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面向工业与基础设施的嵌入式Linux系统开发

我们设计并开发在真实环境中7×24小时运行的嵌入式系统:

  • 物联网设备
  • 边缘AI
  • 终端
  • 分布式设备
  • 工业控制器
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嵌入式系统
来自我们的项目
客户痛点
01

设备运行不稳定

过热、内存泄漏、服务卡死和功耗问题,往往在设备网络规模扩大后才引发故障。

02

缺少管理基础设施

没有OTA、遥测和集中监控,设备运维就会沦为手工作业。

03

硬件与供应不稳定

元器件的更替速度快于软件生命周期,设备不得不反复适配新的硬件平台。

04

硬件与软件脱节

多数服务商要么只做设备,要么只做后端,导致系统无法作为统一的基础设施来设计。

05

未考虑真实环境部署

许多方案没有考虑网络不稳定、物理限制、振动、温度负荷以及设备网络的分布式特性。

¶ 我们做什么04个方向

我们设计哪些系统

我们打造的不是单台设备,而是基础设施级系统。

智能嵌入式设备
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智能嵌入式设备

我们开发嵌入式Linux系统、控制器、边缘AI设备和智能终端,确保其在真实环境中持续运行。

  • Linux运行环境
  • 固件
  • 外设交互
  • 网络逻辑
  • 升级与诊断
分布式设备基础设施
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分布式设备基础设施

我们构建用于管理分布式设备网络的后端基础设施,系统设计充分考虑扩展性与容错能力。

  • 遥测数据
  • OTA
  • 设备注册表
  • 监控
  • 远程诊断
  • 分角色管理面板
工业物联网与设备集成
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工业物联网与设备集成

我们开发工业自动化与设备集成系统。

  • 物联网网关
  • 数据采集系统
  • 嵌入式API
  • ERP/MES集成
  • 工业接口
边缘AI与本地分析
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边缘AI与本地分析

我们直接在嵌入式设备上运行AI模型。

  • 计算机视觉
  • 缺陷检测
  • 多模态AI
  • 边缘推理
  • 本地分析
¶ 技术栈架构
嵌入式系统
STM32, ESP32, ARM, Raspberry Pi
Linux
Yocto、Buildroot、基于Debian的系统
通信连接
MQTT, BLE, UART, Modbus, CAN
后端基础设施
Go, Python, PostgreSQL, REST API
AI/计算机视觉
PyTorch, TensorFlow, OpenCV
CAD/工程设计
Fusion 360 API、CAD自动化
¶ 工作方式06个步骤

面向基础设施的工程

  1. 01阶段

    工程评估

    研究环境、硬件和基础设施的约束条件。

  2. 02阶段

    研发与样机开发

    验证假设,测试关键部件。

  3. 03阶段

    系统开发

    将硬件、固件和后端作为统一架构进行设计。

  4. 04阶段

    压力测试

    在负载和真实场景下测试系统。

  5. 05阶段

    部署

    部署系统并接入设备网络。

  6. 06阶段

    运维支持与扩展

    提供运维支持、遥测与升级。

¶ 适用对象我们的系统应用场景

城市基础设施

终端、交通、城市服务

工业

物联网、自动化、生产系统

机器人

嵌入式控制系统

智慧基础设施

智能设备与网络

¶ 为什么选择Bonsai为什么工程团队选择与我们合作
01

软硬件一体

我们将设备与基础设施作为统一系统来设计。

02

面向真实环境的工程

我们开发的方案充分考虑物理环境与7×24小时运行。

03

精通分布式系统

我们深谙设备网络架构与分布式部署。

04

基础设施优先

先规划扩展与运维支持,再着手开发。

获取项目工程评估

我们将对您的需求进行技术评估:

  • —评估架构
  • —明确约束条件
  • —制定路线图
  • —估算成本与工期