得伟（DEWALT）与奥古斯特机器人公司联合推出适用于数据中心的车队级下钻机器人

全球人工智能和云计算的迅猛发展，引发了数据中心建设的前所未有的热潮，这给承包商、开发商和超大规模运营商带来了巨大压力，要求他们以创纪录的速度交付设施 [1]。 为应对这一需求，并在技术工人持续短缺的背景下，史丹利百得旗下品牌得伟（DEWALT）与总部位于香港的奥古斯特机器人公司（August Robotics）合作，于2026年7月9日宣布正式推出DALE™ [2]。 两家公司将DALE描述为全球首款支持车队协同作业的向下钻孔机器人，它专为自动化处理服务器机架安装以及机械、电气和管道系统（通常称为MEP系统）所需的混凝土地面准备工作而设计，该过程通常劳动密集型[2]。

此次发布之所以引人注目，是因为它瞄准了一个范围虽窄但价值极高的施工工作流程。DALE 并未试图实现整个施工现场的自动化，而是专注于数据中心建设中频繁出现的、具有重复性、对精度要求高且体力消耗大的任务。 数据中心需要高密度且精确定位的基础设施。在安装服务器、电缆桥架、冷却系统、配电设备及其他技术资产之前，承包商必须在混凝土楼板上预钻数千个孔洞。单个孔洞虽小，但当规模扩展到超大规模设施时，累积的工作量便会成为进度安排的主要制约因素。

这一公告也预示着建筑机器人领域更广泛的趋势。 该领域正朝着实用型自主化方向发展，即为机器人分配可数字化、可测量、可重复且可验证的特定任务。DALE 正符合这一模式。它将自主移动、计算机辅助设计文件导入、工具驱动、除尘、机队协调和质量验证整合到一个专为

商业部署。

数据中心建设的瓶颈

数据中心建设是一个高度专业化且对时间要求极高的领域。其中最关键且耗时最长的阶段之一就是混凝土楼板的准备工作。在安装服务器机架和铺设机电系统之前，必须在混凝土地板上钻出数千个精确的孔洞，以固定基础设施 [3]。 传统上，这一过程涉及人工放样、标记和钻孔。这项工作体力消耗大、动作重复且容易出现人为失误，尤其是在施工人员必须在大面积楼板上重复执行同一动作数千次的情况下。

目前，建筑行业正面临严重的劳动力短缺问题，据估计，仅在美国，熟练工人缺口就达数十万之多[4]。这种短缺在数据中心建设领域尤为突出，因为项目业主通常要求压缩建设工期，且可能同时有多个大型设施处于开发阶段。 手动钻孔数千个孔洞不仅加剧了劳动强度，还带来了包括疲劳、重复性劳损以及接触可吸入结晶二氧化硅粉尘在内的安全风险。

数据中心项目特别容易受到施工顺序延误的影响。钻孔阶段看似简单，但往往是多个关键工种的上游工序。如果钻孔和锚固件准备工作出现延误，机电承包商可能无法按时开始安装工作。这种延误会连锁影响机架部署、电气调试、制冷系统施工、网络安装以及设施最终交付准备工作。 在急需云计算和人工智能容量的市场中，每延误一周都可能带来重大的商业后果。

此外，钻孔工程的庞大规模

现代超大规模数据中心对钻孔精度和速度的要求极高，这意味着任何效率低下都可能导致项目严重延误。一个典型数据中心可能需要钻数万个孔，而传统的手工作业流程可能需要数周才能完成。这会形成瓶颈，延误后续工序，最终推迟设施的调试日期 [3]。 问题不仅仅在于速度，还在于可预测性。开发商和总承包商需要确保钻孔工程能够准确、一致地完成，且不会给后续阶段带来返工。

DALE 登场：大规模自主精准作业

为应对这些挑战，DEWALT 与 August Robotics 联合开发了 DALE——一款配备工业级 DEWALT 钻机的高精度自主移动机器人 [3]。 该系统利用了 August Robotics 在室内定位和自主导航方面的专业技术，这些技术最初是为其用于展览场地标线绘制的 Lionel 机器人开发的 [3]。通过将这一移动平台与 DEWALT 的钻孔技术相结合，双方合作打造了一套系统，旨在将混凝土地面准备工作从人工放样和钻孔转变为数字化执行工作流。

DALE 通过读取建筑物的 CAD 文件进行运作，从而能够自主导航施工现场并精确定位每个钻孔点 [3]。这种基于 CAD 的工作流程至关重要，因为它将机器人的操作与设计意图紧密关联起来。 机器人无需依赖工人将数字图纸转化为地面上的物理标记，而是直接将设计文件作为其作业地图。这减少了对人工解读的依赖，并最大限度地降低了大面积作业中放样偏差的风险。

该机器人能够实现99.97%的定位精度，确保在所需位置钻孔，误差公差约为1/8英寸（即3.1毫米）[3]。

如此高的精度使许多工作流程中无需再进行人工布局和标记，从而显著降低了可能导致高昂返工成本的错误风险。 在数据中心环境中，这种精度尤为重要，因为设备密度高，且安装公差可能非常严格。孔位偏差可能会干扰电缆布线、架空地板系统、支撑结构、锚固方案或机电协调。

从商业角度来看，使用得伟（DEWALT）钻孔设备的意义同样重大。当核心工作末端执行器来自值得信赖的工地品牌时，建筑承包商更倾向于采用机器人工具。该机器人并非仅是搭载实验性工具的通用移动底座，而是一个专为特定用途设计的系统，它将熟悉的钻孔硬件与自主移动能力及数字化执行软件相结合。

车队协同与连续作业

DALE 的一个显著特点是其车队能力。多个机器人可同时部署在同一工地，协同作业以快速完成钻孔阶段 [2]。这种可扩展的方法使承包商能够根据项目的规模、复杂程度和时间表调整机器人的数量。车队作业也改变了自动化的经济效益。 单台机器人虽能提高生产效率，但协调运作的机队则能大幅压缩整个工期的特定阶段。

机队能力对于数据中心尤为重要，因为此类项目往往涉及大面积且可重复的楼层区域。 如果一台机器人能够自主钻孔一个指定区域，多台机器人则可将更大的工地划分为多个区域，并并行完成工作。这与加速仓库机器人应用的运作逻辑相同——在仓库中，车队管理软件会向多台自主移动机器人分配任务。在建筑领域，作业环境虽不如仓库那样结构化，但数据

中心楼板为机器人部署提供了较为理想的环境之一，因为其地面面积宽敞、便于通行，且与详细的数字平面图相匹配。

为了最大限度地提高运行时间，DALE 配备了快速更换电池，从而能够实现连续运行 [2]。 该机器人还具备远程监控功能，操作员可通过集中式控制面板跟踪进度、监控性能并排查故障 [2]。这种连续运行能力在快节奏的数据中心建设环境中具有关键优势——节省的每一小时都能转化为更低的项目成本和更快的上市时间。

远程监控还支持更高效的人力配置模式。无需安排工人手动执行每项钻孔操作，一名受过培训的操作员即可监督机器人执行任务、核查进度，并在必要时进行干预。这并非消除对熟练工人的需求，而是将人力工作重心转向机器人监督、布局核查、后勤保障、电池管理、异常处理和质量控制。 在劳动力资源紧张的行业中，这种转变具有重要价值，因为它使经验丰富的工人能够承担更具生产力的工作。

集成式安全与质量保证

安全与施工现场整洁在建筑行业至关重要，DALE 通过集成化功能解决了这些问题。 该机器人配备了自动除尘系统，可在源头捕获二氧化硅粉尘，从而支持更安全的工作实践，并帮助承包商履行与粉尘暴露相关的合规义务[2]。这一功能在数据中心建设中尤为重要，因为粉尘可能会干扰敏感设备，并延误后续安装阶段。

混凝土钻孔会产生空气中的颗粒物，若未得到妥善控制，将对工人构成风险。手工

钻井团队可以采用除尘、佩戴呼吸器及其他防护措施，但具体执行情况会因施工现场和作业条件而异。配备集成除尘功能的机器人系统可将粉尘控制纳入标准钻井工作流程。随着承包商致力于减少安全事故、改善施工现场整洁度并记录其控制措施，这种一致性将变得越来越重要。

DALE 还集成了基于人工智能的质量保证机制 [2]。 该机器人会独立验证每个孔的深度和精度，并提供钻孔过程的数字记录。这种可追溯性确保了工作符合规定的技术规范，并为项目管理和质量控制提供了宝贵数据。通过保持施工现场整洁且准备就绪，DALE 使机电工程（MEP）工作流程能够在钻孔完成后立即启动，从而进一步加快施工进度 [2]。

数字记录是该系统最具战略意义的方面之一。建筑项目越来越依赖数字孪生、建筑信息模型以及数据驱动的项目管控。 一台既能执行作业又能记录结果的机器人，在设计、现场施工和验证之间构建了一个闭环。对于业主和承包商而言，这可以减少纠纷、支持质量审计，并增强对工程按规范完成的信心。在数据中心等高价值设施中，可追溯的施工数据最终可能与生产率的直接提升同样重要。

经实践验证的性能：为期一年的试点

在正式投入商业应用之前，DALE与一家全球领先的科技公司合作，开展了一项为期一年的严格试点项目[2]。该试点的结果证明了该技术对数据中心建设工期和经济效益的潜在影响。

在试点期间，DALE 进行了钻探作业，

速度比传统人工方法快达10倍[2]。 在26个主要数据中心建设阶段中，机器人车队的部署共缩短了190周的项目工期[2]。这些机器人成功钻孔超过23万个，准确率达99.97%，证明了该系统在大规模应用中的可靠性和精度[2]。

这些数据意义重大，因为它们表明 DALE 已超越了实验室演示或狭义的概念验证阶段。建筑机器人技术在从受控测试向真实施工现场部署的过渡过程中往往面临挑战。施工现场是动态的，环境条件随时变化。 障碍物会移动，工期会调整，来自不同工种的工人共处同一空间。在26个主要施工阶段中成功开展试点，表明该系统已经历了那些通常阻碍机器人应用的各种变数。

其经济效益同样令人信服。据DEWALT称，使用DALE可将单孔成本从传统方法的60多美元降至约20美元[3]。 这一成本降低，加上项目工期的缩短，为承包商和开发商提供了强有力的投资回报依据。此外，在试点的前六个月中，钻孔过程的自动化释放了21,000小时的劳动力，使熟练工人能够专注于更高价值的任务[3]。

“单孔成本”这一指标尤为有用，因为它将机器人技术带来的价值转化为承包商能够理解的计量单位。 许多建筑技术产品都承诺能提高生产率，但能否被采用取决于这些收益能否体现在投标报价和进度计划中。如果承包商能够根据设计文件估算所需钻孔数量、建模机器人生产率，并将每孔成本与人工成本进行比较，那么在施工前规划阶段，DALE系统就更容易进行评估。

战略意义与竞争格局

DALE的推出标志着机器人技术在建筑行业应用方面迈出了重要一步。尽管该行业在采用自动化技术方面历来比制造业或物流业更为迟缓，但严重的劳动力短缺、项目复杂性日益增加、工期日益紧迫以及更完善的数字化设计工作流程等因素，正推动行业向专用机器人系统转型。

DEWALT 与 August Robotics 之间的合作在战略上具有重要意义。DEWALT 带来了品牌知名度、客户关系、工具专业知识以及与专业建筑市场相关联的分销网络。 August Robotics则贡献了自主导航、室内定位、机器人软件以及工程现场机器人商业化的经验。通过将DALE整合到其PERFORM AND PROTECT™生态系统中，得伟正将自身定位为更全面的施工现场解决方案提供商，而不仅仅是一家工具供应商[2]。

在更广泛的建筑机器人领域，DALE 进入了一个日益关注专业化、单任务机器人的市场。像 Built Robotics 这样的公司正在为土方工程和重型机械开发自主解决方案，而其他公司则专注于石膏板饰面、放线、涂装、钢筋绑扎和现场检查等任务 [5]。 其共同点在于，机器人在那些重复性工作、安全风险、劳动力短缺和数字化可量化性相互交汇的任务中首先崭露头角。

数据中心“向下钻孔”这一具体应用，代表了一个高度精准且利润丰厚的细分市场。数据中心是资本密集型资产。其所有者通常是精通技术的采购方，他们有强烈的动机来降低工期风险。此外，他们往往使用详细的数字模型，这使得基于文件的机器人执行更加切实可行。这些条件

使数据中心市场成为DALE的强力早期采用者环境。

然而，DALE的先发优势可能不会一帆风顺。其他工具制造商、机器人初创企业以及建筑自动化公司很可能会意识到这一机遇。 未来的竞争对手可能会推出替代性的钻孔平台、机器人放线与钻孔组合方案，或是能够执行多种楼板准备任务的集成式建筑机器人系统。DALE的成功将取决于能否在自主导航、钻孔可靠性、粉尘管理、车队调度、操作员体验以及与更广泛的施工管理平台的集成等方面保持优势。

另一个竞争因素是服务模式的设计。承包商可能更倾向于“机器人即服务”、设备租赁、直接购买或基于项目的部署。最佳模式可能因承包商规模和项目频率而异。 对于持续承建数据中心的总承包商而言，配备专用机器人设备是合理的选择；而专业分包商则可能更倾向于租赁或基于服务的获取方式。如果得伟（DEWALT）能够将DALE的商业模式与承包商现有的设备采购方式相匹配，其在建筑渠道中的现有地位将转化为竞争优势。

结论

DEWALT与August Robotics联合推出的DALE下钻机器人正式投入商业应用，标志着数据中心建设发展历程中的关键转折点。通过自动化建筑过程中最耗费人力且最耗时的环节之一，DALE为行业面临的劳动力短缺与前所未有的速度需求这一双重挑战提供了切实可行的解决方案。

为期一年的试点项目报告显示，钻孔速度提高了10倍，项目工期缩短了190周，共钻孔超过23万个，并且

单孔成本的显著降低，彰显了该技术的切实价值[2][3]。随着对人工智能基础设施和云计算的需求持续推动数据中心行业的蓬勃发展，像DALE这样的系统可能会成为超大规模运营商、总承包商和分包商寻求保持竞争优势的重要工具。

DALE的成功部署也为机器人技术在建筑领域的广泛应用提供了有力佐证。它凸显了自主系统在提高效率、降低成本、增强安全性以及完善现场作业记录方面的潜力。 未来的施工现场短期内不太可能完全实现机器人化。相反，它将越来越依赖于熟练技工与专业机器人系统之间的协作，由后者处理重复性、高风险及对精度要求极高的任务。

DALE的推出展示了这一未来可能的实现路径：并非通过试图包揽一切的通用机器人，而是通过专注于逐个解决高成本瓶颈的专用机器。

来源：

[1] Manufacturing Dive. “数据中心建设热潮推动需求创历史新高。”2026年6月8日。

[2] PR Newswire。“建筑业革命：推出全球首款支持车队作业的向下钻孔机器人，现已商业化应用以加速数据中心建设。”2026年7月9日。

[3] 《机器人报告》。“从9周到9天：自主钻孔如何重塑数据中心建设。”2026年1月29日。

[4] 施耐德电气博客。“弥合差距：解决数据中心人工智能人才短缺问题。”2026年2月25日。

[5] 《机器人报告》。“Built Robotics 与宾夕法尼亚大学 xLAB 将联合开发面向建筑行业的物理人工智能。”2026年。

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