大量生产与业务场景依赖现场硬件设备：摄像头、工控机、边缘网关、各类传感器终端。传统上这些设备只负责采集与执行，缺乏本地智能能力，智能化改造往往依赖公有云，带来时延、带宽、数据安全与断网依赖等问题。
本方案在硬件侧直接集成 AI 能力：在设备本地部署轻量化模型与推理引擎，辅以统一的设备接入与管理平台，让识别、质检、预测、决策等智能能力在边缘端实时运行，云端负责统一管理与持续升级。
在各类硬件设备上部署轻量化 AI 模型与推理引擎，软硬协同实现本地的实时智能。
模块化的智能化能力
在设备本地运行轻量化视觉、语音与预测模型，低时延完成识别与判断。
统一接入摄像头、传感器、工控设备等，采集状态与信号，集中管理。
针对 GPU、NPU、CPU 等不同算力做模型量化与加速，最大化设备性能。
支持模型与规则在设备端在线更新，无需停机即可迭代识别能力。
数据在设备本地处理与存储，避免敏感数据外泄，满足合规要求。
实时监控设备运行状态与推理质量，异常自动告警与远程运维。
以软硬协同为核心，将成熟的 AI 能力交付到设备端，灵活支撑制造、安防、零售等场景的实时智能化改造。
让设备端获得实时、安全、可控的智能能力
典型应用方向
生产线上实时缺陷识别与分级，替代人工抽检。
边缘端人脸、行为与异常事件识别，实时告警。
智能货架、客流统计与无人结算的本地化识别。
车牌、车辆与路况的本地识别与联动控制。
电话咨询
微信咨询
