智能畜牧健康监测系统（嵌入式）

一家全球领先的畜牧业企业（因保密要求，以下简称“客户”）计划打造新一代智能健康监测系统，以降低养殖损耗并提升运营效率。其核心诉求是：让较大规模的 AI 模型在终端设备上实现实时推理，在缓解服务器压力的同时，保持疾病预警的准确率与系统稳定性。

项目挑战

客户的养殖规模庞大，对监测的时效性要求极高；单纯依赖云端推理，容易受到网络与成本的双重制约。与此同时，嵌入式设备的算力与内存有限，却需要并行承载多种算法。畜舍声学环境复杂嘈杂，若缺乏高效的麦克风阵列处理，咳嗽等异常事件极易被背景噪声淹没。系统还必须具备可远程升级与易维护的能力，以支撑长期、稳定的现场运行。

我们的解决方案

我们专注交付嵌入式侧的设计与实现。在设备端，通过模型量化与剪枝显著压缩模型规模，使其能够在嵌入式芯片上流畅运行。基于总体成本的考量，模型推理过程完全在本地完成，仅上传声音数据供算法改进使用，从源头减少带宽占用与服务器负载。

为应对嘈杂环境，我们在同一颗芯片上实现了多项麦克风阵列相关算法：波束形成、噪声抑制以及声源定位（DOA）。阵列感知与 AI 推理的组合，使系统能够在群体环境中“指向”具体的咳嗽声源，并有效抑制背景噪声，从而提升事件识别的置信度与时效性。

在运维层面，我们协助客户建立 OTA（远程升级）机制，用于算法与固件的安全分发与灰度发布，降低线下维护成本，并为后续的算法演进与功能扩展留出充足空间。

项目成果

在多个试点养殖场的连续运行中，轻量化模型将端侧处理延迟控制在毫秒级，预警准确率仍维持在原始水平的 90% 以上；单芯片运行多算法的方案显著降低了硬件投入与功耗，系统稳定性与可扩展性得到充分验证。更重要的是，新方案将整体成本压缩至上一代的约三分之一，并以单颗芯片取代原先的多芯片架构，显著提升了一体化程度与可靠性。

通过本次合作，客户在成本、性能与可靠性之间取得了新的平衡，端侧智能的价值在真实、复杂的养殖场景中得到充分体现。