AI 与模型
我们挑选、微调并部署适配产品的模型——而不是让产品去迁就模型。
描述你的想法,AI 会把它变成一份产品蓝图。
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你会拿到硬件、嵌入式、AI、应用、云端、时间线和 BOM 区间——一个真实的起点,不是一本宣传册。
01
想法
产品必须做到什么、为谁而做,以及它为什么必须存在。
02
AI 规划
模型策略、哪些跑在端侧,以及每个决定的代价。
03
工程实现
硬件、固件、应用与云端,按同一个系统来设计。
04
原型验证
真实环境里跑起来的整机,用测量说话,不靠演示。
05
量产准备
DFM、认证、测试治具与试产。
06
规模化
批量运维、OTA,以及一个会持续变好的产品。
一支团队,从模型到产品。
能力
六个学科在同一个屋檐下,架构决策做一次,就能贯穿整个系统。
我们挑选、微调并部署适配产品的模型——而不是让产品去迁就模型。
从产品架构一路做到原理图、PCB 与调板——按可制造去设计。
在现场保持可靠、并且能安全升级的固件与 Linux 系统。
在你真正拥有的内存和毫秒里,把真实的模型跑在真实的芯片上。
用户真正会碰到的那部分软件——移动端、Web、桌面与设备端 UI。
产品背后的设备云:遥测、升级,以及 AI 网关。
设备端 SDK,覆盖开通、遥测、指令处理与 OTA——在 ESP32、STM32 与嵌入式 Linux 上共用一套 API。
把量化模型部署到 NPU 的运行时,含计算图转换、算子回退与目标板实测。
从摄像头到推理的完整链路:零拷贝缓冲、ISP 钩子、跟踪与事件逻辑,面向嵌入式视觉产品。
语音前端与流式会话协议:唤醒词、回声消除、Opus 传输与打断处理。
面向设备的 Agent 框架——对真实硬件做工具调用,带护栏与确定性兜底。
团队找我们、而不是自己拼三家供应商的四个理由。
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