- 中文
- EN
大多数宠物每天独处的时间超出主人的想象。智能宠物看护硬件弥补了这段距离 —— 让主人无论身处何地,都能看见、控制并陪伴自己的动物伙伴。视壮科技负责这一品类的核心 AI 硬件研发:搭载端侧计算机视觉的摄像设备、自主交互逗宠装置,以及可穿戴健康传感器。我们与宠物品牌商和零售商合作,在经过验证的平台上快速构建差异化产品,缩短上市周期,同时保护您的知识产权。
主人想看到宠物、和它说话,并在远端做些有意义的事 —— 投一颗零食、转动摄像头、在狗狗吠叫时收到提醒。远程看护硬件将高清摄像、双向音频、AI 动作与声音检测、自动投食集成于一台联网设备。我们基于端侧 AI 推理开发这类平台,告警实时触发无需依赖云端延迟,并支持外壳、App 与云后台的品牌全定制。
无聊的宠物会发展出焦虑、破坏性行为和健康问题。逗宠设备通过在主人不在场时提供不可预测的趣味刺激来解决这一问题。我们的硬件平台支持自主移动、随机激光路径生成、基于 AI 的宠物检测以触发玩耍序列,并与主人端 App 联动控制。这类设备专为持续运行、易于清洁而设计,其稳定可靠的表现将成为品牌口碑的核心竞争力 —— 在这个评价驱动一切的品类里尤为关键。
了解宠物健康状况需要全天候的数据积累,而非仅仅依赖兽医诊所的瞬间快照。可穿戴健康追踪器让主人和兽医持续获得洞察 —— 活动水平、休息质量、定位追踪和早期异常信号。我们开发的宠物可穿戴设备兼顾传感器融合、功耗优化与机械耐久性:适合猫犬佩戴的紧凑形态、多日续航,以及经认证的无线连接。定制固件支持品牌化健康算法,可直接与兽医诊所管理系统或消费者健康平台集成。
陪伴设备采用增长最快的领域是老年看护 —— 由人口老龄化趋势、居家养老偏好,以及无法时刻陪伴在侧的家庭需求共同驱动。面向老年用户的 AI 陪伴硬件需要达到更高标准:不依赖网络也能稳定运行,操作简单到不需要智能手机使用经验,且足够安全以取得家庭对最脆弱成员的信任。视壮科技围绕老年看护的三大支柱开发硬件:日常陪伴与认知激活、健康监测与用药管理、以及在紧急情况升级前发现跌倒的安全系统。我们与医疗设备品牌、养老机构运营商、保险公司和服务 65+ 人群的电信运营商合作。
孤独是老年人的临床健康风险,其危害相当于每天抽 15 支烟。一个能持续问候、进行有意义对话、陪着玩记忆游戏、提醒按时服药并方便联系家人的 AI 伴侣,能够直接应对这一问题。我们以语音优先交互为核心设计这类设备,专为触屏操作困难的用户优化:认知无障碍功能、大字清晰显示,以及能承受真实家居环境的坚固结构。平台支持远程医疗集成,并可为居家照护机构、养老运营商和政府老年关怀项目提供白标定制。
在家管理高血压、糖尿病或心脏病,需要持续测量、准确的服药依从性,以及与医护提供者之间畅通的沟通渠道。AI 康管理硬件将这一切整合:定时用药提醒与语音确认、集成血压计和血糖仪等外设支持、健康数据自动记录,以及直接远程医疗视频问诊。我们按照医疗级可靠性标准开发这类平台,具备满足医疗合规要求的清晰审计追踪、家庭照护者数据看板,以及告警升级工作流。支持与区域医疗记录系统和保险报销平台的定制集成。
家居是四大陪伴场景汇聚的核心 —— 宠物看护摄像头与家庭屏幕、老年安全系统共享同一网络。智能家居平台将孤立设备转化为连贯生态,而运行于核心位置的 AI 硬件决定了这个生态系统的运转质量。视壮科技开发锚定智能家居体验的硬件平台:语音控制智能家居中枢、在不侵犯隐私前提下提供家居感知的环境视觉系统,以及定义客厅屏幕体验的 AI 驱动机顶盒与流媒体设备。这一类目也承载了我们在 IPTV 与数字媒体领域的成熟业务 —— 以 AI 优先交互和智能家居集成为方向持续演进。
语音中枢位于智能家居的核心 —— 这台设备理解自然语言指令并将其转化为对灯光、门锁、恒温器、摄像头和日益扩展的 Matter 兼容设备生态系统的控制动作。我们开发具备端侧唤醒词检测、支持复杂多步骤指令云端 LLM 集成,以及覆盖 Matter、Zigbee、Z-Wave 和 Wi-Fi 的宽泛协议支持的 AI 语音中枢硬件。平台支持自定义唤醒词、品牌化语音人格,以及电信运营商或智能家居平台白标定制。面向管理 CPE 设备群的电信运营商,我们提供远程管理集成和 OTA 更新基础设施。
家居视觉硬件已超越安防告警,进入环境感知领域 —— 知晓孩子何时到家、狗狗是否在室内、包裹是否送达,或老年父母是否异常静止。我们构建采用端侧推理的 AI 视觉平台,实现人员分类、宠物检测、熟悉面孔识别和行为模式分析,无需将敏感视频上传云端。隐私保护架构在这一品类是核心卖点而非合规打钩项。硬件平台支持室内外两种形态、本地 NVR 集成,以及面向有需求客户的加密云备份 —— 内置细粒度的数据保留与删除控制。
电视仍是客厅的中心,而驱动它的设备越来越决定整个家居娱乐与陪伴体验的质量。我们将 14 年机顶盒与 IPTV 硬件积累带入 AI 优先的新产品世代:语音导航内容发现、跨流媒体服务的 LLM 通用搜索、家庭照片与信息的环境展示模式,以及让电视充当家庭通信中心的伴侣 App 集成。我们的平台运行 Android TV 与自定义 AOSP 版本,支持 4K/8K 输出,并通过主流流媒体 DRM 方案认证。面向 IPTV 运营商,我们提供前端集成、条件访问,以及我们在全球部署十余年的各类中间件平台兼容支持。
面向情感陪伴场景的 AI 陪伴机器人。视壮科技专注宠物、家庭、老年陪伴机器人的研发与制造,融合大模型对话、视觉识别、语音交互与精密运动控制算法。凭借 14 年以上量产经验,提供从产品定义、结构设计到全球交付的一站式 OEM/ODM 服务。
围绕陪伴场景的生态配件。AI 陪伴设备将产品线从机器人本体延伸出去——智能宠物穿戴、互动玩具、AI 音箱与智能屏,持续维持用户日常使用黏性。开发成本更低、上市周期更短,也是面向存量客户的天然增购入口。
支撑所有陪伴产品的底层能力。AI 硬件平台层提供视觉与守护中枢、宠物 AI 算法与模组,以及基于高性能 SoC 与 NPU 架构的开发板。从已验证的平台起步,而非从芯片层重建,大幅缩短开发周期、降低技术风险。
智慧家庭的"眼睛"与守护者。视觉与守护中枢将 IPC 摄像头、2D/3D 深度感知、麦克风阵列与边缘 AI 算力集成于一体,实现视频通话、行为检测、跌倒告警与远程看护,是养老与宠物看护解决方案的核心硬件。
为真实家居陪伴硬件构建可靠 AI,是完全不同于通用机器学习的技术领域。家居环境中的人类行为、动物行为、儿童与老年用户的行为模式,在真实条件下的建模难度远超受控环境基准测试所呈现的结果。真实家居存在可变光线、杂乱背景、不可预测的动作,以及不按训练数据预期行事的用户。在这些条件下训练出可靠运行的模型,需要领域专属数据集、数年迭代优化,以及面向硬件的性能调校——这是大多数产品团队无力从头自建的投入。视壮科技的 AI 算法模组正是这一积累的成果,以可授权组件的形式开放集成于第三方硬件。无论您正在开发宠物摄像头、老年看护安全设备、儿童学习机器人还是家庭陪伴屏幕,我们的模组可接入您现有架构,在无需承担研发成本的前提下交付生产就绪的 AI 能力。
让原型验证从"以季度计"变成"以周计"。AI 开发板与智能主板基于 A311D2、S905D3 等成熟 SoC 平台,集成 NPU 算力加速,配套完整 BSP 支持与参考设计。适合在投入定制硬件前先做概念验证的团队。
为多行业客户提供全方位机顶盒产品定制,包括OTT机顶盒、IPTV机顶盒、OTT+DVB混合电视盒、安卓电视棒、Amlogic SoC机顶盒。


了解关于物联网、人工智能、智能硬件技术、智慧养老行业方面的最新消息
1、决策树
根据一些feature(特征)进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。
2、随机森林
随机森林是集成学习的一个子类,它依靠于决策树的投票选择来决定最后的分类结果。集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。集成学习的简单原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。
随机森林的构建过程:
假设N表示训练用例(样本)个数,M表示特征数目,随机森林的构建过程如下:
输入特征数目m,用于确定决策树上一个节点的决策结果;其中m应远小于M。
从N个训练用例(样本)中以有放回抽样的方式,取样N次,形成一个训练集,并用未抽到的用例(样本)作预测,评估其误差。
对于每一个节点,随机选择m个特征,决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据m个特征,计算其最佳的分裂方式。
每棵树都会完整成长而不会剪枝,这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用。
重复上述步骤,构建另外一棵棵决策树,直到达到预定数目的一群决策树为止,即构建好了随机森林。其中,预选变量个数(m)和随机森林中树的个数是重要参数,对系统的调优非常关键。这些参数在调节随机森林模型的准确性方面也起着至关重要的作用。科学地使用这些指标,将能显著的提高随机森林模型工作效率。
3、 逻辑回归
基本上,逻辑回归模型是监督分类算法族的成员之一。Logistic回归通过使用逻辑函数估计概率来测量因变量和自变量之间的关系。
逻辑回归与线性回归类似,但逻辑回归的结果只能有两个的值。如果说线性回归是在预测一个开放的数值,那逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题。
逻辑函数中Y值的范围从0到1.是一个概率值。逻辑函数通常呈S 型,曲线把图表分成两块区域,因此适合用于分类任务。
比如上面的逻辑回归曲线图,显示了通过考试的概率与学习时间的关系,可以用来预测是否可以通过考试。

4、线性回归
所谓线性回归,就是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间,相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
线性回归可能是最流行的机器学习算法。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。然后就可以用这条线来预测未来的值!
这种算法最常用的技术是最小二乘法。这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离(绿线)的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。
5、朴素贝叶斯
朴素贝叶斯(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理,即两个条件关系之间。它测量每个类的概率,每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题,得到一个二进制“是 / 非”的结果。
朴素贝叶斯分类器是一种流行的统计技术,经典应用是过滤垃圾邮件。
6、神经网络
Neural Networks适合一个input可能落入至少两个类别里:NN由若干层神经元,和它们之间的联系组成。第一层是input层,最后一层是output层。在hidden层和output层都有自己的classifier。
input输入到网络中,被激活,计算的分数被传递到下一层,激活后面的神经层,最后output层的节点上的分数代表属于各类的分数,下图例子得到分类结果为class 1;同样的input被传输到不同的节点上,之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights和bias,这也就是forward propagation。
7、K- 均值
K- 均值是通过对数据集进行分类来聚类的。例如,这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习,因此,我们只需使用训练数据 X,以及我们想要识别的聚类数量 K。
先要将一组数据,分为三类,粉色数值大,黄色数值小。最开始先初始化,这里面选了最简单的3.2.1作为各类的初始值。剩下的数据里,每个都与三个初始值计算距离,然后归类到离它最近的初始值所在类别。
欺诈检测中应用广泛,例如医疗保险和保险欺诈检测领域
8、支持向量机
要将两类分开,想要得到一个超平面,最优的超平面是到两类的 margin达到最大,margin就是超平面与离它最近一点的距离。
是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线,它们之间的边距最大。为此,我们将数据项绘制为 n 维空间中的点,其中,n 是输入特征的数量。在此基础上,支持向量机找到一个最优边界,称为超平面,它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。
9、K- 最近邻算法
给一个新的数据时,离它最近的k个点中,哪个类别多,这个数据就属于哪一类。
例子∶要区分“猫”和“狗”,通过“claws”和“sound”两个feature来判断的话,圆形和三角形是已知分类的了,那么这个“star”代表的是哪一类呢?
10、降维
降维试图在不丢失最重要信息的情况下,通过将特定的特征组合成更高层次的特征来解决这个问题。主成分分析是最流行的降维技术。
主成分分析通过将数据集压缩到低维线或超平面 / 子空间来降低数据集的维数。这尽可能地保留了原始数据的显著特征。
©2011-2025 视壮科技有限公司粤ICP备17154177号


