传统三层架构
独立的服务器、存储网络和存储阵列。成熟稳定，适合既有投资延续。
适合：已有存储投资、业务稳定
SOLUTIONS
解决方案与能力
用工程方法解决真实问题。以下是我们最常交付的几类方案。
- 计算机系统集成
- 机器学习与 AI 应用工程
- 集成电路与智能消费电子
SOLUTION 01 · VIRTUALIZATION & HCI
虚拟化与超融合，按规模与运维能力选架构。
没有放之四海皆准的架构。我们根据业务负载、增长节奏、既有投资和运维团队的能力，在传统三层、超融合与分布式存储之间选择合适的组合，并规划好迁移路径。
典型场景
老旧服务器整合分支机构与边缘机房研发测试环境数据与 AI 训练存储存储与数据保护升级
方案架构
超融合 HCI
计算和存储融合在通用节点内，部署快、按节点扩展、统一管理。
适合：快速上线、按节点扩容
分布式存储
横向扩展容量与性能，适合海量非结构化数据与 AI 训练数据。
适合：海量非结构化数据与 AI 数据
交付方法
- 现状盘点与负载测算
- 架构选型与容量规划
- 试点验证
- 分批迁移
- 验收、文档与运维移交
- 资源利用率更高
- 上线更快
- 运维更简单
- 扩展更平滑
SOLUTION 02 · AI ENGINEERING
AI 工程落地，从场景定义到持续迭代。
AI 项目最常见的风险不在算法本身，而在场景定义不清、数据与现场脱节、部署后无人维护。我们用一套固定的工程流程管住这些风险。
典型场景
智能清扫与移动机器人城市治理交通管理安全生产工业质检
交付方法
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01 场景定义
明确业务目标、运行环境与验收标准，判断 AI 是否是合适的解法。
产出：场景说明与验收标准
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02 数据采集与标注
围绕目标场景采集样本，建立标签体系，半自动标注提升效率。
产出：数据集与标签体系
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03 模型训练与评估
选型、训练与多轮评估，在真实样本上验证效果。
产出：评估报告
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04 工程集成与部署
模型轻量化与推理加速，部署到边缘设备、车端或服务器，并与业务系统对接。
产出：可部署模型与接口
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05 运维与迭代
上线后持续监控效果，回收难例数据，定期迭代模型。
产出：监控与迭代计划
SOLUTION 02a · 无人清扫车
自适应避障无人清扫车，看得见、判得准、走得稳。
园区、厂区道路上，行人、车辆和临时障碍随时出现。清扫车需要在覆盖作业的同时，安全处理这些变化。下图是此类清扫车的典型车端系统架构。
方案架构
INPUT环境感知传感器（相机等，按车型配置）
INPUT定位与里程信息
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感知
识别行人、车辆、路沿与可通行区域
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障碍物分类
静态 / 动态
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决策
绕行 / 减速 / 等待
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规划
全局覆盖 + 局部轨迹
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控制
跟踪控制与车端执行
CLOUD云端调度与监控
视觉算法识别行人、车辆、路沿、可通行区域与各类障碍物。
区分静态与动态障碍，自适应选择绕行、减速或等待。
全局清扫覆盖路径与局部避障轨迹结合，轨迹平滑可执行。
车端推理部署、调度与监控应用开发、现场测试与参数调优。
方案细节因场景而异，欢迎来信沟通具体需求。
SOLUTION 02b · 视觉识别
视觉识别场景，按需组合与定制。
视觉能力可以按事件类型组合，部署到边缘设备或服务器，也可以随业务新增识别类别。
典型场景（视觉识别）
城市治理
市容环境、占道、垃圾满溢等事件识别。
交通管理
违停、未戴头盔、交通设施异常识别。
安全生产
穿戴规范、危险行为、烟火预警。
低空巡检
无人机视频中的人员与车辆计数。
工业质检
部件完整性、标识缺损等视觉检测。
定制场景
针对特殊需求定制数据与算法。
SOLUTION 03 · IC & DEVICES
芯片与智能终端，选型与供应链一体化服务。
硬件产品的成败，往往在器件选型和量产供货阶段就已注定。我们把选型、方案开发与供应链放在同一个团队里考虑，减少设计与供货之间的反复。
典型场景
新产品器件选型智能终端方案开发量产备货与交付协调
方案架构
器件
芯片及相关电子元器件的选型建议，依据产品的性能、功耗与成本要求。
产品方案
围绕智能摄像头、健康手环等智能消费电子产品，参与产品定义与方案开发。
供应
备货计划与交付协调，让产品在不同市场稳定供货。
交付方法
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01
需求与规格
明确性能、功耗、成本与尺寸要求。
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02
选型
对比可选器件与方案，给出选型建议。
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03
方案开发
参与产品定义与方案开发。
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04
供应与交付
备货计划与交付协调。