低代码可视化AR远程协助、巡检、装配、质检新平台-元境智搭平台

空间计算应用元境智搭平台是行业首款以AR技术为核心的端到端,一站式解决方案的零代码AR垂直应用搭建平台,用本平台搭建应用,企业只需要关注业务本身,可以低门槛、无须专业的AR/AI人才快速通过AR组件、AI组件、数字孪生组件等组件,像搭积木一样的搭建应用,同时也支持通过Open API与企业业务系统集成


支持多行业、多应用场景


AR智能平台支持的行业有:电力、能源、汽车、冶金、矿产、化工、高端制造、军工、航空航天、电子等行业支持的应用场景有:设备运维:设备的巡检、点检、维修、保养等;装配指导:2D和3D可视化装配指导;质量检测:AI自动识别质量问题,可视化辅助质检;售后维修:远程协作+知识库+作业指导,自主+他助;岗位培训:3D可视化实操培训,提升培训效率;供应链稽查:远程供应商质量稽查,和飞行检查效果一样;安全巡查:全程管控巡查过程,安全巡查落在实处。
可视化向导,按需、个性化搭建应用:可按照客户需求,像搭积木一样选配功能组件,10分钟完成应用搭建,为客户开通企业账号后,即可使用。


应用支持各种个性化配置


应用个性化配置项分类有:应用:应用名称、icon、应用皮肤等;应用功能:功能名称、icon、顺序等;功能组件:各组件有专属的配置项可配置,百项多。


功能组件

1、智能SOP:按照“五定”原则设计SOP结合AI算法自动识别辅助作业人员高效、安全、规范、标准的完成工作;2、远程协作:连接现场人员和远程专家,让知识共享打破空间限制,结合AR智能眼镜,现场人员能够解放双手,提升沟通协作效率;3、故障专家知识库:将设备的常见故障以及解决方案“留在”现场,作业人员通过AR终端,可所见即所得获取故障解决方案;4、知识库:将设备的理论知识和老师傅的经验结合起来,将知识留在现场,作业人员通过AR终端快速获取所需知识;5、现场记录:以图片和视频的形式,记录现场发现的问题,事前、事后形成解决对比,以直观的、不可逆的形成原始凭证;6、现场记录:以图片和视频的形式,记录现场发现的问题,事前、事后形成解决对比,以直观的、不可逆的形成原始凭证;7、设备缺陷:与客户业务系统对接获取设备的摄像,将设备的缺陷信息通过AR眼镜在现场进行处理;8、设备台账:设备的静态参数以及实时运行数据可以根据不同工作场景动态展示在AR眼镜上,不再需要打开电脑或者手机查看;

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机器人、机械臂能听话,全靠这门被低估的神技:逆动力学

🧱 逆动力学核心概念与本质 逆动力学是已知机器人末端执行器的运动轨迹,求解各关节所需驱动力矩的过程,是机器人运动控制的关键技术之一。其技术本质是在复杂多体系统中解决"运动输入-动力学建模-力矩输出"的映射问题,为机器人的精准运动控制提供理论基础。 🔍 逆动力学核心算法原理 🔹 牛顿-欧拉法(Newton-Euler) * 核心思想:递归计算每个连杆的动力学信息,从末端执行器回溯到基座(正递归),再从基座计算到末端执行器(逆递归) * 优势:计算效率高,适合实时控制场景 * 适用场景:工业机器人、机械臂等多自由度运动系统 * 关键公式: * 正递归:计算各连杆的速度、加速度和惯性力 * 逆递归:计算各关节的驱动力矩 🔹 拉格朗日法(Lagrange) * 核心思想:基于能量守恒原理,建立系统的拉格朗日函数,通过对时间求导得到运动方程 * 优势:物理意义清晰,便于分析系统特性 * 适用场景:机器人动力学建模、轨迹规划等离线计算场景 * 关键公式:τ=M(q)q¨+C(q,

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【Agent】Claude code辅助verilog编程

【Agent】Claude code辅助verilog编程

摘要:在 2026 年,硬件描述语言(HDL)的开发门槛正在被 AI 重新定义。本文记录了一次硬核挑战:在不查阅任何寄存器手册、不手画状态转移图的情况下,仅凭 Claude Code 辅助,完成了一个包含 UART 通信、协议解析(FSM)及 PWM 控制的完整 FPGA 模块设计与验证。这是一次关于“AI 辅助芯片设计”的真实压力测试。 目录 1. 引言:Verilog 开发者的“中年危机” 2. 项目挑战:从串口到 LED 的全链路设计 3. 开发实录:Claude Code 的 RTL 设计能力 * 3.1

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AI绘画课堂怎么搞?Z-Image-Turbo教学环境一键部署

AI绘画课堂怎么搞?Z-Image-Turbo教学环境一键部署 在高校或职业培训的数字艺术、人工智能通识课程中,AI绘画已成为不可或缺的教学模块。然而,传统本地部署方式常因学生设备配置不一、模型下载缓慢、环境依赖复杂等问题,严重影响教学效率。Z-Image-Turbo作为阿里达摩院推出的高效文生图大模型,具备高分辨率输出、极简推理步数和优秀中文理解能力,是理想的教学工具。本文将介绍如何通过预置镜像实现Z-Image-Turbo教学环境的一键部署,确保每位学生都能在统一、稳定、高性能的环境中开展实践。 1. 为什么选择Z-Image-Turbo镜像构建教学环境 Z-Image-Turbo基于DiT(Diffusion Transformer)架构设计,在保持高质量图像生成的同时大幅优化了推理速度。其核心特性非常适合课堂教学场景: * 极速推理:仅需9步即可完成1024×1024分辨率图像生成,显著提升课堂交互效率。 * 开箱即用:本镜像已预置32.88GB完整模型权重至系统缓存,避免学生逐个下载耗时数小时。 * 中文友好:原生支持中文提示词输入,降低语言门槛,便于非英语背

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2026年RAG技术路线图:基于DeepSeek与Neo4j知识图谱构建企业智能体系

RAG的演进:为何图检索增强生成(GraphRAG)将主导2026年 检索增强生成(RAG)自问世以来经历了深刻变革,2026年标志着其向图检索增强生成(GraphRAG)范式的关键性转变。这一演进源于传统平面向量型RAG在满足企业级复杂推理和可靠决策支持需求方面日益凸显的局限性。 这一转型的核心驱动力是从平面向量相似性向复杂关系推理的跨越。传统RAG依赖向量嵌入来衡量查询与文档片段的语义相似性,但这种方法无法捕捉企业决策至关重要的实体、概念与事件间的复杂关联。相比之下,GraphRAG将信息构建为包含节点(实体)和边(关系)的知识图谱,使模型能够遍历并推理这些关联——解锁了平面向量RAG无法实现的多跳推理和上下文关系理解能力。 GraphRAG还解决了传统RAG的两大长期痛点:上下文窗口限制和“中间信息丢失”问题。随着企业查询日益复杂,需要更大的上下文窗口来整合相关信息,但即便是最先进的大语言模型(LLM)也存在有限的上下文容量。GraphRAG通过将结构化知识存储在外部图数据库中解决了这一问题,允许模型按需检索最相关的节点和关系,而非将大量文本塞入上下文窗口。此外,“中间信息

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