À mesure que les organisations adoptent l'IA physique, elles sont confrontées à des défis de taille pour intégrer l'intelligence dans des environnements réels. Contrairement aux applications d'IA traditionnelles fonctionnant dans le cloud, les systèmes d'IA physique doivent traiter les données provenant de multiples capteurs, effectuer des raisonnements en temps réel, fonctionner sur du matériel périphérique aux capacités limitées et exécuter des actions autonomes avec une grande fiabilité et une faible latence.
eInfochips offre des capacités d’ingénierie de bout en bout en matière d’IA physique, couvrant les domaines de la semi-conduction, des systèmes embarqués, de l’IA et des plateformes cloud. De la conception de matériel sur mesure, des micrologiciels et des chaînes de traitement des données des capteurs à l’optimisation des modèles d’IA, en passant par les systèmes d’IA agentique, le déploiement en périphérie et l’orchestration à l’échelle de l’entreprise, eInfochips permet aux entreprises d’accélérer l’adoption de l’IA physique. Forte de plus de trois décennies d’expertise en ingénierie embarquée et de partenariats solides au sein de l’écosystème des semi-conducteurs et du cloud, eInfochips aide ses clients à transformer les concepts d’IA physique en solutions sécurisées, évolutives et prêtes à être mises en production.
Client : fabricant mondial de semi-conducteurs basé aux États-Unis
Point fort : conception et développement de bout en bout d'un robot mobile autonome
Présentation de la solution :
Client : grande entreprise américaine spécialisée dans l'électroménager
Point fort : Développement d'une plateforme d'appareils électroménagers intelligents basée sur l'IA, permettant la reconnaissance des aliments, l'interaction par commande vocale et une interface homme-machine (IHM) intelligente pour les appareils de cuisine connectés
Présentation de la solution :
Client : entreprise américaine spécialisée dans les technologies automobiles
Point fort : portage d'algorithmes pour la surveillance des rétroviseurs latéraux, combinant des données provenant de plusieurs capteurs et un traitement en temps réel sur du matériel de qualité automobile
Présentation de la solution :
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