技术能力不是清单，而是端到端约束管理
AI产品能否落地，取决于数据质量、算法性能、传感器与镜头、边缘算力、嵌入式接口、网络稳定性和业务流程能否形成闭环。单项技术表现优秀，并不代表系统可以在真实现场长期运行。
AI算法与数据工程
- 计算机视觉：分类、检测、分割、关键点、OCR、缺陷识别与目标跟踪
- 多模态与动作分析：图像、深度、姿态、力学和时序数据联合分析
- 行业多模态模型：将领域知识、动作语义与视觉、惯性、力量等物理数据对齐，支持可解释输出
- 数据工程：采集规范、标注体系、样本治理、评估集与版本管理
- 工程化：模型压缩、量化、推理服务、效果监测与迭代机制
企业知识AI与业务自动化
围绕企业文档、数据库和业务流程，可组合LLM、SLM、RAG和Agent，完成知识检索、来源可追溯问答、文档处理、自然语言数据查询与受控流程辅助。相关系统需要把数据权限、检索证据、工具调用、审计和评估放在与模型能力同等重要的位置。
可查看企业AI知识与业务自动化解决方案 和专利知识产权大模型应用 。
在武术和运动方向，可查看网地武术/运动多模态大模型解决方案 ，了解领域知识、动作模型、传感器与智能硬件如何组成可追溯的数据闭环。
可继续查看现有的AI技术概览 、软件技术概览 和电子技术概览 ，了解各方向的基础服务内容。
摄像头、传感器与电子硬件
围绕光学、红外、深度、温度、压力、力、惯性和环境数据进行设备选型与接口设计。电子侧覆盖原理图、PCB、MCU、嵌入式Linux、电源、通信与样机调试，并根据现场条件设计采样、同步和校准机制。
边缘AI与嵌入式
根据模型规模、推理延迟、并发路数、功耗和成本评估Jetson、RK3588、NPU或其他边缘平台。部署工作不仅包括模型转换，还包括视频管线、内存与温度管理、异常恢复、设备升级和远程监控。
软件、App与云平台
软件侧可覆盖设备接入、用户与权限、业务流程、数据看板、告警、模型与规则配置、移动端和第三方接口。云端与边缘之间根据实时性、网络和数据安全要求分配计算任务。
自主B端业务平台
网地以“高设计、低代码”为思路，将数据、业务逻辑、流程、表单和报表分别沉淀为EzDML、EzLogic、EzFlow、EzForm与EzReport组件。模型与运行平台协同，使常见业务可配置、复杂逻辑可扩展，并可接入AI服务、智能设备和既有企业系统。
完整能力与实施边界可查看低代码企业应用平台与B端业务系统开发 。
技术选型的基本判断维度
| 维度 | 需要回答的问题 |
|---|---|
| 效果 | 可接受的误检、漏检或测量误差是什么？ |
| 实时性 | 单次响应、视频帧率和端到端延迟要求是多少？ |
| 设备 | 摄像头、传感器、接口和安装空间有哪些限制？ |
| 环境 | 光照、温度、振动、网络和操作人员是否可控？ |
| 成本 | 样机预算、量产目标和单机成本边界是什么？ |
| 运维 | 模型、固件、规则和业务软件如何升级与回滚？ |
常见问题
技术栈是否固定？
不固定。我们会根据设备功耗、算力、实时性、成本、生态和后续维护要求选择合适的芯片、框架、模型与软件架构。
能否只承接其中一个技术环节？
可以评估，但会先确认上下游接口与责任边界。对于关键环节强耦合的项目，更建议统一完成原型和系统联调。