系统针对四个关键参数提供指导：切入深度、铲斗角度、移动速度和收斗时机。这些指标通过简单的颜色编码显示（绿色代表处于最佳区间），让新手和老手都能直观了解需要调整的环节。
格雷强调该技术旨在增强而非取代人工操作："我们不想剥夺控制权，而是建议他们如何达到最佳状态。对于资深操作手，他们可以查看趋势分析——比如'我是否切入时间过长？深度是否过大？'这些才是他们关心的数据。"
系统具备机器学习能力，可自动评估材料特性（包括粘性、颗粒度和巨石分布），无需人工输入。每次铲斗作业都为后续操作提供参考，同一工地的多台设备还能共享数据，构建对挖掘材料的集体认知。
这项技术可能带来显著商业价值，尤其适合希望不换设备就提升能效的业主。系统可在一天内完成加装，兼容几乎所有品牌和年代的挖掘机。在某次测试中，一台由老手操作、已服役20年的利勃海尔R 984 C在安装系统后，生产效率提升10%，油耗降低20%，连操作者本人也感到惊讶。
目前试点集中在大型基建、采石和采矿等微小效率提升就能带来显著回报的领域。Dig Robotics的商业策略侧重与多品牌经销商合作，已与卡特彼勒、约翰迪尔、利勃海尔、斗山和日立的经销商展开测试。
"我们尊重客户需要混合品牌机队的现实，"格雷解释道，"如今单一品牌的工地反而罕见。"经销商正在协助评估技术性能、商业可行性、安装流程和长期支持需求。
该技术已获多项专利，由首席科学家奥德·梅迪纳博士（Dr. Oded Medina）领导的团队具备机器人运动规划领域专长。但公司目前需要足够资金从试点阶段过渡到全面商业化。"客户痛点明确，技术方案成熟，关键在于资金能否支持我们走完最后里程，"格雷表示，"我相信我们可以。"
按计划，首批商用系统将于2026年初面世。若成功推广，这项技术或将为土方工程带来虽渐进但意义重大的进步——让顶尖操作手的表现更上一层楼。
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