



核心能力
工业视觉
AI缺陷检测、OCR识别、尺寸测量
智能制造
数字工厂、设备联网、生产优化
AI算法
深度学习模型训练与部署
产品中心

ZO-403X运动控制器|多轴运动控制与工业通讯一体化控制器
ZO-403X运动控制器是一款集16路IO输入、8路IO输出、2路开关输出、RS232、RS485、以太网、3轴脉冲输出及编码器接口于一体的多功能运动控制器,支持4轴脉冲输出定制,兼容GRBL数控控制,并支持软件程序定制,适用于CNC数控设备、雕刻机、切割机、多轴运动平台及非标自动化设备。
查看详情
汽车座椅通风加热ECU
**汽车座椅通风加热ECU**是一款面向汽车座椅热舒适系统的专用控制单元,集成**CAN/LIN通讯、通风控制、加热控制及NTC温度检测**功能。 产品支持**4路通风输出、4路加热输出及2路通风电机控制**,并配置**双NTC测温接口及通风/加热OneKey输入**,满足汽车座椅多区域通风、加热及智能温控需求。
查看详情
汽车座椅按摩控制器ECU
汽车座椅按摩控制器ECU是一款面向智能座椅气动按摩系统的专用控制单元,集成CAN/LIN通讯、气泵控制、气压检测及多通道电磁阀控制,支持气袋保压与记忆功能。 产品支持2路气泵输出、10路单控按摩阀及10路双控保压阀,可实现多区域、多模式气动按摩,并支持部分阀路定制。产品同时支持软件协议栈、LDF矩阵及项目定制开发,可根据不同车型和座椅按摩方案进行软硬件适配。
查看详情项目案例
内镶贴片式滴灌带智能生产线 AI视觉检测项目
本项目面向**智慧农业节水灌溉装备制造**,建设集**自动化生产、AI视觉检测、边缘AI计算、工业数据采集及MES管理**于一体的智能生产线。 通过整合原料加工、滴头贴片、自动打孔、AI视觉检测、收卷打包等设备,实现滴灌带全流程自动化生产;利用工业相机与NPU边缘AI平台,实现产品缺陷在线检测,并通过工业物联网将设备、工艺及质量数据接入MES系统,实现**生产数字化、质量可追溯和设备智能管理**,推动滴灌带制造向智能化、数字化、无人化升级。
查看案例滴头注塑智慧工厂数字化施工项目
ZeroOne AI 面向农业滴头精密注塑制造场景,建设融合 MES、工业物联网、AI视觉、机器人自动化及AGV智能物流的数字化工厂解决方案。通过44台注塑设备联网、生产过程管理、人员身份识别、智能仓储及AI智能分析,实现制造全过程透明化、自动化与智能化升级。
查看案例技术文章
Python 脚本项目实例(一):获取外网 IP 地址并定时发送 QQ 邮件
用 Python 实现自动获取本机外网 IP 并定时发送到指定邮箱:requests 抓取 IP、smtplib+QQ 邮箱授权码发信、sched 定时循环,适合家庭服务器/远程设备的 IP 变动监控与告警。
阅读全文2026 机器人核心零部件创新发展主题活动:解锁人形机器人底层创新
2026世界机器人博览会配套活动在京举行,聚焦减速器、伺服、控制器等核心零部件自主可控,国产化率达75%-90%,搭建产业链协同创新与供需对接平台。
阅读全文TRIO-Basic 从入门到精通(十五):Trio 自由串口通讯
本教程讲解Trio控制器自由串口通讯,涵盖GET、PRINT、ADDRESS、SETCOM等核心指令的用法,提供RS232与RS485两种硬件的SETCOM配置示例及完整收发程序,是学习ModbusRTU等串口协议的基础。
阅读全文M3 Max 96GB 本地部署 Qwen3.6-35B-A3B:打造 SolidWorks 智能机械设计与企业知识库 AI 工作站
M3 Max 96GB 统一内存适合同时运行本地大模型与设计工具链。本文推荐 MoE 架构的 Qwen3.6-35B-A3B(总参数约 35B、单 Token 激活约 3B)配合 MLX 4bit 量化本地部署,打造 SolidWorks 智能机械设计与企业知识库 AI 工作站:mlx-lm 提供 OpenAI 兼容 API,OpenWebUI 做对话入口,通过 SolidWorks MCP 工具调用实现参数化建模,结合 BGE-M3 + Reranker 构建企业知识库 RAG,并规划多模型架构与“小龙虾”本地 AI Agent 平台的演进路线。
阅读全文深入理解TCP协议(一):TCP报文格式详解
本文详解TCP报文格式:从TCP协议四大特点(面向连接、可靠性、面向字节流、全双工)出发,逐字段剖析TCP首部——源/目的端口、序号与确认序号、4位首部长度、16位窗口大小、六大标志位(SYN/ACK/FIN/RST/PSH/URG)、紧急指针、校验和,以及MSS、窗口扩大、时间戳、SACK等选项字段,是理解TCP可靠传输与流量控制机制的基础。
阅读全文RAG 实战教程(一):RAG 工作原理与完整流程——分片、索引、召回、重排和生成
本文系统讲解RAG的完整工作流程:为什么不能把整份文档直接交给大模型、哪些场景适合RAG、分片Chunking(含常见分片方式对比表与段落感知分片器代码)、索引与Embedding、召回(余弦相似度与BM25混合检索)、重排(BGE Reranker)、生成(Prompt组装),并给出一个可运行的Python端到端Demo与常见问题排查指南。
阅读全文