旗舰案例
真实项目证明一体化研发能力
从数据采集、AI推理到设备、软件和运营闭环，案例内容重点呈现实际系统组成与工程难点。
新闻报道
央媒视角下的网地合作项目
2025年8月12日
央视体育频道 · 当传统武术遇上科技裁判
在近日举行的咏春拳国际大赛上，随着选手们挥拳踢腿，智能木人桩上的传感器悄然记录着每一次击打的力量、角度和速度。这些数据通过复杂的算法转化为客观评分，最终决定胜负。
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2025年7月30日
新华社·《科技赋能、全民参与、青春风暴“闪耀”国际咏春拳大赛》
智能功夫桩集成高速摄像头、毫米波雷达与柔性感应系统，通过AI算法实时分析击打的力度、角度、速度及精准度，将主观经验转化为客观数据，解决传统武术标准化难题
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合作方式
灵活多样的合作，共同拓展市场
可根据产品阶段、双方资源和市场目标，选择完整项目交付、联合研发或渠道合作。
项目外包（OEM/ODM）
承接AI、软件、电子硬件与智能设备项目，覆盖需求定义、研发、样机、测试和交付。
合作研发
双方结合行业知识、技术、数据或产品资源，共同完成核心验证、产品化和持续迭代。
市场合作
围绕重点行业、区域客户和应用场景联合拓展，共建解决方案、样板项目与市场活动。
产品代理
面向成熟产品和解决方案开展渠道代理、销售支持、项目实施与本地化服务合作。
不是单点外包
AI × 软件 × 硬件，在同一研发链路中协同
复杂智能产品的风险往往不在单一算法，而在数据、传感器、算力、设备接口、业务软件和现场条件之间的耦合。网地以产品交付为目标，统一拆解和验证这些关键环节。
AI与数据
机器视觉、多模态、动作分析、传感器数据分析与模型工程化。
电子与嵌入式
传感器、摄像头、PCB、固件、边缘算力、通信及设备联调。
软件与云平台
业务平台、移动应用、设备管理、数据服务、可视化与系统集成。
需求定义数据与算法硬件与传感器边缘与嵌入式软件与云样机与部署
研发服务
从关键验证到完整产品交付
AI产品研发
AI产品研发：从需求、算法到软硬件产品落地
把算法、设备、软件和业务流程组合成可验证、可交付、可持续迭代的AI产品。
了解服务 →智能硬件研发
AI智能硬件开发与工程样机研发
传感器、PCB、嵌入式、边缘AI和软件平台协同设计，完成可测试的工程样机。
了解服务 →AI定制开发
AI定制开发：模型、数据与业务系统工程化
围绕真实数据和验收指标完成模型PoC、工程化部署及业务系统集成。
了解服务 →PoC / MVP / 工程样机
AI项目PoC、MVP与工程样机开发
先验证最大风险，再以MVP和工程样机逐步确认用户价值与系统可交付性。
了解服务 →重点解决方案
围绕真实工程场景组织技术能力
AI视觉检测系统：从相机光源到缺陷识别平台
相机、光源、缺陷数据、边缘推理和质量流程协同设计。
查看架构与场景 →AI+传感器：多源数据采集、融合与智能分析
把视觉、力学、惯性、温度等多源数据变成可解释的产品能力。
查看架构与场景 →边缘AI解决方案：设备端实时推理与边云协同
在设备附近完成低延迟推理，并保留云端管理与持续迭代能力。
查看架构与场景 →工业AI解决方案：视觉、设备与生产系统协同
以现场节拍、设备接口和质量流程为约束，让AI进入生产闭环。
查看架构与场景 →网地武术/运动多模态大模型解决方案
让武术理论、动作视频与力量数据相互对齐，形成可解释、可追溯的运动智能系统。
查看架构与场景 →AI动作分析与运动科技解决方案
用视觉与力学感知量化动作过程，服务训练、赛事和运动科技产品。
查看架构与场景 →红外热成像AI辅助分析解决方案
从红外采集和温度校准，到异常识别、辅助评估与报告平台。
查看架构与场景 →AI+IoT智能设备与物联网解决方案
把设备联网、边缘推理与云端管理组合成可运营的智能设备系统。
查看架构与场景 →研发流程
先消除关键不确定性，再逐步工程化
- 01
Idea / 需求澄清
明确用户、场景、目标与约束。
- 02
PoC
验证算法、数据、传感器或核心链路。
- 03
MVP
形成可供真实用户试用的最小产品。
- 04
工程样机
完成软硬件联调、测试与设计迭代。
- 05
部署迭代
现场交付、监测效果并持续优化。
计算机视觉多模态AI传感器融合Jetson / RK3588MCU / 嵌入式LinuxPCB与通信Web / App云平台与数据服务
为什么选择网地
以可验证、可交付、可迭代为研发判断标准
跨学科同一团队
算法、软件、电子与嵌入式协同评审接口和约束，降低跨供应商沟通损耗。
先定义验收指标
在立项阶段明确数据、效果、性能、成本和现场条件，避免只讨论功能清单。
真实样机驱动
通过PoC和工程样机尽早暴露数据、硬件、环境与用户流程问题。
保留持续迭代空间
考虑模型、固件、设备管理和业务软件的后续升级，而非一次性交付后失去演进能力。
真实研发 Demo
让设备、数据和软件在真实链路里运行
研发验证不仅是页面原型或算法截图。网地通过传感器、电子样机、边缘设备、算法服务和业务平台联调，观察端到端延迟、稳定性、误差来源和现场可用性。
查看项目案例 →技术洞察
围绕产品决策回答真实问题
智能硬件
如何开发一款AI智能硬件？
AI智能硬件应从场景和指标出发，依次验证数据与传感器、模型、边缘算力、电子系统、软件体验和工程样机。
阅读全文 →产品研发方法
如何选择AI产品开发公司？
选择AI产品开发公司应审查真实案例、数据与验收方法、软硬件协同、PoC路径、交付边界、项目透明度和部署运维能力。
阅读全文 →产品研发方法
AI产品从0到1如何开发？
AI产品从0到1应按需求与指标、数据和PoC、MVP、工程化、部署监测五个阶段推进，优先消除关键不确定性。
阅读全文 →FAQ
项目启动前常见问题
网地科技适合承接什么类型的项目？
适合需要AI算法、传感器或摄像头、嵌入式电子硬件与软件平台协同研发的产品项目，包括从概念验证到工程样机及部署迭代。单纯人力外包并不是网地的主要定位。
只有一个产品想法，可以开始评估吗？
可以。我们会先梳理目标用户、核心功能、数据与硬件条件、项目阶段和验收指标，再判断适合先做技术预研、PoC、MVP还是工程样机。
AI项目应该先做PoC还是直接开发完整产品？
当数据、算法效果或硬件链路存在明显不确定性时，通常应先做PoC验证关键风险；商业流程明确且关键能力已验证后，再进入MVP或工程化开发。
是否支持现有设备增加AI能力？
支持。可根据设备接口、算力、传感器、网络条件和实时性要求，评估边缘AI模块、嵌入式升级、云端服务或边云协同方案。
项目可行性评估
把项目背景、AI功能和硬件条件告诉我们
我们将从数据、算法、硬件、软件、周期和主要风险出发，协助梳理下一步应先做PoC、MVP还是工程样机。