área de trabalho é demarcada, o drone com GridAI não precisa de escaneamento prévio nem de construção de modelo: ele monta um campo espacial dinâmico em tempo real, planeja a rota sozinho e faz as medições sem a participação de um operador.

"Somente uma solução de embodied AI que funcione offline, direto no

dispositivo, e entregue percepção espacial de alta precisão e controle de seguimento em tempo real é capaz de dar conta de tarefas em um ambiente 'totalmente negado' sob o dossel da floresta", — Qian Min, responsável de marketing da GridAI.

Para onde a tecnologia vai a partir daqui

A GridAI se posiciona não como fornecedora de drones florestais, mas como criadora de um "cérebro inteligente" universal. Segundo a empresa, a plataforma pode ser embarcada em um módulo de chip e aplicada em braços robóticos, veículos autônomos e robôs subaquáticos, dando a eles a capacidade de perceber o espaço, tomar decisões e agir por conta própria.

A tecnologia já foi avaliada pela Academia Chinesa de Silvicultura (中国林科院); entre os parceiros estão as empresas florestais China Forestry Chongqing e Zhejiang Feiliu. Na logística de armazéns, a GridAI trabalha com a Beijing Guangjia e a Googol Technology, ajudando braços robóticos na separação unitária, no empacotamento e na triagem de encomendas. Há ainda uma parceria estratégica separada com a Shenzhen Unicom.

O que isso significa

A GridAI mostra uma alternativa à lógica dominante de "mais dados, mais computação": a percepção espacial pode ser construída com amostras pequenas e hardware modesto, operando offline direto no dispositivo. Se a abordagem escalar para além da floresta, o embodied AI se tornará mais acessível para nichos aonde os modelos pesados não chegam por causa do custo e dos requisitos de infraestrutura.

Perguntas frequentes

O que é o espaço sob o dossel e por que é difícil voar ali?

É o espaço sob as copas das árvores. As copas bloqueiam o sinal de GNSS, o rádio sofre forte atenuação e os galhos balançando quebram o SLAM clássico. Por isso, drones comuns não conseguem nem navegar nem transmitir vídeo de forma estável ali.

Em que o grid-domain learning se diferencia do deep learning?

O deep learning precisa de dezenas a centenas de milhares de fotos rotuladas e se apoia em pixels bidimensionais. A GridAI treina com 30–100 exemplos e analisa a estrutura espacial e as relações entre objetos. Por isso, resiste a mudanças de luz e de clima e exige menos computação.

Onde mais a GridAI pode ser aplicada?

A empresa cita braços robóticos, veículos autônomos, robôs subaquáticos e logística de armazéns (separação unitária, empacotamento e triagem de encomendas). A tecnologia é apresentada como um "cérebro inteligente" universal para diferentes plataformas de hardware.