算法不能只停留在PC端
客户需要算法稳定运行在设备端、产线端或机器人端。
核心业务导航相关服务覆盖完整视觉项目链路，便于匹配业务需求与配套方案。
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咨询技术路线 →边缘AI视觉项目常见需求
围绕业务价值、技术能力与交付内容，清晰呈现服务边界。
现场网络和数据安全限制
很多工业现场不允许数据上云，需要本地推理、本地存储和私有化部署。
设备资源有限
边缘设备算力、内存、功耗和散热受限，需要模型优化和系统调优。
接口和可靠性要求高
需要对接摄像头、PLC、报警器、平台、数据库和远程维护系统。
服务内容
可交付的具体服务模块
服务模块覆盖可购买、可评估、可验收的交付内容，便于明确项目范围与验收边界。
01
AI视觉盒子开发
支持多路视频接入、本地AI推理、报警输出、数据上报和平台管理。
02
智能相机开发
将相机采集、算法识别和接口输出集成到一体化视觉终端。
03
嵌入式视觉软件
基于ARM Linux、RK、Jetson等平台开发采集、推理和应用程序。
04
模型量化与加速
ONNX、TensorRT、OpenVINO、NPU/GPU部署、剪枝与推理优化。
05
多路摄像头采集
支持USB、MIPI、GMSL、GigE、RTSP等多种视频输入方式。
06
SDK/API与平台对接
提供设备管理、算法配置、报警接口、数据上传和远程运维能力。
应用场景
适合哪些行业与项目？
从典型业务场景切入，便于客户快速判断是否匹配自己的需求。
工业检测设备
将视觉检测算法部署到产线边缘设备。
智能相机产品
为硬件厂商开发算法内置型相机或模组。
机器人视觉终端
部署目标识别、抓取定位、环境感知和避障算法。
园区视频分析盒子
多路摄像头本地分析、报警和私有化管理。
边缘终端技术方案
算法部署模型
嵌入式应用程序
设备端UI/配置工具
SDK/API接口
测试与稳定性报告
交付流程
从样本验证到现场部署，过程清晰可控
视觉项目通常按阶段推进，先完成可行性验证，再进入项目开发与现场部署。
01
需求沟通检测目标、精度、速度和现场环境02
样本分析图片、视频、工件和异常样本分析03
方案设计硬件选型、算法路线和接口规划04
PoC验证样本验证、效果评估和风险确认05
系统开发算法、软件、硬件和平台集成06
部署验收现场调试、验收报告和持续维护
常见问题
客户常见问题
以下问题聚焦适用场景、技术路线与交付边界。
边缘AI视觉盒子适合哪些项目？
适合需要本地推理、低延迟、私有化部署、多路视频分析或不能依赖云端的工业检测、园区监管和智能设备项目。
现有算法能否部署到RK或Jetson平台？
通常可以，但需要评估模型结构、输入分辨率、目标帧率、内存占用和硬件算力，并进行模型转换和推理优化。
边缘AI视觉终端能否对接现有平台？
可以通过HTTP、MQTT、TCP、WebSocket、Modbus、OPC UA或定制SDK等方式对接客户平台。
联系咨询
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请填写项目场景、检测对象、速度精度要求、现场环境以及是否已有图片/视频样本，我们将评估技术路线、周期和报价范围。