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工业AI项目的成败关键并非算法先进性,而是数据工程质量。研究表明,超60%的AI项目因数据问题失败,工业场景中数据治理占项目40%-60%工期。工业数据面临故障样本稀缺、标注成本高、分布漂移等独特挑战,导致模型需持续更新。当前主流方案依赖无监督异常检测和规则系统,合成数据与数字孪生正逐步应用,但仿真与真实差距仍是瓶颈。联邦学习等新技术尚处早期阶段。合理预期应匹配数据量级,优先传统方法,并建立持续监
摘要:中国AI情感陪伴市场预计2028年将达595亿元,年复合增长率148.74%。然而,行业面临“长期记忆”和复杂环境下稳定连接等技术短板。成熟的AI陪伴系统需端云协同架构,分为设备端、传输层、AI服务层、IoT平台和APP层五层,确保稳定、快速、持续的交互体验。异常治理、多用户数据隔离和内容安全是关键挑战。实践案例显示,端云协同架构对产品体验和商业成功至关重要,需在立项阶段就重视设计。
本文档将指导您基于 LuatOS 与 Air8101 硬件平台,从零开始搭建智能售货机项目的完整开发环境。通过本文,您将掌握从硬件准备、软件配置到项目代码获取的全流程,为后续的售货机应用开发打下坚实基础。
开发者普遍关注AirUI的内存占用问题,其核心取决于LuatOS的内存分配机制。嵌入式设备内存资源有限,内存分配的合理性的是AirUI稳定运行的关键。内存分配策略对嵌入式应用的运行稳定性至关重要,LuatOS的内存分配逻辑直接影响AirUI的内存占用表现。本文将重点解析LuatOS的内存分配机制,说明系统如何为代码分配内存资源。
AirUI可视化方案还在持续优化中。这段时间,不少朋友催更时问得最多的问题是:通话录音到底怎么实现的?今天直接分享一个完整方案——支持自动接听、自动录音,功能实用,代码可直接复用。
工业场景中,传统按键屏已逐步被高灵敏度、支持多点触控的电容屏替代,但电容屏开发存在 RGB 接口匹配、触摸 IC 调试等难点,需额外投入工程成本。Air8101 工业引擎可直接适配各类工业电容屏,集成接口匹配、触控调试等功能,无需从零开发,大幅降低开发难度,助力项目快速落地。
智能工厂的中控台、路边的充电桩、医疗设备的操作面板——这些工业场景的屏幕,正在从传统按键屏转向电容触摸屏。灵敏度更高、支持多点触控,是推动这一换代的直接原因。但电容屏上车容易,开发不简单。RGB接口时序匹配、触摸IC驱动调试、UI交互实现,每一项都意味着额外的工程投入。Air8101工业引擎采用硬件直驱方案,可适配多种工业级电容触摸屏。该方案将RGB接口匹配与触摸IC驱动集成于同一平台,开发者无需
Air6208—— 聚焦低成本场景,Wi-Fi 4 加持 + 屏显摄像集成,实现物联网产品高效落地、稳定量产。
Air6208——Wi-Fi 4 性价比标杆,搭载双模通信功能,凭借稳定的硬件性能,打造屏显 + 摄像一站式物联网解决方案,支持 SPI 触摸屏驱动与低像素摄像采集,适配低成本场景,开发便捷、量产高效,无需额外硬件,有效降低开发与量产成本。
合宙MCP工具,基于模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)构建,核心优势的是实现AI大模型与合宙Luatools工具的无缝衔接。无需复杂编程,只需简单JSON配置,开发者就能在TRAE编辑器中,通过自然语言对话,让AI自动完成固件下载、日志抓取等开发流程,彻底解放双手,大幅提升开发效率。
最后,我对AI说:“针对我们这段聊天写一篇博客,从真空妙有展开……融合以幻修幻不离于幻的圆觉思想。AI写了。就是你现在看的这篇。但它有一个“圈套”——这篇博客本身,也是幻。由AI生成,由我发起的文字游戏。但若它能引发你一丝真实的思考,一丝对自身存在的觉察,那么这幻,就有了妙用的价值。《圆觉经》说:“得无所离,即除诸幻。当我不再纠结AI是真是假,不再纠结自己是否“超越AI”,只是纯粹地活在每一次真实
模式应用场景实现位置消息处理生产者-消费者数据队列对象池内存优化原子操作计数器信号处理优雅关闭main.go互斥锁共享状态多个模块。
边缘计算的发展正处于关键阶段,而数据管理是其核心挑战之一。sfsDb 通过专为边缘环境设计的技术架构,为边缘计算提供了可靠、高效的数据管理解决方案。无论是工业物联网、智能城市还是边缘AI应用,sfsDb 都展现出了强大的适应性和性能优势。根据最新的技术分析,sfsDb 的 engine 包在性能和资源占用方面表现优异,是边缘计算场景的最佳选择。它提供了足够的一致性保证,同时保持了极低的资源消耗,完
CoAP(Constrained Application Protocol)是专为物联网受限设备设计的应用层协议,基于UDP实现类似HTTP的RESTful风格,具有低开销、低功耗、支持组播的特点,适用于资源受限的嵌入式设备和低功耗网络。CoAP(Constrained Application Protocol,受限应用协议)是IETF RFC 7252定义的应用层协议,专为物联网受限设备和网络设
在工业4.0和边缘智能的浪潮中,时序数据已成为边缘设备和IoT系统的核心资产。据分析,边缘AI和工业IoT领域中,超过80%的场景需要时序数据库功能,从智能工厂的设备监控到智能摄像头的视频分析,时序数据无处不在。然而,传统的时序数据库在边缘环境下面临着严峻挑战:资源占用高、部署复杂、响应延迟大,难以满足边缘设备的苛刻要求。
AI时代生存法则:警惕工具异化的风险闭环 批判性思维前置:对AI输出保持"信任但验证"态度,关键信息必须交叉核对 责任意识强化:用户需承担AI生成内容的全部法律风险,平台免责条款已成常态 版权迷局破解:记住"思想不受保护",通过多轮迭代和修改确立独创性主张 防御性使用策略:重要场景保留操作痕迹,商业用途必须进行合规审查 伦理自省习惯:定期反思"我是
【摘要】芯科科技推出基于SiWx917 Wi-Fi 6 SoC的资产追踪解决方案,解决室内定位盲区问题。该技术通过扫描SSID信号强度实现非连接式定位,平均功耗低于50mA,5秒内完成扫描。结合云端SSID坐标数据库,可复用现有Wi-Fi设施实现全场景追踪,与GPS/蜂窝形成互补。方案集成网络协议栈、多传感器接口及AI加速器,提供参考设计支持智能托盘等应用,显著降低开发难度与功耗,为物流、医疗等行
本项目是一款集成 AI 语音识别、多维环境感知、端云协同控制于一体的嵌入式边缘智能终端。系统基于 Qt/C++ 框架开发,适配 i.MX6ULL 工业级处理器,旨在构建一个高性能、低延迟的 AIoT(人工智能物联网)交互节点。
摘要:RK3506卡片电脑U-Boot DTB加载失败解决方案 问题现象 RK3506平台U-Boot启动时出现DTB加载失败错误(-19/-22),导致系统无法正常启动,表现为"无法联网"。 根本原因 boot.img格式差异:SDK支持FIT Image和Android Bootimg两种格式 thunderboot.its文件缺少resource节点配置,导致DTB无法正
NB-IoT作为物联网连接的关键技术,通过180kHz窄带设计实现低功耗和广覆盖。其采用三种部署模式,最大耦合损耗达164dB,覆盖能力提升100倍。相比LoRa等非授权频谱技术,NB-IoT在授权频谱下具有更高可靠性,被纳入5G标准体系。目前已在智能抄表、智慧城市等领域广泛应用,中国建成全球最大NB-IoT网络。未来将与5G、AI等技术融合,预计2025年授权LPWAN连接数达18亿,发展前景广
摘要:涂鸦智能与芯科科技合作推出免编码AIoT开发平台,助力智能照明创新。该平台基于芯科科技的BG24和MG21无线SoC芯片,具备强大射频性能和超低功耗特性,使制造商可在15天内完成智能产品开发。该方案解决了传统照明厂商在物联网开发中的技术壁垒,支持快速实现互联照明系统,满足节能、人本照明等市场需求。合作降低了智能照明开发门槛,加速产品上市,并推动跨行业AIoT生态发展。
芯科科技2025年凭借无线SoC创新获多项行业大奖,巩固物联网领域领导地位。其第三代无线开发平台SoC系列在计算能力、连接性和安全性方面实现突破,SixG301 SoC率先通过最高级PSA4安全认证。多款产品如MG26、BG24L等因AI加速、低功耗等优势获广泛应用,全年斩获近20项企业及产品类奖项。公司通过持续技术创新和生态建设,推动智能家居、工业物联网等领域发展,展现强劲的AIoT赋能能力。
G5501边缘计算网关结合OpenPLC与HMI构建智能化工业控制方案。该方案通过4核ARM处理器与NPU单元实现边缘AI计算,支持实时参数调整、远程监控及预测性维护。适用于制造、能源、物流等行业,提供多协议兼容、可视化操作界面和工业级稳定性,显著提升生产效率、降低运维成本。方案支持-40~85℃宽温工作环境,满足工业4.0智能化升级需求。
AI 已成为全球科技竞争的战略制高点,多国将其上升为国家战略,是引领未来十年乃至更久的核心变革力量(沈向洋、吴恩达等专家共识)。深度学习是当前 AI 的核心支撑,但存在 “黑盒子”“依赖大数据” 等局限,未来需结合脑认知科学、小样本学习、符号 - 概率模型融合等突破瓶颈。脑认知与 AI 的深度融合是关键方向 —— 模拟人脑的反馈机制、学习模式,能大幅提升 AI 的泛化能力与解释性。智能产业已进入爆
《IoTGateway开发指南》提供了完整的项目开发规范,包含项目结构、开发流程和最佳实践。项目采用分层架构,包含主应用、数据访问、模型和视图模型等模块,支持插件扩展。开发环境需配置VS2022、.NET6.0等工具,采用Git分支管理(main/develop/feature/hotfix)。编码规范涵盖C#、前端和数据库设计,强调命名一致性、代码结构和注释要求。最佳实践包括依赖注入、异步编程、
TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中,TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库(Time Series Database),同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能;TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台,它通过树状层次结构建立数据目录,对数据进行标准化、情景化,并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能
物联网平台作为物联网系统的核心中枢,连接物理与数字世界,实现智能化管理。文章系统分析了物联网四层架构(感知层、网络层、平台层、应用层)的运行逻辑,重点剖析了物联网平台的核心价值、功能模块(设备管理、数据解析、规则引擎等)和分类(公有云/私有云/边缘平台)。通过无人售货柜等应用场景,展示了平台如何解决设备接入、数据管理等痛点。同时指出当前面临的协议碎片化、安全风险等挑战,并展望AIoT融合、云边端协
摘要: MQTT是一种轻量级发布-订阅协议,专为物联网设备设计,具有低开销、高可靠性和双向通信优势。其核心组件包括客户端和Broker,通过主题路由消息,支持三种QoS等级保障传输可靠性。实操教程推荐使用EMQX公共Broker和MQTTX客户端工具,演示连接建立、主题订阅、消息发布及保留消息等功能。MQTT在物联网领域相比HTTP等协议更具适应性,未来趋势包括MQTT over QUIC、Ser
本文介绍了基于HALLY6_BASEBOARD_V2.0开发板的环境搭建和开发过程。开发环境采用Windows11主机+VMware17Pro虚拟机运行Ubuntu20.04系统。文中提供了官方资料参考链接,详细说明了共享文件夹挂载、串口终端连接、SSH登录等关键步骤。重点解决了两个常见问题:SSH加密算法不兼容(通过修改ssh_config配置文件解决)和代码仓库文件不存在(使用--fail-f
STM32MP2相比MP1在架构上有显著升级:采用Cortex-A35(64位)+Cortex-M33+NPU的组合,其中M33取代M4并支持TrustZone安全机制。通信依然通过OpenAMP/RPMsg,但安全性更高。启动模式更灵活,M33可由安全固件独立启动。内存隔离更强,M33拥有独立SRAM区,支持安全/非安全分区。开发工具链延续CubeIDE支持,但新增TrustZone调试功能。整
百度最强的就是人工智能,所以这个平台天生就会让设备“看”(图像识别)、“听”(语音识别)、“分析”(数据智能)。:如果你的物联项目,核心是想让设备变得更聪明、能自主决策,那百度这个“最强大脑”绝对能帮上大忙。:背靠阿里云这棵大树,什么数据库、大数据分析、AI工具,它都能无缝对接,是一条龙服务的高手。:自带强大的音视频能力,做智能摄像头、视频门铃、带屏音箱这类产品,是它的拿手好戏。:搞5G、NB-I
W801的SDK中使用AT指令控制air724ug。如果有wifi,优先使用wifi连接。
aiTalk超长距离无网通讯手机伴侣专为户外运动设计,突破传统通信限制,适用于徒步、登山、露营等场景,有效解决队伍分散、信号盲区等安全隐患。相比传统对讲机,兼具性能优势与成本效益,是户外爱好者提升安全系数的理想通信工具。
芯科科技在深圳WorksWith开发者大会上发布SimplicityEcosystem开发套件,集成AI功能以革新物联网开发流程。该生态系统以SimplicityStudio6为核心,支持多种无线标准,提供模块化工具链和智能自动化功能。同时推出的SimplicityAISDK框架将实现AI辅助开发,预计2026年正式发布。新工具旨在提升开发效率,支持从项目设置到调试的全生命周期管理。
COMAKE PID1开发板是一款基于SSD2355芯片的AIOT开发平台,搭载四核ARM Cortex-A35处理器(最高1.5GHz)。该开发板支持16bit 8Gbit DDR4内存、双频WiFi6/BLE5.2、双百兆网口、5寸MIPI显示屏(2560*1600@60fps)、多路音频接口(3路AMIC/8路DMIC输入)和丰富扩展接口(40pin GPIO、USB2.0、MIPI传感器接
具身智能正从概念走向产业应用,推动工业、物流等领域的智能化转型。蜂窝物联网作为关键基础设施,通过稳定连接和高效交互支撑具身智能的"云-边-端"协同:提供数据高速通道、远程系统升级、智能管控和多智能体协同能力。随着5G-A商用推进和6G技术布局,蜂窝物联网已形成覆盖全场景的技术矩阵,满足不同智能应用对带宽、时延的差异化需求。作为物联网通信服务商,将持续优化连接技术,为具身智能的产
其中,TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库(Time Series Database),同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能;TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台,它通过树状层次结构建立数据目录,对数据进行标准化、情景化,并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数返回指定列中最大的 k 个非 NULL 值及其对应的记
专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中,TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库(Time Series Database),同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能;TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台,它通过树状层次结构建立数据目录,对数据进行标准化、情景化,并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数统计表/超级
室内导航技术因GPS信号弱而发展出基于低功耗蓝牙的替代方案,利用信标网络实现精准定位。Nordic等公司推出的高效蓝牙SoC芯片提升了系统性能,支持零售、医疗、交通等场景应用。结合边缘AI技术,可实现传感器融合与智能算法处理,推动室内导航向更精准、个性化的方向发展,未来有望达到与户外GPS同等的普及程度。
它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发,并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测,提供实时的商业洞察。是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台,其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。这些简化的示例更容易理解和使用,适合快速学习 TIMEDIFF 函数的基本用法。
近期,量讯物联携智慧养老物联通信解决方案亮相广州老博会,并在同期深圳国际电子展中,凭 HiveLink 蜂行速联云宽带斩获 AIoT 优秀方案奖,以硬核技术实力彰显量讯在物联网通信领域的领先地位。
该人脸识别算法包含检测、属性识别、表情识别、特征提取等模块,能判断眼镜、性别等5种属性和7种表情。算法精度达99.4%(TAR@FAR=2.3%),各模块处理耗时7.4-19.2ms。流程分为注册(创建特征底库)和识别(特征比对)两个阶段,提供16个API接口实现全流程功能。系统支持多种输入格式和分辨率,适用于开发者快速集成人脸识别能力。
本文以电动汽车监控为例,详细介绍通过MQTT,轻松采集电动汽车电门开度、驱动电机功率、空调功率、车速、SOC、电池电压/电流等监控指标,将数据写入 TDengineTSDB时序数据库,然后通过 TDengineIDMP,利用 AI 自动生成可视化面板和实时分析,帮助您几分钟就构建一套稳定、高效的服务器监控解决方案。
本文以一个数据中心的服务器监控为例,详细介绍通过开源的轻量级的工具 Telegraf ,轻松采集系统 CPU、内存、磁盘、网络等系统监控指标,将数据写入 TDengineTSDB时序数据库,然后通过 TDengineIDMP,利用 AI 自动生成可视化面板和实时分析,帮助您几分钟就构建一套稳定、高效的服务器监控解决方案。
Alkaid SDK是基于Linux内核的软件开发包,用于在Sigmastar平台构建多媒体应用。SDK采用分层架构,包含应用层、软件库层、驱动层和硬件层,支持音频、图像处理、显示等多媒体功能,通过MI模块提供易用API。主要目录包括bootloader、kernel、SDK源码和工程文件,支持多种存储介质配置。编译流程自动生成对应烧录文件,包括内核、根文件系统和分区表等。开发者可通过CoMake
如果你学习过单片机比如stm32,那么你应该会经常遇到一种情况,我们会将我们的业务逻辑放在main中的一个while循环里来不断地执行,对于较为简单的操作,基本一个while循环中就可以满足我们的所有需求了。我们可以将任务非常粗暴地塞到这个while中执行,因为我们只有这些任务,而且都在while循环的逻辑中满足和实现了。
本文简单介绍AI蓝牙耳机功能的流程,并演示了如何借助杰理蓝牙耳机SDK,在标准耳机SDK实现AI蓝牙耳机的录音功能。
make install -> 此步骤会用调用SCP将编译结果拷贝到TARGET_DIR所在目录,所以可能需要输入密码(此处是将scp的dst设为localhost,所以会拷贝到本地),若不想输密码,可参考README.md进行ssh秘钥拷贝,后续就无需输入密码了,我这里输入密码:raspberry。tx_gain_lut是tx power的一个具体配置表,也就是说,当基站收到NS的下发命令时,会
TDengine Industrial Data Management Platform(TDengine IDMP)是一款 AI 原生的物联网、工业数据管理系统,它通过经典的树状层次结构组织传感器、设备采集的数据,建立数据目录,对数据提供语境化、标准化的处理,并提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能,旨在帮助企业快速高效的从运营数据中挖掘出商业价值。IDMP 充分利用 AI 技术,基于采集的