模型在实验室可用，到现场失效
在真实画面上准确率下降：光照、噪声、拍摄角度和稀有类别，会让基于干净数据集训练的流水线失效。
¶ 客户痛点
¶ 我们做什么03个方向
我们设计什么
我们让AI从假设走向在真实环境中稳定运行。
¶ 工作方式06个步骤
面向机器学习落地的工程
- 01阶段
任务定义与指标
明确任务、质量指标和业务价值。
- 02阶段
数据与标注
采集、清洗和标注数据，搭建标注流水线。
- 03阶段
训练与实验
基线模型、迭代、架构对比。
- 04阶段
面向硬件的优化
针对目标边缘设备进行量化和格式转换。
- 05阶段
部署
将模型集成到产品和基础设施中。
- 06阶段
MLOps
生产环境质量监控、再训练、A/B测试。
¶ 适用对象我们的模型应用场景
制造业
质量控制、缺陷检测
安防
视频分析与监控
机器人
设备视觉与导航
研发实验室
以成果为导向的应用研究
¶ 为什么选择Bonsai为什么选择我们让AI投入生产
01
边缘优先
我们针对真实硬件设计模型，而不只是面向GPU服务器。
02
数据贴合任务
即使数据集小且封闭，我们也能搭建标注与训练流程。
03
重工程，不做演示品
我们让模型达到7×24小时稳定运行，而不是止步于好看的原型。
04
全栈机器学习
从数据采集到部署和MLOps，由同一团队完成。