解决方案 / 工程支持

AI 硬件开发

面向 AI 穿戴与定制硬件项目，提供设备设计、嵌入式系统和互联软件开发。

先明确关系，再开展开发。

01实际任务

明确用户需求

02互联设备

输入与本地行为

03AI 服务

接口与响应

界定范围 → 样品 → 评估

我们可以共同推进的工作

泉溪科技结合穿戴设计、制造与软件能力提供 AI 硬件开发。项目可整合设备硬件、固件、配套 APP 与 AI 服务。适合的起点是具体用户任务及可行性计划，覆盖计算位置、网络依赖、功耗、延迟、数据处理和持续成本，而不是笼统承诺自主或离线 AI。

先用普通语言描述有用的交互：记录语音笔记、翻译对话、解释设备读数，或辅助明确的工作流程。写出成功标准、哪些动作需确认，以及系统不确定时如何处理，让工程有可测试目标。

然后确定每部分在哪里运行。小型穿戴设备、配对手机和云服务面临不同约束。架构应清楚区分离线可用、需要手机，以及账号或服务失效后无法使用的功能。原型应暴露这些依赖，而不是掩盖它们。

用真实环境形成小规模评测集：目标语言、背景噪声、模糊请求、断网与重复使用。记录端到端延迟和任务结果，而不只是模型是否返回文字。硬件还需要结合目标使用方式评估发热、充电与续航。

明确异常处理。被误解的语音指令不应悄悄执行重要操作，生成的内容也不应冒充健康测量事实。人工确认、受限工具与清楚表达，往往比无约束助手更有实际价值。

一次性开发应与模型/API、云托管、服务授权和维护费用分开。明确使用谁的账号、谁能切换服务商，以及哪些数据会传输或保留。这既是产品决策，也是商务决策。

SG02 是泉溪当前目录中可穿戴拍摄、音频与联网 AI 流程的参考产品，采用 8MP 相机，支持照片与视频拍摄、AI 识别与翻译及蓝牙通话，机身约重 42g。新的产品概念仍需结合硬件、APP、服务依赖与验收目标开展有边界的可行性评估。

这是可行性问题，不是默认能力。先明确任务、算力限制与质量目标，再评估端侧和联网方案。

本页不暗示此类承诺。模型、云端和第三方服务的持续费用，需要与开发费用分开识别和约定。