全栈部件工程能力
- 自研充电器、DCDC、BMS、电机控制器与车联网模块可作为可复用的平台积木。
- 硬件、嵌入式软件与通信接口按协同方式设计，降低跨团队集成风险。
- 已建立适用于工业项目的电气、热管理、EMC 与环境验证流程。
产品事业部
工程机械产品智能联合开发
本事业部聚焦工程机械产品智能方向的联合开发。团队已具备全栈部件研发能力与 AI 工程积累，目标是在约 18 个月内形成接近成熟的演示样机。
当前准备度
联合开发所需工程基础已就绪
项目并非从零起步。现有的电源、控制与连接模块可与 AI 能力结合，加快与客户共同推进工程平台创新。
AI 与数据基础
- 控制策略建模可围绕工程机械工况进行调优，例如充电窗口与调度优先级。
- 数据链路支持遥测采集、特征工程与模型迭代，用于运营优化。
- 故障预测与异常检测方法可用于试点部署，并逐步强化到更稳定阶段。
系统集成准备度
- 支持围绕 CAN 的多控制器协同，并可对接上层车队与运营平台。
- 试点部署可面向电动叉车、高空作业平台、装载机等智能工程机械平台。
- 跨职能团队可覆盖架构设计、样机落地与现场反馈闭环。
联合开发范围
从设备智能到产品智能
项目可在一条协同路径中覆盖硬件、嵌入式控制、云端数据与 AI 策略，里程碑可根据现场条件与业务目标灵活定义。
- 面向工程机械产品智能的动力与运动架构规划。
- 联合设计嵌入式控制软件、通信协议与远程诊断流程。
- 围绕在线率、生产效率与电池寿命平衡，设计 AI 辅助控制与能量管理策略。
- 构建连接设备遥测、告警与维保事件的数字化运营看板。
- 提供带阶段性性能目标与验证闸门的试点调试支持。
18 个月路线图
分阶段走向接近成熟的演示样机
整体交付分为三个阶段，便于客户在每个里程碑看到可衡量进展，并降低不确定性。
第 0-6 个月
完成场景对齐与架构基线定义。
- 联合需求工作坊与 KPI 定义。
- 动力、控制与云端数据流的参考架构。
- 冻结试点范围，并明确里程碑与资源计划。
第 7-12 个月
完成试点集成与算法验证。
- 在选定车型与工程应用场景上完成子系统集成。
- 完成初步 AI 模型训练与规则引擎标定。
- 输出性能评估报告与优化待办清单。
第 13-18 个月
形成接近成熟的演示样机与商用前准备。
- 形成核心流程稳定的客户演示样机。
- 输出面向目标场景的可靠性与安全验证包。
- 提供面向规模化推进的商业化建议。
协同方式
联合开发合作模型
合作通过清晰检查点、共同责任机制与可执行的工程输出进行管理，支撑试点与规模化决策。
- 01
联合需求发现
对齐目标场景、设备架构、KPI 目标与部署约束。
- 02
架构协同设计
定义模块边界、接口、数据契约与验证检查点。
- 03
试点构建与调优
部署试点软硬件栈，并基于现场遥测反馈持续迭代。
- 04
演示验证与推广规划
交付接近成熟的演示成果，并规划分阶段量产推广路线。
试点与演示阶段输出
- 包含电气与软件集成边界的系统架构包。
- 面向选定工程机械平台的试点级硬件与嵌入式软件基线。
- 围绕在线率、能耗与故障跟踪的数据看板与诊断视图。
- 覆盖性能、可靠性与优化动作的里程碑评审报告。
工程机械产品智能联合开发 采购关注点
本事业部面向正在寻找长期创新合作伙伴的 OEM 与工程平台团队，共同推进产品智能开发。 本部分帮助正在评估 工程机械产品智能联合开发 制造商、供应商与 OEM 合作方案的团队更快完成判断。
- 支持围绕阶段性工程开发与试点交付范围的联合开发报价。
- 工程反馈可覆盖系统架构、模块边界、数据流与试点验证里程碑。
- 适合正在评估电动化、AI 控制与全生命周期数据能力合作伙伴的 OEM 团队。
工程机械产品智能联合开发 集成核对清单
在 RFQ 询价与样机导入前，用这份清单统一电气、通讯与环境要求。
- 可将硬件、嵌入式软件、云端数据与 AI 策略纳入同一分阶段交付路径。
- 支持围绕 CAN 的动力、控制、车联网与整车系统协同开发。
- 在规模化决策前设置安全、可靠性与运营 KPI 验证闸门。
工程机械产品智能联合开发常见问题
工程机械产品智能联合开发当前处于什么阶段？
当前项目处于积极联合开发与试点准备阶段。依托现有全栈工程能力与 AI 基础，目标是在约 18 个月内形成接近成熟的演示样机。
平台尚未完全成熟前，项目可以启动吗？
可以。项目可以从分阶段试点开始，先聚焦重点场景，再随着验证里程碑推进逐步扩展。
联合项目需要客户提供哪些输入？
关键输入包括流程场景、设备类型、现场约束、目标 KPI 与部署时间表，以便准确界定架构与里程碑。
联合开发过程中客户可以获得哪些输出？
典型输出包括架构文档、试点软硬件基线、遥测看板、验证报告与推广建议。