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服务概述

AGGAME集团官网专注于嵌入式 AI 技术创新，提供从算法轻量化、硬件适配到系统集成的全栈开发服务。针对资源受限的嵌入式设备（如 MCU、低功耗 SoC），通过模型压缩、异构计算加速等技术，将 AI 能力深度融入工业控制、消费电子、智能穿戴等领域，帮助客户在低成本硬件上实现高性能的本地化智能决策，摆脱对云端依赖，提升产品竞争力。

服务内容

1. 轻量化 AI 算法开发

• 针对嵌入式设备定制超低功耗模型（如 TinyML、MCUNet），支持语音唤醒、图像分类、传感器异常检测等场景。

• 采用量化、剪枝、知识蒸馏等技术，将模型体积压缩至 100KB 以内，推理功耗降低至毫瓦级。

2. 嵌入式硬件优化与适配

• 基于 ARM Cortex-M/A、RISC-V 等架构选型或定制 SoC，优化内存占用与计算效率。

• 开发低功耗传感器融合接口（如 IMU、麦克风阵列），支持实时数据预处理与特征提取。

3. 端侧智能系统集成

• 构建轻量化 AI 推理框架（如 TensorFlow Lite Micro、CMSIS-NN），支持裸机或 RTOS 部署。

• 开发本地数据管理、模型更新及异常恢复机制，确保系统稳定性。

应用场景

• 工业控制：设备预测性维护、电机故障诊断、生产环境安全监测。

• 消费电子：智能家电语音交互、可穿戴设备健康监测、无人机避障。

• 智能穿戴：手势识别、跌倒检测、运动状态分析。

• 农业环境：土壤湿度预测、病虫害识别、牲畜行为分析。

服务优势

• 极低资源占用：模型体积 <100KB，推理功耗 <1mW，适配 4KB RAM 的低端 MCU。

• 高实时性：毫秒级响应延迟，满足工业控制、机器人等场景的严苛时序要求。

• 跨平台兼容：支持 ARM、RISC-V、DSP 等主流嵌入式架构，代码复用率超 80%。

• 全链路优化：从算法设计到硬件选型全程协同，避免“算法-硬件”适配瓶颈。

案例介绍

案例 1：工业电机故障预测系统

• 需求：某制造企业需在资源受限的电机控制器（STM32F4，64KB RAM）上实现振动信号异常检测，要求误报率 <2%，续航时间 >5 年。

• 解决方案：开发基于 MCUNet 的轻量化时序模型，采用 8 位量化与特征稀疏化技术，部署于 FreeRTOS 系统，结合边缘计算优化传感器采样频率。

• 成果：误报率降至 1.5%，模型推理仅占用 12KB RAM，电机寿命预测准确率提升 30%。

案例 2：智能手表手势识别功能

• 需求：某穿戴品牌需在低功耗手表（Nordic nRF52840，96KB RAM）上实现 6 种手势识别，要求识别率 >95%，待机功耗 <50μA。

• 解决方案：基于 TinyML 开发 CNN-LSTM 混合模型，通过数据增强与通道剪枝压缩至 85KB，集成到 Zephyr RTOS，优化 IMU 数据流处理。

• 成果：手势识别率达 96.2%，待机功耗降低至 42μA，产品续航延长 40%。

案例 3：农业无人机病虫害监测系统

• 需求：某农技公司需无人机在飞行中实时识别作物叶片病害，要求单张图像处理时间 <200ms，模型体积 <500KB。

• 解决方案：采用 MobileNetV3 轻量化改造，结合通道注意力机制提升特征提取能力，部署于 RK3566 边缘计算模块，优化 OpenCV 图像预处理流程。

• 成果：单图处理时间 185ms，病害识别准确率 91.7%，无人机续航因本地计算提升 25%。