人工智能与机器学习

BRVISION 构建了从数据标注、模型训练、模型压缩到端侧部署的全链路AI研发能力,模型经过量化剪枝后可在低算力边缘设备上实时运行,支持远程推送算法升级。

自研推理引擎针对 Rockchip、海思、NVIDIA Jetson、安霸等多平台深度优化,充分发挥硬件NPU/DSP算力,实现云边协同的AI部署。

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50+算法模型
3-5x推理加速比
70%模型压缩比

AI研发能力

BRVISION AI平台覆盖了从数据标注、模型训练、量化压缩到端侧推理的完整链路。支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流格式,通过INT8量化、通道剪枝等技术实现模型轻量化。

  • 全链路自研 — 从模型训练到端侧部署全链路自研,不依赖第三方AI平台。
  • 极致轻量化 — 量化后模型推理延迟<50ms(单路1080P),低算力设备流畅运行。
  • 在线热升级 — 算法在线升级无需停服,支持A/B测试和灰度发布。
  • 数据闭环 — 生产数据自动回流训练平台,模型精度持续迭代,越用越精准。
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全链路AI平台
从训练到部署

BRVISION 核心技术

算法能力

覆盖视觉感知、行为分析、AI推理、设备互联等核心能力

全栈训练框架

支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流格式,覆盖分类、检测、分割等视觉任务。

模型轻量化技术

INT8量化、通道剪枝、知识蒸馏,推理速度提升3-5倍,模型体积减小70%。

边缘推理引擎

针对Rockchip、海思、Jetson等多平台深度优化,充分发挥NPU/DSP算力。

模型在线更新

远程推送算法升级,版本管理、灰度发布、一键回滚。

持续学习管道

数据回流、自动标注、模型微调、精度验证全流程自动化。

算法测试体系

覆盖100+场景的自动化测试数据集,确保算法可靠性。

技术流程

从数据输入到结果输出的标准化处理流程

1
数据采集现场数据回流,自动化标注
2
模型训练GPU集群分布式训练
3
模型压缩量化剪枝,适配边缘设备
4
远程部署OTA推送,灰度发布上线

应用场景

技术已在多个行业场景中规模化落地

探索AI与机器学习技术

了解更多关于 BRVISION AI全链路研发能力的技术细节和应用案例,我们的工程师团队随时为您提供专业咨询。

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