4 个真实客户,
把别人做不出的 AI 做进了量产设备。
不是 PPT 构想——行车记录仪、人形机器人、安防摄像头、智能眼镜:同一套「系统架构 + 音视频编解码 + 端侧 AI 视觉 + 可靠录像 + WebRTC + 云端」的能力,落进了四类完全不同的设备里——从联咏/瑞芯微到英伟达/地平线/海思/君正,均已真机跑通。
一段片子,看懂 11 个已落地的场景
从「会看会说、断网也能识别」的核心能力,到安防主场,再到装进机器人、眼镜、运动相机…… 同一套端侧 AI 视觉栈,已经跑在这些场景里。想看单点功能细节,进 功能演示 →
第一幕 · 核心能力
会看 · 会说 · 断网也认得设备对话 · 会看会说
看着画面直接问答:读字、认物、说出来——像给设备装上眼睛和嘴。
断网识别 · 端侧算力
全程设备本地推理,断网、无云也照样认得出、听得懂。
第二幕 · 安防主场
看懂现场 · 即时取证监控中心取证
多路调看、按人 / 车 / 事件检索,把海量录像变成可取证的线索。
家门口
门口有人、包裹、异常徘徊,本地识别即时提醒,少误报、不漏报。
行车记录仪
行车中识别路况与事件,掉电不丢关键片段,预录 / 缩时齐全。
第三幕 · 装进各种设备
一套能力 · 多形态落地机器人 / ROS
视觉直接接入 ROS,参与机器人的环境感知与决策。
智能眼镜
戴着看、张口问,极致功耗体积下也能做视觉对话。
运动相机
高动态剧烈抖动场景稳定编码 + 端侧识别不掉链子。
直播相机
实时识别、字幕 / 云端联动,给直播加一层会看的视觉。
户外观测
长时值守、低功耗、断网自治,野外无人也持续记录识别。
宠物看护
认宠物 / 行为 / 异常,看家陪伴 + 双向对讲,不在家也安心。
行车记录仪 —— 把端侧 AI 做进量产记录仪
把端侧 AI 视觉与可靠录像做进低算力量产记录仪On-device AI vision + rugged recording for mass-produced dashcams
记录仪算力低、成本敏感,音视频编解码要稳、AI 要在设备本地跑,还得解决掉电丢录像、预录、缩时这些量产硬骨头。
- 音视频编解码:记录仪核心链路调稳
- AI 智能视觉:端侧识别落地
- 掉电不丢录像 · 预录 · 缩时录像
- WebRTC 远程实时查看 · 云端录像
具身智能机器人 —— 给机器人一双"看得懂"的眼睛
机器人视觉架构 + 边缘 AI,直连感知与决策Robot vision architecture + edge AI for perception & decision
机器人要本地实时视觉、低延迟,视觉要融进整机架构、参与环境感知与决策,现场还得长期稳、不丢数据。
- 机器人视觉架构:从 0 搭整套视觉链路
- 音视频编解码 · AI 智能视觉(环境感知 / 决策)
- 掉电不丢录像 · 预录 · 缩时录像
- WebRTC 远程实时 · 云端录像
安防摄像头 —— 不只是"数人头",是"看懂现场"
摄像头系统架构 + 端侧 AI,断网也能认人读字Camera system architecture + edge AI, works offline
整套摄像头系统架构要从底层搭起,音视频编解码要稳;AI 不能只"数物体"、要看懂场景;还得解决掉电丢录像、预录、缩时。
- 摄像头系统架构:整套从底层搭通
- 音视频编解码 · AI 智能视觉(检测 + 看懂场景/读字)
- 掉电不丢录像 · 预录 · 缩时录像
- WebRTC 远程实时 · 云端录像
智能眼镜 —— 戴在脸上的"会对话的视觉"
极致功耗体积下的系统架构 + AI 视觉对话System architecture + visual-LLM chat under wearable constraints
眼镜体积/功耗极限,系统架构与音视频编解码都要极致精简;AI 要做到看着画面直接对话,还得解决掉电丢录像、预录、缩时。
- 摄像头系统架构:可穿戴形态下搭通
- 音视频编解码 · AI 智能视觉对话(看懂画面、读字、问答)
- 掉电不丢录像 · 预录 · 缩时录像
- WebRTC 远程实时 · 云端录像
记录仪、机器人、摄像头、眼镜都跑通了——你的设备是下一个。
四类完全不同的设备,用的是同一套端侧 AI 视觉栈。换成你的硬件,只是把这套成熟能力搬过去。先聊聊你卡在哪一环。
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