01
模型格式转换
将训练模型转换为ONNX、TensorRT、RKNN、OpenVINO等推理格式。
- ONNX
- TensorRT
- RKNN
- OpenVINO
技术能力模块
咨询技术路线 →边缘AI部署覆盖哪些具体能力？
围绕技术能力、应用场景、实施路径与交付边界系统呈现。
02
模型量化与加速
通过量化、剪枝、算子优化和批处理策略提升端侧推理速度。
- INT8/FP16
- 模型剪枝
- 算子优化
- 并行推理
03
端侧应用开发
开发摄像头采集、预处理、推理、后处理、显示和报警联动程序。
- 视频采集
- 预处理
- 推理后处理
- 报警输出
04
嵌入式Linux部署
支持ARM Linux、国产系统、Docker、服务守护和远程升级。
- Linux应用
- Docker
- 服务守护
- 远程升级
05
硬件平台适配
适配AI盒子、智能相机、工控机、Jetson、RK3588、NPU/GPU平台。
- Jetson
- RK3588
- NPU/GPU
- 工控机
06
接口与私有化交付
对接PLC、MES、SCADA、Web平台和客户自有系统。
- PLC对接
- HTTP/MQTT
- SDK/API
- 本地存储
适用场景
适合哪些项目和行业？
从真实应用场景出发，明确技术能力、实施路径与交付边界。
AI视觉盒子
多路摄像头接入、本地推理、报警输出和平台对接。
智能相机
将采集、算法和通信能力集成在端侧设备中。
工业现场本地化部署
不依赖云端，满足低延迟、数据安全和私有化运行。
机器人端侧感知
在机器人控制器或边缘计算设备上运行视觉模型。
模型部署方案
推理性能评测
端侧应用程序
硬件平台适配
SDK/API接口
部署维护文档
技术架构
从采集、算法到部署和迭代的完整链路
技术能力不是单点开发，而是围绕现场落地形成“采集—数据—算法—部署—接口—迭代”的闭环。
01图像采集
02数据处理
03模型算法
04边缘部署
05系统接口
06现场迭代
01
需求分析明确目标、精度、速度和现场限制02
样本评估分析图片视频、数据质量和难例03
技术路线确定算法、硬件、平台和接口方案04
PoC验证先验证效果，再进入项目开发05
工程实现算法、软件、硬件和平台集成06
现场迭代部署验收、误检回流和持续优化常见问题
客户常见问题
以下问题聚焦技术选型、部署方式与交付边界。
模型能否直接从服务器迁移到边缘设备？
不宜直接迁移。通常需要进行模型格式转换、量化加速、输入输出适配和端侧性能测试。
边缘AI部署需要先确定硬件吗？
最好尽早确定。不同硬件平台的NPU/GPU能力、内存、视频接口和推理框架会影响模型和软件设计。
低延迟识别能做到多少？
取决于分辨率、模型大小、相机数量、硬件算力和后处理逻辑，需要通过PoC测试确认。
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