01
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。
- 以产品约束为基准做模型选型：延迟、内存、功耗与成本。
- 基于领域数据的监督微调与 LoRA 适配，配套评测框架。
- 面向数据手册、说明书与历史工程知识的检索链路。
- 带工具调用、护栏与确定性兜底的 Agent 架构。
Open-source ModelsLLMVLMFine-tuningRAGComputer VisionVoice AIAI Agents
能力
一支团队 全栈自研.
智能产品需要的一切，由彼此说得上话的人来做。下面写的是我们真正在做的事，按工程师会追问的颗粒度。
- 02
硬件工程
从产品架构一路做到原理图、PCB 与调板——按可制造去设计。
- 算力与传感器选型，功耗预算和热设计边界在前期就定下来。
- 多层 PCB 设计、DFM 评审、阻抗控制与面向 EMC 的布局。
- 摄像头、音频与传感器集成，并做信号完整性验证。
- 调板、板级测试治具，以及一路迭代到试产的设计修正。
Product ArchitectureMCUMPUSoCPCBSensorsCameraConnectivityPrototype - 03
嵌入式系统
在现场保持可靠、并且能安全升级的固件与 Linux 系统。
- ESP-IDF、Zephyr、FreeRTOS 与嵌入式 Linux（Yocto / Buildroot）平台。
- 设备驱动、板级支持包与外设调通。
- 设备开通、安全启动、加密存储与可靠的 A/B OTA。
- 低功耗设计：占空比调度、唤醒源，以及实测的电池续航。
ESP32STM32LinuxRTOSDriversBLEWi-FiUSBOTA - 04
Edge AI
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。
- 量化（INT8 / INT4）、剪枝与蒸馏，全程跟踪精度。
- 在 Rockchip、Amlogic、Ambarella、Jetson 与 Hailo 上做 NPU、DSP 部署。
- 受限运行时下的计算图转换与算子回退策略。
- 端上实测：延迟、吞吐、内存上限与热漂移。
NPU DeploymentONNXTensorRTTFLiteQuantizationModel Optimization - 05
应用软件
用户真正会碰到的那部分软件——移动端、Web、桌面与设备端 UI。
- 原生与跨平台应用，支持 BLE / Wi-Fi 配网与设备状态实时同步。
- 面向运维与支持团队的 Web 控制台与设备群看板。
- 基于 LVGL、Flutter Embedded 或自研 framebuffer 栈的设备端 UI。
- 面向传感、空间与机器人数据的 3D 与实时可视化。
iOSAndroidWebDesktopDevice UI3DVisualization - 06
云与连接
产品背后的设备云：遥测、升级，以及 AI 网关。
- 设备身份、设备群管理，以及可回滚的分批 OTA 下发。
- 为断续、低带宽链路设计的 MQTT 与 WebSocket 传输。
- 遥测链路、时序存储与运维看板。
- 带路由、缓存、限流与成本可观测的 AI 网关。
Device CloudMQTTWebSocketOTAAPIData PlatformAI Gateway - 07
制造
从跑得起来的原型，到真正发得出去、过得了认证的整机。
- 设计冻结前，与制造伙伴一起做 DFM 与 DFA 评审。
- 按目标区域规划 EMC 预测试与认证路径。
- 功能测试治具与产线终测流程。
- 试产，配合良率跟踪与失效分析。
DFMEMCTest FixturesPilot BuildToolingYield