SOL—02行业方案 / 02

消费
电子。

从传感、交互到端侧 AI 能力嵌入,消费电子是最适合被 AI 全面增强的产品赛道之一。我们不是在现有硬件上拧螺丝——而是从传感层开始重新思考产品体验,让 AI 成为核心差异化能力,而非营销噱头。

核心价值

多模态感知作为原生能力 · 主动预判而非被动等待的交互 · 边缘优先的隐私与低延迟 AI · 从第一天起的软硬件协同设计

行业智能家居 · 可穿戴 · IoT 设备
覆盖范围传感 → 交互 → 端侧 AI → 原型
方法硬件感知的 AI 设计 + 多模态集成
成果能感知、自适应、实时响应的产品
最好的 AI 硬件不会让你感觉到 AI 的存在——它只是让产品终于像你一直期望的那样工作。
典型痛点

为什么大多数「智能」产品并不智能。

01

AI 是事后补丁,不是设计驱动力

硬件先定型,然后有人问「能不能加 AI?」——结果是与核心体验脱节的拼凑功能。智能应该从第一天起就塑造产品架构,而不是后期改装。

02

交互仍然是指令-响应模式

用户必须主动触发每个功能——按按钮、说唤醒词、翻菜单。产品被动等待,而不是感知上下文主动行动。「语音助手」与「智能伙伴」之间的鸿沟仍然巨大。

03

端侧约束扼杀了 AI 体验

依赖云端的 AI 意味着延迟、隐私风险和离线失效。但端侧模型受限于算力、内存和功耗预算。缺乏精细优化,AI 要么迟钝,要么几小时耗光电池。

04

原型到量产之间没有路径

在开发板上运行良好的 Demo 级 AI,很少能顺利过渡到量产。模型大小、功耗、传感器校准和固件集成造成的鸿沟,许多团队直到为时已晚才意识到。

交付成果

真正智能硬件的四层能力体系。

01

多模态感知能力(图像 / 声音 / 动作)

涵盖内容
  • 摄像头、麦克风、动作传感器数据采集管线与标注
  • 多模态信号清洗、特征提取与事件检测
  • 端侧或云端识别模型部署
  • 边缘场景鲁棒性工程与异常工况处理
  • 跨模态传感器融合策略
预期效果
  • 输入识别准确率达到 85–95%
  • 功能稳定性提升 2–5 倍
  • 轻量模型可部署在低功耗 MCU/NPU 上
  • 硬件对环境的感知理解力根本性提升
02

智能交互设计(语音 / 触控 / 自动化)

涵盖内容
  • 语音意图识别、对话流设计、多轮对话
  • 自动化执行器策略(灯光、音量、节奏等)
  • 跨模态交互编排(触控 + 语音 + 传感器)
  • 情绪识别与用户偏好建模
  • 上下文感知的主动交互触发
预期效果
  • 交互效率提升 40–70%
  • 用户体验从被动响应转向主动服务
  • 多场景体验一致性增强
  • 个性化推荐与习惯学习效果显著提升
03

端侧 AI 模型与系统集成

涵盖内容
  • 端侧推理优化(量化、裁剪、硬件加速)
  • 算法在 MCU / DSP / NPU 平台上的部署
  • 家庭与个人场景的本地隐私保护策略
  • 蓝牙 / Wi-Fi / 配套 App 的系统级联调
  • 需要混合模式时的端云协同架构
预期效果
  • 推理延迟比纯云端方案降低 50–80%
  • 通过功耗感知的 AI 调度延长电池续航
  • 隐私敏感数据不出设备
  • 核心功能离线可靠运行
04

软硬件协同原型开发(从 0→1)

涵盖内容
  • 快速 PoC 验证——核心功能数周内跑通
  • 包含 UI/UX 的高保真交互原型
  • 单功能 Demo → 多功能集成原型
  • 可量产迁移的架构(BOM 感知、固件就绪)
  • 面向代工合作伙伴的技术交接文档
预期效果
  • 从想法到可演示产品仅需 4–8 周
  • 决策者提前验证方向,减少高成本的方向转弯
  • 为下阶段量产评估提供明确的工程输入
  • 在模具投资之前识别并消除风险
精选案例

从概念到智能产品。

我们不是给产品加 AI。我们设计的产品,AI 本身就是产品。

INFIST 行业方案原则

准备好打造下一款智能硬件产品了吗?

带上你的传感器、使用场景和约束条件,我们来设计智能。

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