AI + 硬件 + 设备现场
让智能硬件具备可落地的 AI 能力
面向设备厂商、智能硬件品牌和行业项目，把视觉、语音、大模型、传感器、边缘网关和 IoT 平台组合成能够在真实现场稳定运行的 AI 智能产品。
AI项目真正困难的是进入生产环境
企业AI不应停留在演示页面，需要考虑数据、权限、业务流程、成本、稳定性和人工复核。
AI演示无法进入产品
模型在云端或电脑上可以演示，但到真实设备后会遇到算力、功耗、成本、外设和稳定性问题。
硬件和算法割裂
硬件团队、算法团队和平台团队分开交付，接口、日志、升级和现场调试成本高。
现场网络和隐私约束
工厂、门店、仓储和设备现场常常要求低延迟、断网运行、本地存储和数据不出域。
缺少可运营平台
AI终端上线后，需要统一设备管理、算法版本、告警、日志、远程配置和业务数据回传。
根据业务目标组合技术，而不是只选择一个模型
先明确业务输入、AI处理方式、人工复核节点和结果回写位置，再确定适合的模型、工具和系统集成方式。
存量设备 AI 化改造
在不完全替换原设备的前提下，通过AIHub、传感器、摄像头、麦克风、串口/网络接口把现有设备接入 AI 识别、告警和远程运维流程。
- 外接AI计算单元
- 串口/以太网协议适配
- 本地规则与云端联动
- 远程日志与升级
新一代 AI 智能终端
从产品定义开始设计硬件、嵌入式软件、AI能力、设备平台和用户界面，适合检测设备、交互终端、门店设备、工业设备等产品。
- 硬件方案与BOM评估
- 嵌入式系统与外设驱动
- 视觉/语音模型部署
- App/Web/平台联动
边缘 AI 与私有化部署
将模型服务、规则引擎、设备控制和数据缓存部署在边缘设备或企业内网，满足低延迟、数据安全和离线运行要求。
- 模型量化与推理优化
- 离线运行与断网续传
- 私有化模型服务
- 权限、审计和回退
把AI能力嵌入真实业务节点
从数据、硬件或文档开始，逐步验证AI效果、工程稳定性和业务闭环。
场景与硬件约束评估
明确设备形态、功耗、算力、网络、成本、安装环境和业务动作。
AI任务与数据样本确认
整理视觉、语音、传感或大模型任务，确认训练样本、测试集和验收指标。
边缘硬件与模型选型
评估AIHub、工控机、SOC、MCU、摄像头、麦克风和传感器组合。
原型开发与现场联调
完成驱动、推理、通信、告警、平台接入和现场测试。
生产部署与运维
建立版本、日志、远程配置、OTA、异常回退和批量运维机制。
视觉AI硬件接入
摄像头、光源、工位、AI识别、缺陷检测、OCR和物品识别。
语音与声音分析
ASR、关键词识别、语音交互、设备异音检测和音频特征分析。
嵌入式与边缘系统
Linux、OpenWRT、RTOS、驱动、协议、GPIO/串口/网络接口集成。
模型部署与优化
模型量化、推理加速、本地模型服务、云边协同和资源监控。
设备平台集成
设备模型、告警、日志、OTA、远程参数、数据看板和业务接口。
安全与生产运维
权限、加密、审计、灰度升级、故障回退和现场运维工具。
不只交付一个模型调用接口
AI项目上线后需要有人能配置、能监控、能回退、能追溯，交付物必须覆盖业务运行需要。
- AI智能硬件产品原型或工程样机
- 嵌入式软件、驱动、协议和边缘应用
- 视觉、语音、传感或大模型推理服务
- 设备平台、远程配置、日志和OTA能力
- 数据看板、业务接口和告警工单联动
- 测试报告、部署文档和后续迭代建议
AI服务启动前，建议先确认这些边界
已有传统设备，是否可以只增加AI能力？
可以。通常会先评估设备接口、安装空间、供电、网络和业务动作，再决定使用外接AIHub、摄像头/麦克风模块、边缘网关或局部控制板升级。
AI模型必须部署在云端吗？
不一定。对实时性、隐私和离线运行有要求的场景，可以部署在AIHub、工控机、企业内网或混合架构中。
你们只做算法，还是能做完整硬件产品？
可以做完整链路，包括硬件方案、嵌入式软件、外设接入、模型部署、平台开发、App/Web界面和业务系统集成。
如何控制AI硬件项目的风险？
建议先做小范围PoC，验证数据、模型、硬件算力、现场环境和业务闭环，再进入工程化开发和批量部署。
把现有数据、设备或文件场景发给我们
我们会先判断适合采用知识库、Agent、视觉识别、语音识别、边缘AI还是自动化工作流，并给出PoC建议。
联系电话17191073931 在线留言提交项目需求