阿加犀构建开发者生态的全链路赋能之旅|人工智能|阿加犀

不久前，第七届全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛和第十一届全国大学生物联网设计竞赛相继圆满落幕。阿加犀作为两大竞赛中广和通赛题的技术支持，向近千支队伍提供了软件工具和全程指导，助力开发者在总决赛中取得了优异成绩。

近日，由高通技术公司主办的“2024 高通边缘智能创新应用大赛”也临近尾声。阿加犀作为联合主办方，见证了众多杰出创新项目从近千项初赛作品中脱颖而出，进入最终的巅峰对决。

三大赛事覆盖了不同的受众群体，他们是开发者生态的重要缩影，也是阿加犀发展的重要锚点——我们聚焦智能物联网领域，利用AI核心技术驱动的整体解决方案加速AIoT应用快速落地。在这个过程中，促进开发者的快速成长至关重要，我们关注社会各界成熟开发者的实践探索，同时也着眼于高校高职，期待新一代AIoT开发者的创新创意。

持续构建AIoT技术生态激发开发者创新潜能

成立三年多以来，阿加犀持续发力端侧AI落地，并不断推进开发者生态建设，实现了长足发展。

携手高通及生态伙伴开展权威行业赛

携手合作伙伴连续两届助力高规格国赛

联合国际化开发者社区支持创意国际赛

携手行业学会支持竞技职业赛

与高校高职和教育机构合作赋能人工智能专业建设

联合高校举办AI应用创新联赛

聚集行业大咖开展数十场AI实战训练营

无论是作为企业探索智能化升级的助推器，还是作为校企合作中培养应用型人才的催化剂，亦或是作为各大专业赛事中创新应用的孵化器，阿加犀始终与开发者同行，陪伴大家探索AIoT的无限可能，共同推动智能边缘的实践与落地。

通过不断探索市场业务、深化校企合作，以及积极推动产学研赛等多维度的联动，阿加犀已经构建起了一个包括百余所合作院校、数百万全球开发者以及众多合作伙伴企业的生态系统，并积累了数万个AI创新应用案例。

这些案例横跨工业、农业、医疗、交通、教育、仓储物流、家庭服务和城市管理等多个关键领域，体现了开发者强烈而又丰富的探索欲望与创意灵感，同时也展示了阿加犀技术在智能物联网中的广泛渗透力和影响力。

商业生态是开发者可持续成长的驱动力

不难发现，阿加犀凭借强大的研发基础和底层技术优势，正逐步为开发者打造起一个多元化、开放性、活跃的技术生态。然而，要维持一个可持续发展的开发者生态，还需要正向的商业驱动力。

实际上，阿加犀已经把先进的AI技术转化为创新解决方案，并成功落地于多个领域的实际应用场景中，将抽象概念具象化，不仅为开发者沉淀了丰富的学习资源与经验，同时也为其搭建了释放创意和实现个人价值的舞台。

工业AI质检

在中国数以万计的制造工厂中，质量检测是产品从零件生产、组装到打包交付的关键工序。

但传统的人工检测方法效率低、成本高，且人工漏检率高、标准不统一。先进的机器视觉检测系统虽然能够大幅提升缺陷检出精准度，高昂的成本投入和复杂的技术维护却使厂商们望而却步。

面对这些挑战，阿加犀基于首款高通芯片智能工业相机和自研模型开发平台，打造了工业AI质检解决方案。

以纺织品行业为例，阿加犀工业AI质检解决方案为坯布产线提供了工人可操作、少干预的智慧化数字化AI质检系统，同时支持对现有设备进行智能化升级改造。帮助纺织厂降低招聘、培训等人力成本，实现真正的AI质检和人工替代。

在产线上，该系统可对断纬缺纬、双纬、稀密路、粗节、接头、跳花、毛边过长、污渍等数十种坯布常见瑕疵进行自动化检测，漏废率和过杀率均低于1%。它还能够7*24小时连续检测，100%规避了人为误差，提升了验布效率、确保了坯布品质。

商业落地的同时，阿加犀智能工业相机也以实验室设备等多种形式走进入了开发者“阵营”，为其提供了贴近实际产线需求，在实践中不断学习和成长的宝贵机会。

随着工业4.0的推进和智能制造的兴起，AI质检方案应用日益广泛，市场对于具备相关专业技能的人才需求也日益增长。

掌握智能化质检技能对于开发者而言，无疑是增强其在就业市场上吸引力和竞争力的重要因素，同时也为其开拓了更为广阔的选择空间。

智能机器人

在新零售场景中，利用机器人提供服务是实现长期吸引顾客和持续增加收益的有效途径。

然而，零售业直接面向消费者，其应用环境复杂且多变，这就需要机器人系统具备高稳定性，以及高水平的AI和交互能力。此外，零售业整体利润偏薄，因此门店客户对成本更加敏感，在硬件的成本控制上也更加严格。

高通公司联合智次方·物联网智库发布的《2023高通赋能企业数字化转型案例集》显示：针对这些挑战，阿加犀基于融合架构操作系统和人工智能技术打造了一芯多用机器人解决方案，将机器人控制、运动控制、AI应用、安卓交互等功能集成在一块小巧的板卡上；

再配合钛虎机器人推出的超轻型协作机械臂、高性能电机，既满足了新零售机器人的轻量化一体化需求，同时也大大降低了整体产品的硬件成本和维护成本。

这款超轻型协作机械臂能够通过大模型和多模态算法实现语音控制执行任务，快速而准确地识别、跟踪和抓取、放置各种物品。交付后，客户不仅实现了约50%的成本节省，同时还凭借此款机器完成了估值4亿元的融资。

该方案在新零售场景的落地应用，不仅为机器人企业带来了技术革新和全新发展机遇，也切实降低了开发者学习、实践的成本和门槛——

开发者仅使用一个平台就能实现机器人项目中多系统、多功能的开发和部署，从而将更多精力投入到创意和优化工作中，有效提升自身的技术能力和竞争力。

边缘大模型

智能座舱作为汽车智能化的核心体现，集成了先进的硬件和软件，为用户提供丰富和个性化的用户体验。其重要组成部分智能车载助手，则通过语音交互等多种技术，实现人车之间的自然沟通，以提升驾驶安全性和便利性。但在实际应用中，车载助手大多难以理解复杂指令或进行多轮对话，且对网络依赖性较高，隐私和数据安全问题也日益受到关注。

随着阿加犀大模型边缘端部署推理技术的进一步成熟，我们用“边缘端开源大模型+Agent部署方案”成功打造了全球领先新能源汽车品牌的车载助手——利用深度融合行业知识的大模型，为车主提供更加具有针对性和实用性的建议，例如针对不同车型给出对应的故障排除方案。

相比传统的车载助手而言，阿加犀打造的边缘端AI Agent车载助手提供了更加个性化和智能化的交互体验，并且所有互动均在脱网环境下进行，无需额外的网络带宽成本，避免了网络信号波动的干扰，同时确保了数据的隐私安全。

边缘端AI Agent大模型方案在智能座舱场景中的应用，为开发者开辟了一条在大模型应用市场上实现价值的快速通道——为大模型在端侧细分市场落地提供强有力的技术支持，使其迅速渗透到包括智慧零售、智能安防、智慧文旅、金融科技和智慧医疗在内的多种边缘端业务场景中。

同时也赋予了开发者掌握模型优化和部署先进技术与强大工具的能力，让他们能够充分挖掘、进一步释放大模型的潜力，从而在各个领域打造出高质量、高标准的项目。

智能边缘计算

如今，5G、大数据、物联网、人工智能等新技术不断发展，智慧城市建设也逐步成为现实，其中，建筑施工现场的智慧化管理是关键一环。过去，为解决施工现场各类突发事件、重大事故难追责的弊病，管理方已经在关键位置部署了摄像头，但普遍还是采用传统的视频接入、人工监管的方式，无法对现场状况进行实时监管，做到对安全事件的“事前预防、事中控制”。

高通公司联合智次方·物联网智库发布的《2023高通赋能企业数字化转型案例集》显示：阿加犀基于边缘智能计算终端AI BOX打造的AI视觉创新解决方案，能够高效实现施工规范、安全风险、人员行为、设备的智能监测、识别和告警，目前已助力中国电子系统工程第二建设有限公司在无锡华勤研发中心二期项目实现安全生产700余天，满足了华勤园区施工及后期运营维护阶段复杂的安全防护需求。