01
TinyML / 本地推論
把模型部署到 MCU / embedded device，在裝置端直接完成推論。
EDGE AI · TINYML · LOCAL INFERENCE
把 AI 真正跑在你的 MCU 與裝置上
從模型可行性、MCU / SoC 選型、量化壓縮到 Firmware 整合，Golden IC 讓 Edge AI 從 Demo 走到可量產產品。
WHAT WE DO
我們可以幫你完成
02
模型量化與壓縮
針對資源受限硬體做 INT8 量化、記憶體與運算量優化。
03
Sensor + Firmware 整合
串接感測器、Driver 與資料前處理，建立穩定的推論 pipeline。
04
POC 到量產
先做可跑的 POC，再完成韌體整合、測試與量產流程。
BEST FIT
適合這些專案
- 既有產品想加入異常偵測或預測功能
- 希望資料留在設備端、不上雲
- 需要低延遲、低功耗的 AI 功能
- 正在規劃新的 AIoT / 智慧硬體產品
HOW WE WORK
從需求到落地
01
Assess
確認資料、硬體資源與目標功能
02
Strategy
選擇 TinyML / Edge AI / Rule-based 路線
03
POC
建立可跑的模型與 Firmware 雛型
04
Optimize
模型壓縮、效能與記憶體最佳化
05
Deploy
燒錄、驗證並建立量產流程
FAQ
常見問題
一定要換 MCU 嗎？
不一定。我們會先評估既有 MCU、RAM / Flash、Sensor 與 Firmware，再判斷能否以最小改動導入。
Edge AI 一定需要雲端嗎？
不一定。很多分類、異常偵測與控制任務可以直接在裝置端執行，降低延遲與網路依賴。
可以先做 POC 嗎？
可以。通常先用 POC 驗證資料、模型與硬體可行性，再決定正式產品化範圍。