AI 软硬件协同

融合人工智能与软硬件，打造新一代智能产品，让设备具备学习、感知与决策能力。

AI + 硬件，让设备更聪明

Pain Points

基于业务实战场景沉淀，精准识别增长与交付过程中的关键问题。

感知能力欠缺

云端依赖过重

功能固化难进化

软硬件协同难

技术落地抽象

智能价值模糊

Solution

融合边缘计算与智能软件，实现软硬件深度集成，为多场景提供高效的一体化方案。

极客跳动通过AI算法让设备具备“感知能力”，实现图像识别、语音识别与动作捕捉等多模态交互。无论是安防监控、零售结算还是生产检测，系统都能在毫秒级完成识别与反馈。我们让智能硬件真正具备“理解世界”的能力，为人机协作创造更自然的连接。

通过在设备端部署AI模型，极客跳动让硬件具备本地计算与决策能力。无需依赖云端即可实现实时响应，有效降低延迟与带宽占用。在网络受限或数据敏感的环境下，边缘计算架构让企业依然能高效运行，实现稳定、安全、低延时的智能体验。

我们让AI不仅执行任务，更能学习和优化。通过行为数据与使用习惯的持续积累，系统可主动预测用户需求与场景变化。智能硬件由此具备自我学习和进化能力，让每一次使用都比上一次更精准、更高效。

极客跳动将AI软硬件一体化能力广泛应用于医疗、零售、制造、教育等行业。我们根据不同场景设计专属算法与硬件组合，实现从识别、控制到分析的全流程智能化。让AI真正走出实验室，成为推动产业升级与业务创新的核心动力。

Process

清晰透明的过程管理，确保方案可执行、进度可追踪、结果可验收。

STEP 1

步骤一

请补充流程说明

Value

通过关键业务指标，直接体现服务带来的产出与增益。

它是指将 AI 算法模型与底层硬件（如芯片、传感器）进行深度融合优化的过程。通过针对特定硬件架构（如 NPU/GPU）优化算法，使设备在低功耗下也能运行复杂的 AI 任务，实现真正的边缘智能。

边缘计算在本地处理数据，具备更低的延迟（毫秒级响应）、更高的数据隐私安全性（数据不出域）以及更低的带宽成本，特别适合自动驾驶、工业控制等对实时性要求极高的场景。

我们拥有丰富的跨平台开发经验，支持 NVIDIA Jetson 系列、Intel Movidius、RK (瑞芯微)、Ambarella (安霸) 以及各类 FPGA 平台，可根据您的成本与性能需求推荐最合适的硬件方案。

我们采用模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，将庞大的 AI 模型轻量化，在不显著损失精度的前提下，大幅提升在低算力设备上的运行速度。

软硬件协同开发涉及算法训练与硬件联调，周期相对较长。一般 POC 验证需 4-6 周，完整的工程化落地（含硬件选型、驱动适配、算法部署）通常需要 3-5 个月。