智能硬件落地，不只是完成一个设备或软件
星野云联从设备、边缘、平台到业务自动化统一规划，减少多供应商协作带来的接口、进度和责任边界问题。
已有设备需要联网
需要补齐通信、远程控制、数据采集和异常上报能力，但不希望推翻现有设备架构。
产品原型需要走向量产
已有样机或开发板验证，仍缺少稳定固件、硬件测试、OTA、生产工具和售后诊断。
设备数据缺少统一运营
设备已经联网，但平台、告警、权限、工单、报表和业务系统之间仍然相互割裂。
希望用 AI 提升业务效率
已经积累设备与业务数据，希望引入识别、分析、知识库和自动化流程形成业务闭环。
围绕智能硬件完整生命周期提供定制交付
既可以从单个技术模块开始，也可以由同一项目团队完成设备、平台与 AI 的整体设计和联调。
适合硬件厂商、设备制造商和智能产品创业团队
嵌入式与智能硬件开发
从样机、固件和通信链路开始，把产品推进到稳定联网、可测试、可维护和可量产的阶段。
- MCU、ESP32、Linux、Android 与 RTOS 开发
- 传感器、控制器、通信模组和外设集成
- Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、4G、LoRa 与串口通信
- 固件、驱动、本地控制、OTA 和故障诊断
- 样机联调、测试规范和量产技术支持
适合管理大量设备、建设自有平台或需要私有化部署的企业
物联网平台与设备运营系统
把设备接入、远程管理、告警和业务流程沉淀为企业可持续运营、可扩展的数字化平台。
- MQTT、Modbus、HTTP、TCP/IP 和私有协议接入
- 设备模型、远程控制、告警、工单和数据报表
- Web、App、小程序和可视化大屏
- 多租户、角色权限、API 与企业系统集成
- ZedIoT 源码交付及私有化部署
适合已有设备数据、业务系统或人工流程，希望进一步提高效率的企业
AI 自动化与数据应用
让设备数据进入识别、分析、审核、通知和工单流程，使 AI 成为业务系统中可管理的执行节点。
- AI Agent、企业知识库与智能助手
- Dify、n8n 与业务工作流自动化
- AI 视觉识别、语音分析和设备异常检测
- IoT 告警、工单、通知和审批流程联动
- 云端模型、本地模型和边缘 AI 部署
一支团队贯通设备、边缘、平台与 AI
各层接口、数据模型和异常机制在同一架构中联合设计，避免设备能联网、平台却无法稳定运营的割裂交付。
智能设备与传感器
确认控制对象、采集点位、电气接口和现场约束。
硬件接口与点表嵌入式固件
完成驱动、本地控制、通信、安全、OTA 与诊断。
固件与源代码网关与边缘计算
承担协议转换、缓存补传、本地规则与边缘推理。
网关应用与协议组件IoT 平台
统一设备模型、远程控制、告警、权限、报表和 API。
平台与运营后台AI 分析与自动化
连接模型、知识库、识别算法、工单和审批流程。
AI 工作流与模型服务企业业务系统
对接 ERP、CRM、WMS、MES、售后和数据中台。
业务接口与闭环流程最终交付的是可运行、可维护的产品体系
交付不止停留在演示原型。项目会同步考虑部署、测试、文档、运维和后续扩展，让产品能够进入真实业务环境。
知识产权、源码范围、部署方式和维护责任在项目技术方案与合同中明确约定。
设备与固件
嵌入式固件、驱动程序、源代码及生产配置工具。
硬件资料
原理图、接线说明、接口定义和通信协议文档。
边缘接入
网关程序、协议解析、缓存补传和设备接入组件。
应用平台
IoT 平台、管理后台、App、小程序与可视化界面。
AI 与集成
AI 工作流、模型服务、企业知识库和系统集成接口。
交付保障
部署文档、测试报告、培训材料和持续运维方案。
从需求评估到上线运营的完整开发流程
先验证关键链路，再逐步扩大交付范围，让设备、平台和 AI 在每个阶段都有明确可验收成果。
- 01 需求清单 / 风险初判
需求与可行性评估
确认设备接口、通信协议、数据来源、平台边界和 AI 目标。
- 02 技术方案 / 验证原型
技术方案与原型验证
输出整体架构、交付范围和原型，优先验证高风险技术链路。
- 03 阶段版本 / 联调记录
分阶段开发与联调
同步推进设备、网关、平台、AI 和业务系统，持续交付可测试版本。
- 04 正式版本 / 测试报告
测试与部署交付
完成稳定性、安全、断网恢复、异常流程和真实现场测试。
- 05 量产支持 / 运维机制
量产与持续运维
支持生产烧录、OTA、远程诊断、版本迭代和新增设备接入。
最终周期以硬件成熟度、协议数量、平台模块和第三方系统集成范围为准。
经过真实产品和项目验证的技术能力
自研平台、边缘设备和智能终端持续验证从设备接入到业务闭环的完整交付链路。
开始项目前，通常需要确认这些问题
如果暂时无法准备完整资料，也可以先描述设备、用户场景和希望解决的问题。
项目只有想法或原型，是否可以启动？
可以。我们会先梳理目标用户、设备功能、接口、数据和商业约束，再选择关键链路做原型验证，避免在需求尚未稳定时直接投入完整开发。
是否支持在现有设备基础上进行智能化改造？
支持。通常先评估现有主控、通信接口、协议、电气安全和安装条件，再决定使用外接联网终端、升级控制板、增加网关或重构部分固件。
能否解析私有通信协议？
可以。项目启动前需要提供协议文档、样机、抓包数据或现场访问条件，我们会完成协议解析、字段映射、异常处理和联调验证。
是否支持源码交付和私有化部署？
支持。源码范围、第三方组件授权、部署环境、二次开发边界和后续维护责任会在技术方案与项目合同中明确。
硬件、固件、平台是否可以分别委托？
可以按模块委托，也可以整体交付。对于分模块项目，我们会先确认接口、测试基准和责任边界，减少与其他供应商联调时的风险。
AI 自动化如何与 ERP、CRM 或工单系统连接？
通常通过 API、Webhook、消息队列、数据库或 RPA 连接。AI 负责识别、归纳和辅助判断，n8n、Dify 或定制服务负责流程编排、权限控制和结果回写。
项目周期和费用由哪些因素决定？
主要取决于硬件成熟度、协议数量、终端类型、平台模块、第三方系统接口、AI 数据准备和现场测试范围。原型验证通常为 2–4 周，完整项目通常为 8–16 周。
产品交付后如何提供维护和迭代支持？
可提供质保、故障诊断、版本维护、OTA、平台监控、设备扩容和新功能迭代。具体响应范围与服务周期在交付方案中约定。
告诉我们设备、数据和业务目标，获取初步技术方案
收到需求后，将由技术顾问联系并协助判断技术路径、验证重点和项目范围。
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