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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。


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在当今的数字时代,清晰的音频质量对于有效沟通至关重要。 无论是电话、视频会议、播客还是广播,不想要的背景噪音都会显着降低聆听体验并阻碍沟通。 然而,随着人工智能 (AI) 的进步,降噪技术已成为应对这一挑战的有力解决方案。
人工智能降噪技术采用复杂的算法和机器学习技术来识别和抑制音频和视频信号中不需要的背景噪声。 主要目标是提高所需声音的清晰度和可懂度,同时最大限度地减少噪音的影响。
AI降噪的过程通常包括以下步骤:
噪音识别: 人工智能算法分析音频或视频输入,以识别和区分所需信号(语音、音乐等)和背景噪音。 这是通过复杂的信号处理技术和模式识别算法实现的。
噪声抑制: 一旦识别出噪声,AI 模型就会应用先进的过滤技术来衰减或消除不需要的噪声,同时保持所需信号的完整性。 这是通过利用各种降噪算法和自适应滤波方法来实现的。
信号增强: 在抑制噪声后,AI 模型通过应用先进的音频处理技术专注于增强所需信号。 这包括信号均衡、动态范围压缩和语音增强算法等技术,以提高清晰度、清晰度和整体音频质量。
实时处理: AI降噪技术通常被设计为实时运行,允许在实时音频和视频通信期间立即抑制噪声。 这是通过利用可以处理实时场景中的计算要求的高效算法和优化的硬件架构来实现的。
通过利用人工智能算法和机器学习,降噪模型可以不断学习和适应不同类型的噪声模式和环境。 这种适应性使 AI 降噪能够提供卓越的性能,并有效降低各种通信场景的背景噪音。
AI降噪技术广泛应用于各种音视频通信场景。 以下是 AI 降噪被证明非常有益的一些关键领域:
视频会议: 在视频会议中,背景噪音会扰乱交流并使参与者难以理解。 AI降噪可有效抑制噪音,提升音质,让虚拟会议更清晰、更高效。
语音和视频通话: AI降噪在语音和视频通话中特别有价值,背景噪音会显着降低通话质量。 AI降噪技术通过降低噪音干扰,确保通话双方的通话更清晰、更易懂。
语音识别: AI降噪对提高语音识别系统的准确率起着至关重要的作用。 通过消除或最小化背景噪音,AI 算法可增强语音信号的清晰度,从而获得更准确、更可靠的语音识别结果。
多媒体内容创作: 播客、YouTube 主播和电影制作人等内容创作者依赖高质量的录音。 AI降噪有助于消除录音过程中的背景噪音,专业级音频内容。
电话会议和网络研讨会: 电话会议和网络研讨会通常涉及大量观众和不同的环境。 AI 降噪可确保演讲者的声音即使在嘈杂的环境中也能保持清晰和突出,从而增强与会者的整体体验。
公共广播系统: 在公共广播系统中,背景噪音会阻碍有效沟通。 可以采用AI降噪技术过滤噪音,提高公告和公告的清晰度。
在机器学习算法和硬件能力进步的推动下,人工智能降噪在音视频通信中的应用不断扩大。 通过利用这项技术,组织和个人可以在各种通信场景中享受更高的通信质量、更高的生产力和更好的用户体验。
AI降噪结合多种先进技术,有效抑制背景噪音,提升音质。 以下是AI降噪中使用的一些关键技术:
机器学习: 机器学习算法在人工智能降噪中起着至关重要的作用。 这些算法在嘈杂和干净的音频样本的大型数据集上进行训练,以学习噪声的模式和特征。 通过训练过程,算法可以识别和区分噪声和所需的音频信号,使它们能够有效地去除或减少录音中的噪声。
深度神经网络(DNN): 深度神经网络是一种模仿人脑结构和功能的机器学习模型。 DNN 通常用于 AI 降噪,以从音频信号中提取相关特征并准确预测噪声的存在。 这些网络可以捕获音频数据中的复杂关系,并进行精确调整以抑制噪声,同时保持所需音频的清晰度。
频谱减法: 频谱减法是AI降噪中广泛使用的技术。 它的工作原理是从观察到的嘈杂音频信号中估计噪声频谱,并将其从原始信号中减去以获得更清晰的版本。 频谱减法技术利用数学运算来模拟噪声的频谱特性并执行减法过程。
自适应滤波: AI降噪采用自适应滤波技术,实时自适应估计和抑制噪声。 这些技术不断分析传入的音频信号并动态调整降噪参数以适应不断变化的噪声条件。 自适应滤波器可以有效地跟踪和减少噪声的存在,即使在动态和不可预测的环境中也是如此。
波束成形: 波束成形是一种用于增强所需音频信号同时抑制来自其他方向的噪声和干扰的技术。 在 AI 降噪中,波束形成算法用于在空间上将目标声源与背景噪声分离。 通过专注于所需的声源,波束成形可以提高信噪比并增强整体音频质量。
实时处理: AI降噪技术通常具有实时处理能力,可以在音视频通信过程中即时降噪。 实时处理算法可实现快速高效的噪声抑制,而不会在通信中引入显着的延迟或延迟。
AI降噪技术彻底改变了我们处理音视频通信场景中背景噪音的方式。 通过利用先进的机器学习算法、深度神经网络和一系列其他技术,人工智能降噪系统可以有效抑制不需要的噪声并增强所需音频信号的清晰度。
人工智能降噪的应用领域广泛而多样。 从视频会议和在线会议,到语音助手和多媒体内容制作,AI降噪在提升整体音频质量和用户体验方面发挥着至关重要的作用。 它可以实现更清晰的通信,减少干扰,并增强音频内容的清晰度。
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