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。

01
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

02
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

03
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。
交付物
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
咨询AI项目
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。
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