解决方案

每个解决方案页面围绕客户问题、数据与设备条件、系统架构、关键指标、实施流程和真实案例展开。方案不是固定产品清单，实际技术路线需要结合现场、成本、性能和交付目标评估。

按问题选择解决方案

• 产品外观、缺陷、装配或OCR识别，可查看AI视觉检测 与工业AI 。
• 需要融合视觉、力、惯性、温度或其他物理量，可查看AI+传感器 。
• 需要低延迟、离线运行或数据留在设备侧，可查看边缘AI 。
• 需要人体动作量化、训练反馈或赛事评分，可查看AI动作分析 。
• 需要连接武术理论、动作视频、力量数据和智能功夫桩，可查看网地武术/运动多模态大模型 。
• 涉及红外温度分布、异常区域或趋势辅助分析，可查看红外热成像AI 。
• 需要设备联网、远程配置、告警和版本管理，可查看AI+IoT 。
• 高校或科研团队需要把实验方法转成设备，可查看科研智能设备 。
• 企业希望把知识、文档和业务流程接入AI，可查看企业AI 。

方案如何落到真实系统

典型链路由数据源、采集硬件、边缘或云端AI、业务规则、用户软件和运维机制组成。网地会同时确认精度、延迟、功耗、成本、网络、隐私、设备接口和现场流程，避免只交付无法进入业务的算法演示。

从小范围验证开始

对数据、传感器或模型存在较大不确定性的项目，建议先设计有明确成功条件的PoC；核心技术已验证后，再通过MVP和工程样机确认用户流程与系统稳定性。可参考研发服务 或直接填写项目评估 。