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RSS订阅原创 一文看懂视程空间硬件矩阵：面向边缘AI的全栈视觉算力底座
作为链路中的高速枢纽，是我们近期重点验证的核心产品。做医疗影像、手术机器人、工业视觉的开发者，常会遇到一个现实痛点：图像采集、视频接入、高速传输、边缘算力各环节选型分散，不同硬件之间适配联调成本高，想要搭建一套稳定的实时感知链路，往往需要投入大量精力做底层适配。视程空间打造了一套从采集卡、传感器桥接模块、边缘算力盒到工业NVR的完整硬件产品矩阵，聚焦实时视觉与多模态感知需求，提供一站式软硬件协同方案。如果你正在搭建实时多源图像AI系统，或是寻找稳定可靠的图像采集、高速传输与边缘算力方案，欢迎交流联调方案。
2026-11-05 11:01:01
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原创 把超声原始数据直接喂给 AI？聊聊我们实测的 Holoscan Sensor Bridge（HSB）
异构传感器接入门槛低：相机、内窥镜、超声前端不用各自写驱动，HSB 统一桥接，原生适配 Holoscan；延迟可控：FPGA 硬件转发 + 光纤传输，长距离下带宽和时延都有保障；可靠：SC750N101 有 Failover 冗余，链路不会因为单点故障全挂；可扩展：多路接入、多模态融合（图像 + 激光雷达这类）都留了空间。这套东西不是炫参数，核心价值在于把"从传感器到 AI 洞察"的链路做成了标准件。
2026-11-05 10:55:38
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原创 视程空间SC采集卡：视觉链路第一环，别让画质在进主机前就被偷掉
视觉项目做到后面，大家比拼的往往不是谁的模型更大，而是谁在工程细节上不犯错。采集卡就是那种平时没人注意、一出问题就全盘推翻的环节。SC 系列这类产品的价值，是把"第一帧无损进内存"这件事做到规格明确、接口齐全、SDK 开放，让你不用在项目早期就为信号链路的问题补课。选型时记一个原则：先确认上游信号源的格式和路数，再倒推选卡，不要反过来。
2026-10-27 15:51:25
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原创 视程空间Edge工业边缘盒：给工业机器人装一颗耐造的“本地大脑“
工业机器人这几年真正缺的，不是更大的模型，而是能把模型可靠送到现场的那一层硬件。机器人本体、PLC、伺服都已经很成熟了，中间那块"看得见、算得动、扛得住车间"的边缘盒子，长期被消费级显卡和工控机凑合用着。Edge 这类产品的价值，不在于它跑了多高的 TOPS，而在于它把尺寸、温度、接口、无风扇这几件事按工业现场的方式重新过了一遍：你不用再为了塞一块显卡去加一个柜子，不用再夏天蹲在机柜旁边拿风扇对着吹，不用再为了接四路相机额外挂一个交换机。
2026-10-27 15:46:37
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原创 聚焦AI边缘算力：视程空间的选择逻辑、优势与客户决策视角
机器人控制需要毫秒级决策，无法依赖云端往返；医疗影像对数据隐私与合规有刚性要求，数据倾向不出设备；多路视频流的实时处理，上传云端在带宽与成本上不现实。这些共同指向一个方向：推理必须发生在靠近数据源的一端。行业普遍将2026年视为"端侧AI元年"，背后正是这类需求的集中释放（据界面新闻转引Frost & Sullivan观点）。
2026-10-16 09:56:19
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原创 视程空间Holoscan方案中立测评：边缘AI传感器处理，是生态红利还是差异化能力？
视程空间对Holoscan的支持是真实且工程化的，但本质是"对NVIDIA开放生态的整机化封装"，而非独家技术壁垒。它的价值集中在集成度、工业设计与本地服务；局限在于算力上限、版本依赖与HSB附加成本。建议有明确意向的团队：申请样机，用自己真实的多传感器数据流完整跑一遍Holoscan流水线，重点验证端到端延迟、长时间运行稳定性、多路同步效果与售后响应速度，再决定是否采购。文中涉及的所有性能数据均来自NVIDIA官方与厂商公开口径，最终以双方最新技术资料和实测为准。
2026-10-16 09:50:37
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原创 四足机器狗/人形机器人开发瓶颈如何破？视程空间全套算力与视觉解决方案
随着具身智能技术不断迭代，四足巡检机器狗、仿生陪伴机器狗、小型人形机器人已经成为嵌入式AI、机器人领域的主流研发方向。但多数开发者在实际开发中，都会遇到共性难题，也是制约项目快速落地的核心瓶颈。很多团队采用通用开发板+外设拼凑的方案搭建机器人硬件平台，看似成本低廉，实则隐患重重。通用算力板普遍存在机器人专项算力优化不足、外设接口稀缺、多相机同步性差、Linux驱动适配不完善、高负载运行卡顿发热等问题。
2026-10-08 09:17:48
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原创 视程空间SC系列采集卡｜多接口高清视频采集解决方案详解
在机器视觉、机器人感知、医疗影像、工业检测、直播录播以及嵌入式 AI 开发场景中，高质量视频信号采集是整套系统稳定运行的基础。视频采集卡承担着将 HDMI、SDI、DVI 等各类视频源信号无损转换为计算机可读取数据流的核心作用。市面上采集产品品类繁多，不同场景对分辨率、帧率、信号协议、驱动适配能力的要求差异巨大。视程空间深耕嵌入式算力与视频信号处理领域，推出。
2026-10-08 09:11:58
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原创 视程空间SC系列视频采集卡选型：多形态、全场景的专业图像采集解决方案
SC710 是 SC 系列最通用的基础 4K 采集型号，同时提供 M.2 嵌入式版本和 PCIe 版本，支持 HDMI2.0、12G-SDI 两种信号规格。SC710 M.2 版本：单路 HDMI2.0 输入，最高 4K@60fps 采集，板卡尺寸仅 22×80mm，可直接安装在 Jetson Orin、Pandora 嵌入式算力平台，自带硬件信号裁剪、缩放功能，支持 HDR10/HLG，在医疗内镜 AI 项目中大量使用。支持 HDMI 环出，采集同时直接输出画面到显示器，省去信号分配器。
2026-09-22 15:33:51
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原创 Holoscan 与 HSB 传感器桥接模组：打通边缘实时 AI 感知的最后一公里
在实际项目落地中，HSB 与 Thor 系列算力平台、Holoscan SDK 构成完整的实时感知 AI 系统链路：各类影像传感器接入 HSB，FPGA 完成信号接收、帧同步、协议转换，通过以太网将原始感知数据推送至 IGX/AGX 主机，数据直写 GPU 内存后交由 Holoscan SDK 调度 AI 推理与可视化处理。Holoscan 是一个面向边缘计算的全栈加速平台，能够对视频、音频、超声波等多种传感器数据进行低延迟、可扩展的实时处理，适用于医疗影像、机器人开发和工业传感器等场景。
2026-09-22 15:26:13
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原创 视程空间Pandora：157TOPS边缘算力，落地本地离线大模型开发
视程空间 Pandora 边缘算力平台，157TOPS 算力，支持 Llama3、千问 2.5、DeepSeek、GPT-OSS 等多款开源大模型本地离线部署，配套 SDK、BSP 镜像升级等全周期技术服务。
2026-09-16 09:38:59
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原创 视程空间GPT-OSS 开源大推理模型部署与使用实战教程
bash下载 gpt-oss 量化模型cd ../../wget \-O models/gpt-oss-20b-Q4_K_S.gguf \https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF/resolve/main/gpt-oss-20b-Q4_K_S.gguf?bash启动终端对话./llama.cpp/build/bin/llama-cli \-m models/gpt-oss-20b-Q4_K_S.gguf \-ngl 40。或选择更小参数量的模型。
2026-09-10 11:37:06
219
原创 视程空间Pandora实测：一块能跑20B大模型的边缘视频处理平台，到底值不值得入手？
用了两周，Pandora 给我的整体感觉是：定位清晰，完成度高，是一款真正面向落地场景的产品。它的优势很明确：把视频采集和 AI 算力做在一起，减少了系统复杂度，提升了稳定性和实时性；基于 Jetson 平台，软件生态成熟，开发门槛不高；能本地跑大模型，满足了离线智能和数据隐私的需求。需要注意的地方也有：软件文档还有优化空间，社区生态需要时间积累，价格相比纯载板要高一些（毕竟集成了视频处理硬件）。
2026-09-08 09:22:35
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原创 视程空间（Vision Space）全系列算力开发板型号汇总及选型指南
在边缘AI、智能机器人、工业视觉、自动驾驶等领域，算力平台的选型直接决定了项目的上限和落地成本。视程空间（Vision Space）围绕NVIDIA Jetson全系列芯片，构建了从34 TOPS入门级到2070 TFLOPS旗舰级的完整算力矩阵，产品形态覆盖机器人专用核心板、超紧凑算力模块、边缘算力盒子、工业加固终端、带屏智能终端、IO扩展底板六大类，能够满足从原型验证到批量部署的全生命周期需求。
2026-09-03 09:28:49
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原创 视程空间（Vision Space）全系列采集卡型号汇总及产品定位详解
第一，看部署形态。台式机或标准工控机选PCIe系列；Jetson嵌入式开发板选M.2或MIPI系列；笔记本或临时便携场景选USB外置盒；车载环境优先GMSL系列。形态确定后，可选范围基本就锁定了。第二，看接口类型。消费级设备、电脑、相机大多用HDMI；广电、演播室、医疗设备常用SDI；老旧设备可能需要VGA/DVI/YPbPr综合接口；车载摄像头用GMSL；Jetson原生摄像头用MIPI-CSI2。接口不匹配，其他参数再好也用不了。第三，看路数和分辨率。
2026-09-03 09:10:22
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原创 视程空间（Vision Space）SC全系列采集卡型号汇总及产品定位详解
第一，看部署形态。台式机或标准工控机选PCIe系列；Jetson嵌入式开发板选M.2或MIPI系列；笔记本或临时便携场景选USB外置盒；车载环境优先GMSL系列。形态确定后，可选范围基本就锁定了。第二，看接口类型。消费级设备、电脑、相机大多用HDMI；广电、演播室、医疗设备常用SDI；老旧设备可能需要VGA/DVI/YPbPr综合接口；车载摄像头用GMSL；Jetson原生摄像头用MIPI-CSI2。接口不匹配，其他参数再好也用不了。第三，看路数和分辨率。
2026-09-03 09:06:41
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原创 视程空间全系算力开发板落地场景解析：从原型开发到工业量产的全场景适配
在嵌入式开发、机器人研发、工业智能化改造的实际项目中，很多团队都会面临共性难题：通用开发板算力与功耗无法兼顾、工业环境适配性差、外设接口匮乏、二次开发门槛高，导致大量项目停留在实验室原型阶段，难以落地量产。作为深耕边缘AI算力硬件与解决方案的技术厂商，视程空间依托NVIDIA Jetson全系平台深度自研优化，打造ARC、Edge、AIR、Pandora等多系列算力开发板，覆盖轻量终端、工业设备、高端机器人、高清视觉处理等全维度场景。
2026-09-02 10:54:29
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原创 视程空间SC系列采集卡｜专业级4K图像采集硬件，构筑产业视觉系统坚实底座
图像采集硬件，是整套视觉业务链路的第一环。无论是工业产线检测、设备性能测试、医疗影像采集，还是科研实验记录、专业视讯信号接入，采集设备的品质，直接决定图像原始信息是否能够完整无损向下游业务流转。如果采集环节出现画质压缩、色彩丢失、信号不稳定等问题，后续算法、软件再做优化，也无法挽回已经损失的原始图像数据。
2026-09-02 10:43:45
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原创 算力采集新标杆！视程空间算力采集卡，筑牢边缘AI数据与算力底座
在实体AI、边缘智能、机器人视觉飞速普及的当下，AI落地的核心竞争力，早已不止于芯片算力的强弱。高质量、低延迟、高稳定的数据采集与算力调度能力，成为决定智能设备推理精度、运行稳定性、场景适配性的关键核心。无论是工业视觉检测、智能机器人感知、无人机航拍研判，还是边缘大模型本地部署，精准高效的算力数据采集传输，都是AI算法迭代、设备稳定运行的前置基础。
2026-08-27 10:59:04
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原创 解锁入门边缘AI全新势能｜视程空间将NVIDIA，Jetson Orin Nano 2赋能实体AI产业落地，2 倍 AI 推理性能，40% 功耗优化
作为 NVIDIA 生态长期研发专家，视程空间深耕边缘 AI 硬件领域多年，深度理解国内开发者、设备厂商从原型开发到量产落地的全流程痛点。很多研发团队拿到模组芯片之后，还需要投入大量时间做载板开发、硬件适配、系统移植、软件调优，硬件电路调试、驱动适配会消耗大量人力与时间，拉长产品研发周期，错失市场窗口。针对 Jetson Orin Nano 2 模组，视程空间将提供全套定制化载板、整机硬件系统集成、AI 软件定制开发以及完整参考设计方案，一站式解决开发者的各类难题。
2026-08-27 10:48:13
337
原创 边缘大模型落地实战：视程空间AIR系列算力设备落地体验
很多场景需要同时接入工业相机、激光传感器、IMU、舵机控制模块等多种外设，通用板卡接口稀缺，只能依靠转接板、飞线改造，不仅布线杂乱，还容易出现信号干扰、接触不良等问题，严重影响设备稳定性。不同于市面上侧重基础算力的通用硬件，AIR系列的核心优势，是真正贴合开发者落地需求设计，兼顾算力性能、硬件拓展和软件适配，没有多余噱头，主打实用、好落地、易迭代。很多硬件厂商只提供设备本体，配套文档简陋、工具缺失，开发者拿到设备后，光是配置环境、适配底层驱动、调试模型部署，就要耗费数天时间，极大拖慢项目进度。
2026-08-18 10:51:25
251
原创 轻量化边缘算力新选择｜视程空间AIR系列，让AI推理在边缘端高效落地
不同于通用消费级硬件，设备针对边缘场景模型推理做了深度适配优化，无论是文本大模型，还是视觉大模型，都可以在本地完成加载运行。同时 SDK 具备良好兼容性，方便开发者完成模型迁移、算法调试、功能迭代，不管是企业自研算法，还是开源模型二次微调，都可以快速完成适配，帮助团队节约研发时间与人力成本。大模型产业落地，算力底座是基石。视程空间 AIR 系列边缘算力设备，以端侧大模型部署为核心，兼顾算力、拓展性与开发便捷度，打通从算法模型到现场业务的落地链路，助力各行各业快速构建属于自己的边缘智能解决方案。
2026-08-18 10:47:25
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原创 视程空间Pandora系列｜端侧离线大模型落地解决方案
在生成式 AI 快速普及的当下，大语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）正在从云端向边缘设备迁移，成为机器人、工业智能、医疗辅助等行业的核心技术。但数据隐私泄露、网络传输延迟、云端算力成本高昂三大现实问题，一直阻碍着离线大模型的规模化落地。
2026-08-11 14:55:25
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原创 如何挑选采集卡？
说了这么多，采集卡改怎么挑选呢，这边推荐视程空间（VISION SPACE）的采集卡，型号全，并且软压硬压都有，当前市面上硬压卡的种类很少，视程空间是为数不多的一直在做的品牌。采集卡是一种将外部设备的模拟信号或数字信号转换为计算机可以处理和存储的数字信号的硬件设备。简单来说采集卡可以把相机/摄像机/笔记本等画面输入到电脑里面可以观看的一个媒介，起到中转作用。做直播、导播、录制、监看、会议等行业都有着广泛的需求。简单来讲硬压卡不单独占用系统资源，软压卡需要通过电脑cpu进行压缩计算。
2026-08-11 14:52:06
323
原创 视程空间全景红外AI智能相机VPP SC6N0-IR：工业安全的全天候智能守护卫士
工业生产的安全防线，从来容不得半点疏漏。一场工业火灾动辄造成数百万甚至数千万的经济损失，设备过热、烟雾扩散等隐患的早期探测，成为工业安全防护的核心关键。然而传统监控方案却深陷诸多痛点：烟雾探测器响应延迟3-5分钟，错失黄金处置窗口；普通红外摄像机视场角有限，多台部署徒增成本；鱼眼设备图像畸变严重，AI识别与人工复核双双受影响；多设备独立校准，让维护成本居高不下。在工业4.0向智能化、精益化深度迈进的当下，市场迫切需要一款能突破传统局限的全新监控解决方案。
2026-07-28 10:35:12
242
原创 视程空间实测NVIDIA Cosmos3与Qwen3.5：加速实时边缘AI推理落地
统一基线下，更能客观反映模型综合能力的 F1 指标随模型参数量级提升同步上涨：Qwen3.5-9B 以 90.32 位居首位，Cosmos3-Nano-Reasoner 为 88.32，Cosmos3-Edge 达 87.40。单路视频（并发数 = 1）吞吐测试结果与高并发场景形成鲜明反差：无量化、无批量推理的基线环境中，Cosmos3-Edge 以 7.37 token/s 领跑，Cosmos3-Nano 为 3.83 token/s，Qwen3.5-9B 仅 2.95 token/s。
2026-07-28 10:31:58
285
原创 边缘端跑通20B大模型！Pandora让GPT-OSS 20B真正落地设备端
当下AI行业，大模型正在加速“从云端走向边缘”。。尤其是20B级别的中端强推理模型，兼顾推理能力与落地成本，是工业、机器人、智慧零售、嵌入式场景的“黄金甜点模型”。但市面上绝大多数边缘硬件，只能勉强加载模型，无法稳定持续推理，根本不满足项目落地与量产需求。视程空间Pandora边缘AI算力盒子，彻底打破边缘设备大模型落地瓶颈，，在端侧实现稳定、高速、可商用、可量产的20B级大模型推理，让离线高阶AI真正走进真实场景。
2026-07-20 12:34:59
240
原创 端侧20B级推理标杆：视程空间Pandora，让GPT-OSS 20B在边缘原生落地
OpenAI GPT-OSS 20B 的开源，为边缘端带来了的顶级语言模型能力。但要让这一 “甜点级” 大模型真正跑起来、跑稳、跑快，硬件是核心瓶颈 —— 普通边缘设备要么显存不足、要么算力孱弱、要么调度低效，难以支撑 20B 模型的稳定离线推理。视程空间 Pandora 边缘算力盒子，凭借，成为目前，实现 19–20 token/s 的稳定推理，让 20B 级强智能从云端走向终端，彻底解锁离线、实时、安全的本地大模型应用。
2026-07-20 12:26:44
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原创 专为具身智能而生，视程空间ARC系列载板，定义新一代机器人算力底座
随着人形机器人、四足机器狗、特种巡检机器人快速进入商业化落地阶段，行业竞争核心已经从机械运动能力，全面转向的具身智能能力比拼。绝大多数普通工控板、通用载板虽然可以基础跑通程序，但普遍存在体积臃肿、重心失衡、接口不匹配、模型推理卡顿、工况稳定性差、开发封闭等痛点，完全无法适配高端机器人的迭代需求。作为深耕NVIDIA Jetson生态、专注机器人赛道的专业硬件品牌，视程空间推出。
2026-07-16 15:27:35
296
原创 算力赋能零售与创意新生态：视程空间Pandora，解锁线下场景智能化无限可能
智慧零售与创意开发正成为驱动消费升级与产业创新的核心引擎。从线下门店的智能导购、客流分析，到沉浸式体验场景的交互设计、创意内容生成，传统模式已难以满足高效、个性化、安全合规的发展需求。视程空间 Pandora 系列边缘算力盒子，凭借 NVIDIA Jetson Orin™ NX/Nano Super 的强劲算力、极致集成设计与全开放生态，成为的绝佳解决方案，为企业提供安全、高效、可定制的边缘 AI 底座，让零售更智能、让创意更自由。
2026-07-16 15:22:01
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原创 端侧大模型赋能具身智能，视程空间Pandora打造机器人原生AI大脑
当下，四足机器狗、人形机器人、特种巡检机器人正加速迭代升级，行业竞争早已摆脱单纯的机械运动比拼，核心转向的能力角逐。传统机器人依赖固定程序指令、云端算力辅助，存在场景适配差、交互生硬、网络依赖强、数据不安全、响应延迟高等痛点，无法适配复杂动态场景的自主作业需求。而端侧大模型的落地应用，彻底打破了传统机器人的智能瓶颈。
2026-07-06 11:32:00
285
原创 端侧大模型时代，视程空间Pandora：让离线LLM/VLM部署触手可及
在生成式 AI 爆发的今天，大模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）正从云端走向边缘，成为机器人、工业智能、医疗辅助等场景的核心能力。然而，三大痛点，始终制约着离线大模型的落地。视程空间 Pandora 系列边缘算力盒子，凭借 NVIDIA Jetson Orin™ NX/Nano Super 的强劲算力与极致集成设计，完美支持图示全品类开源大模型部署，为企业提供安全、高效、可定制的离线 AI 开发底座，让大模型真正跑在设备端、用在场景里。
2026-07-06 11:29:34
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原创 视程空间：全景红外安全配置，赋能行业安全
工业生产的安全防线，从来容不得半点疏漏。一场工业火灾动辄造成数百万甚至数千万的经济损失，设备过热、烟雾扩散等隐患的早期探测，成为工业安全防护的核心关键。然而传统监控方案却深陷诸多痛点：烟雾探测器响应延迟3-5分钟，错失黄金处置窗口；普通红外摄像机视场角有限，多台部署徒增成本；鱼眼设备图像畸变严重，AI识别与人工复核双双受影响；多设备独立校准，让维护成本居高不下。在工业4.0向智能化、精益化深度迈进的当下，市场迫切需要一款能突破传统局限的全新监控解决方案。
2026-06-24 11:56:37
191
原创 算力赋能智慧医疗，视程空间构建AI辅助诊疗全场景解决方案
AI 辅助诊断、智能手术室、智慧护理等创新应用正逐步重塑医疗服务模式。从医学影像精准解读到手术过程实时监控，从病房安全管理到多模态数据协同分析，边缘算力与视觉技术已成为医疗智能化升级的核心支撑。视程空间依托 NVIDIA Jetson 全栈算力平台与 NexVDO SDK 全链路视觉能力，打造覆盖等场景的 AI 医疗解决方案，以强大算力、低延迟视觉采集与端侧大模型部署能力，为医疗机构提供稳定、高效、可落地的智能化工具，助力医疗服务提质增效。
2026-06-24 11:13:48
333
原创 视程空间：以硬核算力与感知技术，重构机器人智能视觉新范式
作为整个方案的核心，ARC6N0 Thor 开发板是视程空间技术实力的集中体现，它集成了视频采集、AI 推理、系统处理与数据传输等全栈能力，成为连接感知与应用的关键枢纽。
2026-06-23 12:25:31
251
原创 算力筑基，智赋千行——视程空间全栈边缘AI硬件，解锁自动化与机器人产业新可能
依托自研视频采集卡与丰富接口，视程空间产品支持 HDMI/SDI/USB/GigE/MIPI 等全格式视频输入，可对接工业相机、红外相机、全景相机等各类视觉设备，实现低延迟、高保真的视频采集与编码。从自动化产线的视觉质检，到无人机的环境感知，再到机器人的视觉导航，全链路视觉能力为 AI 推理提供精准可靠的数据支撑，让智能设备 “看得清、算得准、反应快”。
2026-06-23 12:16:10
379
原创 视程空间机器人专用载板好在哪？
不管是接多目相机、红外相机、激光雷达、IMU，还是对接伺服电机、运动舵机，都能直接插、直接用，大大减少布线难度和故障概率，研发调试省心很多。企业可以自由刷机、改系统、移植自研算法、做功能定制，不管是做机器人感知、导航、多传感器融合，还是端侧大模型部署，都能灵活开发，非常适合有自研能力的TOB团队。不管是做机器狗、人形机器人、巡检设备，还是工业视觉设备，都能直接降低研发难度、缩短开发周期、提升整机稳定性，是非常适配TOB客户和二次开发团队的优质算力底座。的，非常贴合TOB研发、二次开发和量产落地。
2026-06-16 14:47:43
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原创 方寸强芯赋能智行机器人，五大硬核优势打造全场景算力底座
在具身智能全面崛起的时代，机器人的竞争早已从机械结构比拼，转向底层算力与智能系统的较量。视程空间立足机器人行业真实痛点，以极致集成、算力全覆盖、视觉强适配、全开放生态、工业级可靠五大核心优势，打造适配四足机器狗、人形机器人、工业机器人、特种机器人的一站式算力解决方案。从小体积轻量化集成，到多梯度算力满足多元运算；从一体化视觉采集构建感知体系，到全开放生态赋能二次开发；再到工业级品质适配全场景作业，视程空间的每一款产品都深度贴合机器人研发、集成、量产、运维的全流程需求。
2026-06-16 13:55:51
323
原创 深耕边缘生成式AI落地，视程空间Pandora平台携优化Yocto系统亮相COMPUTEX，重塑边缘算力新格局
扩散模型、大尺寸多模态生成模型的推理运行，对 CPU 算力、GPU 显存、物理内存有着严苛的资源需求，通用系统常驻的冗余进程会持续消耗硬件资源，大量算力、内存被无关进程占用，直接造成 AI 模型推理速度变慢、高分辨率图像生成卡顿、模型加载受限等问题，不仅拉高边缘设备的运行功耗，还严重限制生成式 AI 在工业终端、智能硬件、本地化智能设备等场景的落地。相较于搭载通用系统的同规格硬件设备，Pandora 平台的模型推理效率实现显著跃升，批量内容生成效率、大模型加载速度得到质的提升，有效降低开发者硬件扩容成本。
2026-06-03 15:34:54
230
边缘计算基于Jetson Orin的AIR终端算力模块：轻薄型AI硬件在智慧医疗与交通场景的应用设计
2025-09-20
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