commit b34c23d1842429065aaf0a8f2356b248805c1b7c Author: warrenchen Date: Thu Feb 12 13:48:52 2026 +0000 上傳檔案到「docs」 diff --git a/docs/PRD-Integrated.md b/docs/PRD-Integrated.md new file mode 100644 index 0000000..9f49447 --- /dev/null +++ b/docs/PRD-Integrated.md @@ -0,0 +1,1141 @@ +# 邊緣 AI 開發平台 — 產品需求文件（PRD） + +--- + +## 文件資訊 + +| 項目 | 內容 | +|------|------| +| 文件名稱 | 邊緣 AI 開發平台 PRD | +| 產品名稱 | （暫未定名，以下稱「本平台」） | +| 版本 | v2.0 | +| 日期 | 2026-02-11 | +| 狀態 | 初稿 | + +--- + +## 目錄 + +**Part A — 競品分析（Case Study）** + +- [A1. 競品概覽](#a1-競品概覽) +- [A2. 功能維度比較](#a2-功能維度比較) +- [A3. 使用者流程比較](#a3-使用者流程比較) +- [A4. 技術架構與裝置連線實作](#a4-技術架構與裝置連線實作) +- [A5. 商業模式與 SWOT](#a5-商業模式與-swot) +- [A6. 市場痛點與未滿足需求](#a6-市場痛點與未滿足需求) + - [A6.3 TOP 3 痛點深度解析](#a63-top-3-痛點深度解析) + +**Part B — 本平台產品設計** + +- [B1. 產品定位與目標](#b1-產品定位與目標) +- [B2. MVP 核心流程設計](#b2-mvp-核心流程設計) +- [B3. 系統架構設計](#b3-系統架構設計) +- [B4. MVP 功能規格](#b4-mvp-功能規格) +- [B5. 功能路線圖（Post-MVP）](#b5-功能路線圖post-mvp) +- [B6. 商業模式與策略](#b6-商業模式與策略) + +**附錄** + +- [C1. 術語對照表](#c1-術語對照表) +- [C2. 競品支援硬體清單](#c2-競品支援硬體清單) +- [C3. 參考來源](#c3-參考來源) + +--- + +# Part A — 競品分析（Case Study） + +> 本部分分析 **Edge Impulse Studio** 與 **SenseCraft AI** 兩個邊緣 AI 開發平台的功能、流程、技術架構和商業模式，作為本平台設計的參考依據。 + +--- + +## A1. 競品概覽 + +| 維度 | Edge Impulse Studio | SenseCraft AI | +|------|-------------------|---------------| +| **母公司** | Qualcomm Technologies（2025.3 收購） | Seeed Studio | +| **產品定位** | 專業級端到端邊緣 AI 開發平台 | 零程式碼視覺 AI 快速部署平台 | +| **核心訴求** | "Making edge AI accessible to every developer" | "Build Vision AI Sensors in 3 Steps" | +| **目標客群** | 嵌入式工程師、ML 工程師、IoT 開發者、企業 | 創客、AI 初學者、教育工作者、系統整合商 | +| **平台網址** | studio.edgeimpulse.com | sensecraft.seeed.cc/ai | +| **規模** | 250K+ 開發者、1K+ 企業 | 40K+ 硬體產品（軟體功能較新） | +| **定價** | Freemium（免費版 + 企業版客製報價） | 完全免費 | +| **API/SDK** | REST API + Python/Node.js/C++ SDK + CLI | 無公開 API/SDK | +| **多語系** | 僅英文 | 5 語（EN/簡中/法/西/日） | +| **前端框架** | React（推測） | Vue.js + Element UI | + +### 核心發現 + +- **Edge Impulse**：成熟、全方位，覆蓋從資料收集到部署的完整 MLOps 流程，支援 40+ 硬體。但**學習門檻高、免費方案受限、企業版定價不透明** +- **SenseCraft AI**：輕量、易用，強調三步驟零程式碼體驗。但**僅限視覺 AI、硬體鎖定 Seeed 自家產品、功能初級** +- **共同缺口**：兩者都**嚴重缺乏部署後監控、模型漂移偵測、主動學習閉環**等 MLOps 後半段功能 + +--- + +## A2. 功能維度比較 + +### A2.1 共同功能 + +| 共同功能 | Edge Impulse 實作 | SenseCraft AI 實作 | +|---------|-------------------|-------------------| +| 無程式碼模型訓練 | 視覺化 Impulse 設計器 | 三步驟引導介面 | +| 影像分類訓練 | Classification (Keras) + Transfer Learning | TensorFlow (瀏覽器端 WebGL) | +| 物件偵測訓練 | FOMO / MobileNetV2 SSD / YOLO-Pro | YOLO-World (伺服器端) | +| 預訓練模型庫 | 公開專案庫 | 658+ 預訓練模型 | +| 裝置連線 | Web Serial API + daemon | Web Serial API (USB) | +| 即時推論預覽 | Live Classification 頁面 | Workspace Preview 面板 | +| 模型部署到裝置 | 多格式下載 + 燒錄 | 一鍵 Serial 燒錄 | + +### A2.2 Edge Impulse 獨有功能 + +| 類別 | 功能 | 說明 | +|------|------|------| +| 感測器 | 多類型支援 | 音訊、IMU、心率、環境感測器、時間序列、表格 | +| 資料收集 | 合成資料生成 | DALL-E / Whisper / ElevenLabs | +| | AI 輔助標記 | GPT-4o / OWL-ViT / 自訂 LLM | +| | 雲端匯入 | Amazon S3 整合 | +| 特徵工程 | 處理區塊 | Spectral / Spectrogram / MFCC 等 10+ 區塊 | +| 模型訓練 | Expert Mode | 完整 Keras API 存取 | +| | BYOM | 匯入 TFLite / ONNX / SavedModel | +| 最佳化 | EON Tuner / Compiler | 貝氏搜尋 + 最佳化 C++ 生成（省 65% RAM） | +| 部署 | 15+ 格式 | Arduino / WebAssembly / Docker / TensorRT 等 | +| | 40+ 硬體 | Arduino / Nordic / Espressif / STM / NVIDIA 等 | +| 協作 | 團隊功能 | 協作者、Organization Hub、版本控管 | +| API | 完整 REST API | OpenAPI + CLI 工具群 + 多語言 SDK | + +### A2.3 SenseCraft AI 獨有功能 + +| 類別 | 功能 | 說明 | +|------|------|------| +| 模型市集 | 658+ 模型庫 | 含篩選、模型卡片、按讚/收藏 | +| 應用商店 | 12+ 即用範本 | Home Assistant / Telegram / n8n 整合 | +| 快速訓練 | 文字即訓練 | YOLO-World 僅需輸入名稱即可偵測 | +| Workspace | 統一裝置管理 | 三欄佈局、Logger、WiFi/MQTT 配置 | +| 輸出 | 多協定原生支援 | MQTT / GPIO / Serial / LoRaWAN | +| UX | 完全免費 + 多語系 | 無付費牆、5 種語言 | + +### A2.4 功能差異矩陣 + +| 功能維度 | Edge Impulse | SenseCraft AI | 優勢方 | +|---------|:-----------:|:------------:|:------:| +| 感測器類型廣度 | 音訊/IMU/影像/時序/心率/表格 | 僅影像(+初步振動/音訊) | EI | +| 硬體支援廣度 | 40+ 開發板，多廠商 | 5-6 款 Seeed 裝置 | EI | +| 模型類型多樣性 | 分類/偵測/迴歸/異常偵測/關鍵字 | 分類/偵測/分割 | EI | +| 特徵工程 | 10+ 處理區塊 | 無 | EI | +| 模型最佳化 | EON Tuner + Compiler + 量化 | 無 | EI | +| 部署格式 | 15+ 格式 | 僅裝置燒錄 | EI | +| API/SDK | REST API + 多語言 SDK + CLI | 無 | EI | +| --- | --- | --- | --- | +| 預訓練模型數量 | 公開專案 | 658+ 模型 | SC | +| 應用商店/範本 | 無 | 12+ 即用應用 | SC | +| 文字即訓練 | 無 | YOLO-World | SC | +| 入門門檻 | 中高 | 極低 | SC | +| 免費方案完整度 | 受限 | 完全免費 | SC | +| IoT 輸出整合 | 需自行實作 | MQTT/GPIO/Serial/LoRa 原生 | SC | +| --- | --- | --- | --- | +| 部署後監控 | 僅企業版 | 無 | 雙方均弱 | +| 模型漂移偵測 | 無 | 無 | 雙方均無 | +| 主動學習 | 無 | 無 | 雙方均無 | +| OTA 模型更新 | 有限 | 無 | 雙方均弱 | + +--- + +## A3. 使用者流程比較 + +### A3.1 核心工作流程對照 + +``` +Edge Impulse（11 步驟，專業完整） SenseCraft AI（3-6 步驟，極簡快速） +═══════════════════════════════ ═══════════════════════════════ + +1. 建立專案 1. 瀏覽模型庫 / 選擇預訓練模型 + ├── 選擇標記方法 或 進入 Training 頁面 + └── 設定目標硬體 + 2. 連接裝置 (USB Serial) +2. 收集/上傳資料 ├── 選擇裝置類型 + ├── 裝置 / 手機 / 檔案上傳 └── 瀏覽器 Serial Port 選擇 + ├── 合成資料生成 + └── 雲端匯入 3. 部署模型到裝置 + └── 一鍵燒錄 +3. 標記資料 + ├── 手動 / AI 輔助 (GPT-4o) --- 如果需要訓練 --- + └── 匯入預標記資料 + 4. 建立類別 / 輸入目標名稱 +4. 設計 Impulse + ├── Input / Processing / Learning Block 5. 擷取訓練影像 或 僅輸入文字 + +5. 產生特徵 + Feature Explorer 6. Start Training + ├── 瀏覽器端 (分類) +6. 訓練模型 └── 伺服器端 (偵測) + ├── NN 架構 / Expert Mode / EON Tuner + --- 結束 --- +7. 驗證（Model Testing / Live Classification） + +8. 最佳化（量化 / EON Compiler） + +9. 部署（選格式 → Build → Download） + +10. 版本控管 + +11. 監控與迭代 +``` + +### A3.2 關鍵差異 + +| 面向 | Edge Impulse | SenseCraft AI | +|------|-------------|---------------| +| 步驟數 | 11 步（完整 MLOps） | 3-6 步（快速部署） | +| 上手時間 | 數小時到數天 | 數分鐘到數小時 | +| 靈活度 | 高（每步可深度自訂） | 低（固定流程） | +| 狀態閘門 | 嚴格（需資料→需訓練→才能部署） | 寬鬆（可直接部署預訓練模型） | +| 訓練執行 | 雲端運算 | 瀏覽器端 / 伺服器端 | + +--- + +## A4. 技術架構與裝置連線實作 + +### A4.1 技術架構比較 + +| 架構面向 | Edge Impulse | SenseCraft AI | +|---------|-------------|---------------| +| 前端框架 | React（推測） | Vue.js + Element UI | +| 渲染方式 | 伺服器端 + 客戶端混合 | 純 SPA (CSR) | +| 認證 | JWT + API Key + OAuth (Google/GitHub) | 跨域 iframe Cookie 共享 | +| 訓練後端 | 雲端 GPU 叢集 | 瀏覽器端 WebGL / 雲端 YOLO-World | +| 裝置連線 | Web Serial API + Node.js daemon + WebSocket | Web Serial API | +| 模型格式 | TFLite / ONNX / SavedModel + EON C++ | TFLite / ONNX / TensorRT / PyTorch | +| API | REST API (OpenAPI) + WebSocket | 無公開 API | +| 瀏覽器需求 | Chrome/Edge（瀏覽器模式）；daemon 不限 | 僅 Chrome/Edge/Opera | + +### A4.2 SenseCraft AI — Web Serial API 實作 + +**技術方案：** 完全使用瀏覽器原生 Web Serial API（`navigator.serial`），零安裝。 + +**原始碼驗證：** + +| 裝置 | 原始碼位置 | 鮑率 | +|------|-----------|------| +| Grove Vision AI V2 | `SenseCraft-Web-Toolkit/src/sscma/grove_ai_we2/deviceHimax.ts` | 921600 | +| XIAO ESP32S3 | `SenseCraft-Web-Toolkit/src/sscma/xiao_esp32s3/EspSerialDevice.ts` | 115200 | + +**連線流程（Grove Vision AI V2）：** + +``` +瀏覽器 (Chrome/Edge/Opera) + │ + ├── 1. navigator.serial.requestPort({ filters }) ← 使用者選擇裝置 + ├── 2. serial.open({ baudRate: 921600 }) + ├── 3. setRTS(false) → delay(100ms) → setRTS(true) [Hard Reset] + ├── 4. readLoop() ← 持續讀取，解析 \r{JSON}\n 格式回應 + └── 5. write() ← 發送 AT 命令或韌體資料 +``` + +**韌體燒錄：** Grove Vision AI V2 使用 Xmodem 協定；ESP32S3 使用 `esptool-js`（ESPLoader 協定）。 + +**優點與限制：** + +| 優點 | 限制 | +|------|------| +| 零安裝，開箱即用 | 僅 Chrome/Edge/Opera（無 Firefox/Safari） | +| 瀏覽器沙箱安全模型 | 每次開頁面需重新選裝置 | +| 無跨平台安裝問題 | 無法背景執行（關頁面即斷線） | +| 原始碼開源可參考 | 無法做裝置自動偵測 | + +### A4.3 Edge Impulse — 雙模式架構 + +#### 模式 A：瀏覽器直連 + +UI 標示為「Connect using WebUSB」，但實際使用 **Web Serial API**（非 WebUSB）。適用瀏覽器中輕量資料收集。 + +#### 模式 B：Node.js Daemon（主要模式） + +透過 npm 全域安裝的 CLI daemon，使用 `serialport` npm 套件（v8.0.8，C++ 原生模組），並透過 WebSocket 連線雲端。 + +**安裝需求：** Node.js 16+ / Python 3 / `npm install -g edge-impulse-cli`（需 node-gyp + C++ 編譯器） + +**原始碼驗證：** + +| 檔案 | 關鍵實作 | +|------|---------| +| `cli/serial-connector.ts` | `require('serialport')` — Node.js 串列埠通訊 | +| `cli/daemon.ts` | `new WebSocket(url)` — 連線 `wss://remote-mgmt.edgeimpulse.com` | + +**Daemon 架構：** + +``` +┌──────────────────┐ WSS ┌─────────────────┐ Serial ┌──────────────┐ +│ EI Studio (雲端) │◄═══════►│ Local Node.js │◄════════►│ Edge Device │ +│ 資料/訓練/部署 │ │ Daemon │ │ (MCU) │ +└──────────────────┘ │ serialport npm │ └──────────────┘ + └─────────────────┘ +``` + +**安裝痛點：** Node.js 版本依賴、原生模組需 C++ 編譯器、Python 依賴、全域安裝權限問題、跨平台差異。 + +### A4.4 兩平台連線技術比較 + +| 維度 | SenseCraft (Web Serial) | EI Daemon (Node.js) | +|------|------------------------|---------------------| +| 安裝需求 | 無 | Node.js + npm + C++ 編譯器 | +| 底層技術 | `navigator.serial` | `serialport` npm | +| 連線穩定性 | 受瀏覽器限制 | 原生，穩定性高 | +| 背景執行 | 不可 | 可 | +| 裝置偵測 | 手動選擇 | 自動偵測 | +| 鮑率切換 | 需斷線重連 | 動態切換 | +| 瀏覽器限制 | Chrome/Edge/Opera only | 無限制 | +| 適合場景 | 快速原型、教育 | 長時間收集、量產 | + +--- + +## A5. 商業模式與 SWOT + +### A5.1 定價模式 + +| 項目 | Edge Impulse | SenseCraft AI | +|------|-------------|---------------| +| 免費方案 | 3 專案 / 60 分鐘運算 / 3 協作者 / IP 歸平台 | 完全免費、無限制 | +| 付費方案 | Enterprise（客製報價）：無限運算、SSO、白標 | 無 | +| 收入模式 | SaaS 訂閱 + 企業授權 | 硬體銷售帶動 | + +### A5.2 生態系 + +| 維度 | Edge Impulse | SenseCraft AI | +|------|-------------|---------------| +| 硬體生態 | 硬體中立（40+ 廠商） | Seeed 自有硬體 | +| 軟體生態 | 獨立平台 | SenseCraft 生態系（AI/HMI/Data/App） | +| 社群 | 250K+ 開發者、論壇、Discord | 模型分享社群、Dify 聊天機器人 | +| 開源 | 部分 SDK/CLI 開源 | Web Toolkit 開源 | + +### A5.3 SWOT 分析 + +**Edge Impulse** + +| | 正面 | 負面 | +|---|------|------| +| 內部 | 完整 MLOps、多感測器、40+ 硬體、EON 最佳化、250K+ 社群 | 學習曲線陡、免費版受限、企業版定價不透明、平台鎖定 | +| 外部 | Qualcomm 資源、邊緣 AI 市場成長 | 社群擔心硬體鎖定 Qualcomm、開源替代方案興起 | + +**SenseCraft AI** + +| | 正面 | 負面 | +|---|------|------| +| 內部 | 極低門檻、完全免費、658+ 模型、YOLO-World、多語系 | 僅視覺 AI、僅 Seeed 硬體、無 API/SDK、無版本控管 | +| 外部 | 創客/教育市場成長、模型市集先發 | 專業平台降門檻、硬體鎖定限天花板 | + +--- + +## A6. 市場痛點與未滿足需求 + +### A6.1 痛點概覽 + +``` + 嚴重程度 + 極高 ─────── 低 + │ + ┌──────────────┼──────────────────┐ + │ │ │ + │ [5] 監控維運 │ [1] 資料收集 │ + │ ● 部署後黑箱 │ ● 遠端收集困難 │ + │ ● 無漂移偵測 │ ● 品質檢測不足 │ + │ ● 無主動學習 │ │ + │ │ [2] 資料標記 │ + │ [4] 部署 │ ● 手動標記耗時 │ + │ ● OTA 不足 │ ● 協作標記缺乏 │ + │ ● 跨硬體難 │ │ + │ │ [3] 模型訓練 │ + │ [6] 協作 │ ● 簡易vs彈性矛盾 │ + │ ● 免費版受限 │ ● 可解釋性不足 │ + │ ● 無 CI/CD │ │ + └──────────────┴──────────────────┘ +``` + +### A6.2 最嚴重的痛點 TOP 10 + +| # | 痛點 | 嚴重度 | 兩平台現況 | +|:-:|------|:-----:|-----------| +| 1 | 部署後監控完全空白 | 極高 | EI: 僅企業版 / SC: 無 | +| 2 | 缺乏模型漂移偵測 | 極高 | 雙方均無 | +| 3 | 無主動學習閉環 | 極高 | 雙方均無 | +| 4 | OTA 模型更新不足 | 高 | 雙方均弱 | +| 5 | 多感測器資料融合困難 | 高 | EI: 有限 / SC: 無 | +| 6 | 協作標記缺乏 | 高 | EI: 限企業版 / SC: 無 | +| 7 | 簡易性與彈性的矛盾 | 高 | 雙方均有 | +| 8 | 訓練結果可解釋性不足 | 高 | 雙方均缺 | +| 9 | 缺乏持續訓練管道 | 高 | 雙方均無 | +| 10 | 跨硬體移植成本高 | 高 | 雙方均有 | + +### A6.3 TOP 3 痛點深度解析 + +以下針對排名前三的痛點進行深度解析，這三者環環相扣，構成完整的「模型維運（MLOps）後半段」。 + +#### 痛點 #1 — 部署後監控完全空白 + +**問題本質：** 模型燒錄到裝置後變成「黑箱」，無法得知它在現場跑得好不好。 + +目前不管是 Edge Impulse 還是 SenseCraft，模型部署後都缺乏以下資訊： +- 模型每天做了多少次推論？ +- 信心分數的分佈如何？是否大量推論低於門檻？ +- 裝置的 CPU/RAM 使用率、溫度是否正常？ +- 裝置有沒有離線？離線多久了？ + +**具體場景：** + +``` +情境：把「瑕疵檢測模型」部署到工廠產線的 10 台裝置 + +沒有監控： +├── 某台裝置的攝影機鏡頭髒了 → 推論全錯 → 沒人知道 +├── 某台裝置記憶體不足偶爾崩潰 → 漏檢 50 件瑕疵品 → 客訴才發現 +└── 想知道模型整體表現 → 只能一台一台去現場看 + +有監控： +├── 儀表板即時顯示：10 台裝置、今日推論 12,340 次、平均信心 87% +├── 告警：「裝置 #3 過去 1 小時信心分數異常下降，請檢查」 +└── 趨勢圖：「本週整體準確率從 92% 降到 85%」→ 該更新模型了 +``` + +**兩平台現況：** + +| 平台 | 部署後監控能力 | +|------|--------------| +| Edge Impulse | 僅 Enterprise 版提供有限的裝置管理，免費版完全沒有 | +| SenseCraft AI | 完全沒有。模型燒錄後與平台斷開連結 | + +**類比：** 就像部署了一個 Web 服務後需要 Datadog / Grafana 做監控，AI 模型部署後也需要類似的可觀測性（observability），但目前沒有平台提供。 + +--- + +#### 痛點 #2 — 缺乏模型漂移偵測 + +**問題本質：** 模型訓練時的資料和實際運行時碰到的資料不一樣了，導致模型效能退化，但沒有機制自動偵測。 + +模型是用「某個時間點」收集的資料訓練的，但現實環境會變化。模型本身沒變，但輸入的資料分佈改變了，準確率就會悄悄下降。 + +**兩種漂移類型：** + +| 類型 | 定義 | 例子 | +|------|------|------| +| **Data Drift（資料漂移）** | 輸入資料的統計分佈改變 | 訓練時用白天影像，實際運行有夜間場景；季節變化導致光線不同 | +| **Concept Drift（概念漂移）** | 輸入和目標之間的關係改變 | 「好產品」的定義變了（品質標準提高），但模型還用舊標準判定 | + +**具體場景：** + +``` +情境：訓練了一個「農作物病蟲害偵測」模型，春天部署到田間 + +春天（訓練時）： +├── 光線充足、葉子翠綠、特定害蟲種類 +└── 模型準確率 95% ✅ + +三個月後（夏天）： +├── 光線角度不同、葉子更大更深綠、出現新害蟲種類 +├── 模型準確率悄悄降到 70% ❌ +└── 沒有偵測機制 → 沒人知道 + +又三個月後（秋天）： +├── 落葉枯黃、光線更暗 +├── 模型準確率降到 50%（跟隨機猜差不多）❌❌ +└── 農民發現漏報太多才來投訴 → 為時已晚 +``` + +**偵測方法（業界已知但尚未應用在邊緣 AI 平台）：** + +``` +邊緣端（裝置上，輕量）： +├── 監控推論信心分數的滑動平均 +├── 信心分數持續下降 → 發出告警 +└── 統計測試（KS 檢定、KL 散度）比較近期 vs 歷史分佈 + +雲端（上報後，精細）： +├── 比較訓練時的特徵分佈 vs 近期推論的特徵分佈 +├── 視覺化報告：哪些特徵漂移了、漂移幅度 +└── 自動分類：是 data drift 還是 concept drift +``` + +**兩平台現況：** + +| 平台 | 漂移偵測能力 | +|------|------------| +| Edge Impulse | 完全沒有。即使企業版也無此功能 | +| SenseCraft AI | 完全沒有 | + +**類比：** 漂移偵測就像汽車的儀表板警示燈——在引擎嚴重損壞之前提醒你該做保養了。目前的邊緣 AI 平台等於開車沒有儀表板。 + +--- + +#### 痛點 #3 — 無主動學習閉環 + +**問題本質：** 偵測到模型效能下降後，目前沒有自動化機制來修復，只能靠大量人工手動操作。 + +即使偵測到了漂移（假設有監控的話），目前的解決方案是： + +``` +手動去現場收集新資料 → 手動標記 → 手動重新訓練 → 手動燒錄到每台裝置 +``` + +這個流程太慢、太貴，尤其當裝置數量超過幾十台時根本不可行。 + +**主動學習閉環的完整流程：** + +``` +┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ │ +│ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐│ +│ │ 1. 裝置 │ │ 2. 篩選 │ │ 3. 標記 │ │4. 訓練 ││ +│ │ 執行推論 │───►│ 低信心樣本│───►│ 人工確認 │───►│重新訓練││ +│ │ │ │ 自動回傳 │ │ (AI 預標記│ │ ││ +│ │ │ │ │ │ 人工修正) │ │ ││ +│ └─────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └───┬────┘│ +│ ▲ │ │ +│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ +│ │ │ 6. OTA │ │ 5. 驗證 │ │ │ +│ └──────────│ 更新模型 │◄───│ 新舊比較 │◄──────┘ │ +│ │ 到裝置 │ │ 準確率提升 │ │ +│ │ │ │ 才推送 │ │ +│ └──────────┘ └──────────┘ │ +│ │ +└──────────────── 持續循環，模型越來越好 ──────────────────────┘ +``` + +**各步驟說明：** + +| 步驟 | 動作 | 自動化程度 | +|------|------|-----------| +| 1. 裝置推論 | 模型在裝置上執行推論 | 全自動 | +| 2. 低信心樣本篩選 | 信心 < 門檻的樣本自動暫存，連網後批次上傳（省頻寬） | 全自動 | +| 3. 人機標記 | AI 先預標記 → 人工快速確認或修正（比從零標記快 10 倍） | 半自動 | +| 4. 重新訓練 | 累積足夠新資料後自動觸發訓練 | 全自動 | +| 5. 驗證 | 新舊模型自動比較，新模型更好才核准 | 全自動 | +| 6. OTA 更新 | 新模型無線推送到所有裝置，無需人跑去現場燒錄 | 全自動 | + +**具體場景：** + +``` +接續農作物的例子，有了主動學習閉環： + +夏天，模型看到一張影像，信心只有 45%（低於門檻 70%） +→ 判定為「不確定的樣本」，自動上傳到雲端 + +雲端 AI 預標記：「這可能是新種害蟲」 +→ 農業專家只需點「確認」或修正標記（10 秒搞定） + +累積 200 張新標記後，系統自動觸發重新訓練 +→ 新模型準確率 93%（比漂移後的 70% 好很多） + +系統自動比較：新 93% > 舊 70% → 核准部署 +→ OTA 無線推送到所有田間裝置 + +結果：模型隨環境變化自動適應，不需要人跑去田裡 +``` + +**為什麼叫「主動」學習？** 傳統 ML 是被動的——人類決定什麼時候收集資料。主動學習是**模型主動告訴你它不確定什麼**，讓你只標記最有價值的資料，用最少人力達到最大改善。 + +**兩平台現況：** + +| 平台 | 主動學習能力 | +|------|------------| +| Edge Impulse | 完全沒有。有 API 可以手動上傳新資料，但無自動化閉環 | +| SenseCraft AI | 完全沒有。甚至沒有 API 可以程式化上傳資料 | + +--- + +#### 三者的關係 + +``` +部署後監控 ──── 發現問題 ───► 漂移偵測 ──── 確認原因 ───► 主動學習 ──── 解決問題 + │ │ │ + │ 「模型表現在下降」 │ 「因為環境變了」 │ 「自動修復」 + │ │ │ + └── 可觀測性（眼睛）────────┴── 診斷（大腦）────────────┴── 治療（手） +``` + +這三者串起來就是完整的「模型維運後半段」，也是目前**所有邊緣 AI 平台最大的功能空白**。任何平台若能率先提供這個閉環，將在市場上形成極強的差異化。 + +--- + +### A6.4 按使用者角色的痛點 + +| 角色 | 最痛的問題 | +|------|-----------| +| AI 初學者/創客 | 訓練效果不佳不知如何改善；免費資源不夠用 | +| 嵌入式工程師 | 部署整合工作量大；OTA 困難；跨硬體移植成本高 | +| ML 工程師 | 缺乏實驗追蹤；無 CI/CD；平台鎖定 | +| 產品經理/企業 | 部署後監控空白；模型漂移偵測無；協作不足 | +| 教育工作者 | EI 門檻高；SC 功能太少無法教進階概念 | + +--- + +# Part B — 本平台產品設計 + +> 本部分定義本平台的產品定位、核心流程、系統架構和功能規格。 + +--- + +## B1. 產品定位與目標 + +### B1.1 市場定位 + +``` + 入門門檻低 ──────────────────── 入門門檻高 + │ │ + │ SenseCraft AI │ Edge Impulse + │ ● 極簡三步驟 │ ● 完整 MLOps + │ ● 僅視覺 AI │ ● 多感測器 + │ ● 硬體鎖定 │ ● 硬體中立 + │ │ + │ ┌──────────────┐ │ + │ │ 本平台 │ │ + │ │ 定位 │ │ + │ │ │ │ + │ │ 低門檻 │ │ + │ │ + 開放硬體 │ │ + │ │ + 漸進深度 │ │ + │ └──────────────┘ │ + │ │ + 功能簡單 ──────────────────── 功能完整 +``` + +### B1.2 目標客群 + +| 客群 | 描述 | 核心需求 | +|------|------|---------| +| **主要** | 嵌入式/IoT 開發者 | 快速將 AI 模型部署到裝置，驗證效果 | +| **主要** | AI 初學者與創客 | 低門檻體驗邊緣 AI，零程式碼上手 | +| **次要** | 系統整合商 | 快速為客戶建置 AI 感測方案 | +| **次要** | 教育工作者 | 用於教學與工作坊的即時展示工具 | + +### B1.3 核心價值主張 + +> **三步驟將預訓練 AI 模型部署到任何邊緣裝置，並即時驗證推論效果。** + +- **簡單**：選模型 → 燒錄 → 看結果，三步完成 +- **開放**：不鎖定特定硬體廠商，支援多種開發板 +- **即時**：燒錄完成後立即在裝置上執行推論，結果即時回傳前端顯示 +- **本地化**：透過本地端 Backend Server 操作裝置，穩定、安全、不受瀏覽器限制 + +### B1.4 差異化策略 + +| 策略 | 對比競品的差異 | +|------|--------------| +| **本地端 Server 架構** | SenseCraft 受 Web Serial API 瀏覽器限制；EI daemon 安裝痛苦。本平台使用單一執行檔，零依賴安裝 | +| **硬體中立** | SenseCraft 鎖定 Seeed 硬體。本平台設計裝置通訊抽象層，插件式擴充 | +| **預訓練模型優先** | EI 強調從零訓練的完整流程。本平台 MVP 聚焦「選模型→部署→驗證」的最短路徑 | +| **即時推論視覺化** | 將裝置端推論結果即時串流到前端，提供直觀的效果驗證體驗 | + +--- + +## B2. MVP 核心流程設計 + +### B2.1 核心流程總覽 + +``` +┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ +│ Step 1 │ │ Step 2 │ │ Step 3 │ +│ 選擇預訓練模型 │ ──► │ 燒錄到硬體 │ ──► │ 裝置端即時推論 │ +│ │ │ │ │ │ +│ ● 瀏覽模型庫 │ │ ● 連接裝置 │ │ ● 啟動推論 │ +│ ● 篩選/搜尋 │ │ ● 選擇目標裝置 │ │ ● 即時結果串流 │ +│ ● 查看模型資訊 │ │ ● 一鍵燒錄 │ │ ● 視覺化顯示 │ +│ ● 確認相容性 │ │ ● 進度回報 │ │ ● 參數調整 │ +└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ +``` + +### B2.2 Step 1 — 選擇預訓練模型 + +**使用者故事：** 身為開發者，我希望能快速找到適合我裝置和應用場景的預訓練模型。 + +**流程：** + +``` +1. 進入模型庫頁面 +2. 篩選條件： + ├── 任務類型（影像分類 / 物件偵測 / ...） + ├── 目標硬體（或自動偵測已連線裝置） + └── 類別（人臉 / 車輛 / 工業 / 農業 / ...） +3. 瀏覽模型卡片 + ├── 模型名稱 + 縮圖 + ├── 支援的硬體清單 + ├── 效能指標（準確度 / 延遲 / 模型大小） + └── 描述與使用場景 +4. 選擇模型 → 進入詳情頁 +5. 確認硬體相容性 → 點擊「部署到裝置」 +``` + +**功能需求：** + +| 需求 | 說明 | 優先級 | +|------|------|:------:| +| 模型庫瀏覽 | 卡片式列表，支援分頁或無限捲動 | P0 | +| 篩選與搜尋 | 依任務類型、硬體、關鍵字篩選 | P0 | +| 模型卡片 | 顯示名稱、縮圖、任務類型、支援硬體、大小 | P0 | +| 模型詳情頁 | 完整描述、效能指標、支援硬體、使用範例 | P0 | +| 硬體相容性檢查 | 選擇模型時自動比對已連線裝置是否相容 | P1 | +| 模型下載 | 從模型庫下載模型檔到本地 | P0 | + +**驗收標準：** +- 使用者可在 30 秒內找到適合的模型 +- 篩選後的結果正確反映篩選條件 +- 模型詳情頁包含足夠資訊讓使用者判斷是否適用 + +### B2.3 Step 2 — 燒錄到硬體 + +**使用者故事：** 身為開發者，我希望能一鍵將選好的模型燒錄到我的裝置上。 + +**流程：** + +``` +1. 確認裝置已透過 USB 連接電腦 +2. 本地端 Server 自動偵測裝置 + ├── 顯示裝置類型、連接埠、狀態 + └── 若未偵測到 → 提示安裝驅動或手動選擇 +3. 選擇目標裝置（若有多個） +4. 點擊「燒錄」 +5. 燒錄過程： + ├── 前端顯示進度條（透過 WebSocket 即時更新） + ├── 進入 bootloader（自動處理 RTS/DTR 信號） + ├── 傳輸模型檔（Xmodem / esptool / 其他協定） + └── 重啟裝置 +6. 燒錄完成 → 自動跳轉到 Step 3 +``` + +**功能需求：** + +| 需求 | 說明 | 優先級 | +|------|------|:------:| +| 裝置自動偵測 | 本地 Server 偵測 USB 裝置並回報前端 | P0 | +| 裝置列表 | 顯示所有已連線裝置的類型、埠號、狀態 | P0 | +| 一鍵燒錄 | 點擊按鈕即開始燒錄流程 | P0 | +| 燒錄進度 | WebSocket 即時回報進度百分比 | P0 | +| 燒錄協定支援 | 支援目標硬體的燒錄協定（Xmodem / esptool / ...） | P0 | +| 錯誤處理 | 燒錄失敗時清楚的錯誤訊息與重試選項 | P0 | +| 裝置熱插拔 | 裝置插拔時即時更新裝置列表 | P1 | + +**驗收標準：** +- 裝置接上 USB 後 5 秒內出現在裝置列表 +- 燒錄過程中進度條平滑更新 +- 燒錄失敗時提供可操作的錯誤訊息（非技術性 stack trace） +- 燒錄完成後裝置自動重啟並進入推論模式 + +### B2.4 Step 3 — 裝置端即時推論 + +**使用者故事：** 身為開發者，我希望燒錄完成後立即看到模型在裝置上的推論結果，以驗證效果。 + +**流程：** + +``` +1. 燒錄完成後，裝置重啟進入推論模式 +2. 本地 Server 與裝置建立串列通訊 +3. 裝置執行推論並透過串列埠回傳結果 +4. 本地 Server 透過 WebSocket 將結果即時推送到前端 +5. 前端顯示推論結果： + ├── 影像分類：類別名稱 + 信心分數 + 即時圖表 + ├── 物件偵測：邊界框 + 類別 + 信心分數（疊加在影像上） + └── 推論延遲、FPS 等效能指標 +6. 使用者可即時調整： + ├── Confidence Threshold 滑桿 + └── 其他模型參數（視裝置支援而定） +``` + +**功能需求：** + +| 需求 | 說明 | 優先級 | +|------|------|:------:| +| 推論結果串流 | 裝置端推論結果透過 WebSocket 即時顯示 | P0 | +| 分類結果顯示 | 類別名稱 + 信心分數 + 即時長條圖 | P0 | +| 偵測結果顯示 | 邊界框繪製 + 類別標籤（若裝置有攝影機輸出） | P1 | +| 效能指標 | 推論延遲 (ms)、FPS | P0 | +| Confidence Threshold | 可調整的信心門檻滑桿 | P1 | +| 推論啟停控制 | 開始/停止推論的按鈕 | P0 | +| 裝置日誌 | 即時串列通訊日誌（展開/收合） | P1 | + +**驗收標準：** +- 燒錄完成到首次推論結果顯示 < 5 秒 +- 推論結果更新延遲 < 200ms（從裝置到前端顯示） +- Confidence Threshold 調整即時生效 +- 推論過程中頁面不卡頓 + +### B2.5 使用者旅程圖 + +``` +使用者情境：開發者想在 ESP32-S3 上部署一個人臉偵測模型 + +時間軸 ──────────────────────────────────────────────────► + +[安裝階段] [使用階段] + Step 1 Step 2 Step 3 + 下載安裝 選擇模型 燒錄 即時推論 + 本地 Server ───── ───── ───── + │ │ │ │ + ▼ ▼ ▼ ▼ + 執行安裝檔 開啟瀏覽器 裝置自動偵測 結果即時顯示 + (1 分鐘) 瀏覽模型庫 點擊「燒錄」 「偵測到人臉 + 篩選：偵測 進度 10%→100% 信心 92%」 + 啟動 Server 選：人臉偵測 裝置重啟 + (自動) 查看詳情+相容性 調整 Threshold + 點「部署」 查看 FPS + + ◄── 約 1 分鐘 ──► ◄── 約 1 分鐘 ──► ◄── 約 2 分鐘 ──► ◄── 持續 ──► + +情緒曲線： + 😐 安裝 😊 找到模型 😊 一鍵搞定 🎉 成功了！ + 好簡單 正在燒錄... 效果不錯 +``` + +--- + +## B3. 系統架構設計 + +### B3.1 整體架構 + +``` +┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ 使用者電腦 │ +│ │ +│ ┌──────────────────┐ HTTP/WS ┌──────────────────────┐ │ +│ │ 前端 Web App │◄═════════════►│ 本地端 Backend Server │ │ +│ │ (瀏覽器) │ localhost:PORT │ │ │ +│ │ │ │ ● 裝置偵測/管理 │ │ +│ │ ● 模型庫瀏覽 │ │ ● 串列埠通訊 │ │ +│ │ ● 燒錄介面 │ │ ● 韌體燒錄 │ │ +│ │ ● 推論結果顯示 │ │ ● 推論結果轉發 │ │ +│ │ ● 裝置狀態 │ │ ● 模型檔管理 │ │ +│ └──────────────────┘ └──────────┬───────────┘ │ +│ │ Serial/USB │ +│ ▼ │ +│ ┌──────────────────┐ │ +│ │ Edge Device │ │ +│ │ (MCU / SBC) │ │ +│ └──────────────────┘ │ +└────────────────────────────────────────────────────────────────┘ + │ + │ HTTPS（選用） + ▼ +┌──────────────────┐ +│ 雲端服務（選用） │ +│ ● 模型儲存庫 │ +│ ● 使用者帳號 │ +└──────────────────┘ +``` + +### B3.2 本地端 Backend Server + +**開發語言選擇：** + +| 方案 | 優點 | 缺點 | 評估 | +|------|------|------|------| +| **Go 單一執行檔**（推薦） | 跨平台編譯簡單、無 runtime、單一 binary、串列埠函式庫成熟（`go.bug.st/serial`） | ML 生態系較弱（但本 Server 不做 ML） | 最適合 | +| **Rust 單一執行檔** | 效能極佳、無 runtime、`serialport-rs` 成熟 | 學習曲線陡、開發速度慢 | 備選 | +| **Node.js** | 開發快、前後端統一 | 需安裝 runtime、原生模組編譯問題 | 不建議（重蹈 EI 痛點） | +| **Python** | ML 生態強、開發快 | 需 runtime、打包體積大 | 可考慮 | +| **Tauri** | 桌面應用框架、原生存取 | 需安裝桌面應用、非 Web 架構 | 備選 | + +**推薦方案：Go 編譯為單一執行檔**，使用者僅需下載一個檔案即可執行。 + +### B3.3 前後端通訊協定 + +**HTTP REST API — request/response 操作：** + +``` +GET /api/devices → 列出已連線裝置 +GET /api/devices/:id → 取得裝置詳細資訊 +POST /api/devices/:id/connect → 連線到裝置 +POST /api/devices/:id/disconnect → 中斷裝置連線 +POST /api/devices/:id/flash → 燒錄韌體/模型 +GET /api/devices/:id/status → 取得裝置狀態 +POST /api/devices/:id/command → 發送命令 +GET /api/models → 列出可用模型 +GET /api/models/:id → 取得模型詳情 +POST /api/models/:id/download → 下載模型到本地 +``` + +**WebSocket — 即時雙向資料流：** + +``` +ws://localhost:PORT/ws/devices/:id/inference → 即時推論結果 +ws://localhost:PORT/ws/devices/:id/log → 即時裝置日誌 +ws://localhost:PORT/ws/devices/:id/flash-progress → 燒錄進度 +ws://localhost:PORT/ws/devices/events → 裝置插拔事件 +``` + +### B3.4 裝置通訊抽象層 + +為支援多種硬體，設計裝置驅動的插件式架構： + +``` +┌─────────────────────────────────────────────┐ +│ Device Manager │ +│ ● 裝置偵測（USB 監聽） │ +│ ● 裝置生命週期管理 │ +│ ● 路由到對應 Driver │ +└─────────────────┬───────────────────────────┘ + │ + ┌─────────────┼─────────────┐ + ▼ ▼ ▼ +┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ +│ Driver A │ │ Driver B │ │ Driver C │ +│ ESP32 │ │ Grove AI │ │ (擴充) │ +│ │ │ V2 │ │ │ +│ esptool │ │ Xmodem │ │ ... │ +│ 115200 │ │ 921600 │ │ │ +└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ +``` + +每個 Driver 實作統一介面： + +``` +interface DeviceDriver { + detect() → 是否為此類裝置 + connect() → 建立連線 + flash(binary) → 燒錄模型/韌體 + startInference() → 啟動推論 + readInference() → 讀取推論結果 + sendCommand() → 發送命令 + disconnect() → 中斷連線 +} +``` + +### B3.5 技術挑戰與解決方案 + +| 挑戰 | 解決方案 | +|------|---------| +| HTTPS ↔ HTTP 混合內容 | 前端也由本地 Server 提供（同源）；或使用 `127.0.0.1`（Chrome loopback 特殊處理） | +| 連接埠佔用 | 自動偵測可用 port + 在固定路徑寫入 port 資訊 | +| 跨平台串列埠差異 | Go/Rust 串列埠函式庫已抽象化；Linux 處理 `dialout` 權限 | +| 裝置熱插拔 | 監聽系統 USB 事件（`udev` / `IOKit` / `WMI`） | +| 安裝/更新 | 各平台安裝包（`.dmg` / `.msi` / `.deb`）+ 自動更新 | +| 背景服務 | 系統服務（`launchd` / `systemd` / Windows Service）或系統匣 | +| CORS | `Access-Control-Allow-Origin` 設定（localhost 安全性可接受） | + +### B3.6 對比競品的架構優勢 + +| 優勢 | vs SenseCraft (Web Serial) | vs EI Daemon (Node.js) | +|------|---------------------------|------------------------| +| 背景執行 | ✅ 關頁面不斷線 | ✅ 相同能力 | +| 裝置自動偵測 | ✅ 無需手動選擇 | ✅ 相同能力 | +| 瀏覽器無限制 | ✅ Firefox/Safari 均可 | ✅ 相同能力 | +| 安裝簡易 | ⚠️ 需安裝（但僅一個檔案） | ✅ 遠比 Node+npm+C++ 簡單 | +| 離線操作 | ✅ 完全離線 | ✅ 相同能力 | +| 高鮑率穩定 | ✅ 原生串列埠 | ✅ 相同能力 | + +--- + +## B4. MVP 功能規格 + +### B4.1 F1 — 預訓練模型庫與選擇 + +| 項目 | 規格 | +|------|------| +| **概述** | 提供可瀏覽、搜尋、篩選的預訓練模型庫 | +| **模型來源** | 初期可整合公開模型（如 TFLite Model Zoo、Seeed 公開模型等） | +| **模型卡片資訊** | 名稱、縮圖、任務類型、支援硬體、模型大小、準確度、描述 | +| **篩選維度** | 任務類型 / 硬體相容性 / 模型大小 / 關鍵字搜尋 | +| **模型格式** | 依裝置而異（TFLite / ONNX / 專用格式） | +| **儲存** | 模型中繼資料可存雲端；模型檔下載到本地 Server 快取 | + +### B4.2 F2 — 裝置連線與管理 + +| 項目 | 規格 | +|------|------| +| **概述** | 透過本地 Server 自動偵測、連線和管理 USB 裝置 | +| **裝置偵測** | 監聽 USB 事件，依 VendorId/ProductId 識別裝置類型 | +| **裝置資訊** | 裝置名稱、類型、連接埠、連線狀態 | +| **連線管理** | 建立/中斷串列連線、自動重連（斷線後） | +| **多裝置** | 支援同時連接多個裝置，各自獨立管理 | +| **驅動擴充** | 插件式 Driver 架構，新硬體透過新增 Driver 支援 | + +### B4.3 F3 — 韌體/模型燒錄 + +| 項目 | 規格 | +|------|------| +| **概述** | 將選定模型燒錄到目標裝置 | +| **燒錄協定** | 依裝置 Driver 而定（Xmodem / esptool / 其他） | +| **燒錄流程** | 自動進入 bootloader → 傳輸 binary → 驗證 → 重啟 | +| **進度回報** | WebSocket 即時回報百分比，前端顯示進度條 | +| **錯誤處理** | 逾時重試、傳輸錯誤偵測、使用者可讀的錯誤訊息 | +| **安全性** | 燒錄前確認模型與裝置相容；提示使用者確認覆寫 | + +### B4.4 F4 — 裝置端即時推論與結果顯示 + +| 項目 | 規格 | +|------|------| +| **概述** | 燒錄完成後，在裝置端執行推論並即時顯示結果 | +| **推論模式** | 裝置自動進入推論模式，或透過命令手動啟動 | +| **資料流** | 裝置 → Serial → 本地 Server → WebSocket → 前端 | +| **分類結果** | 類別名稱 + 信心分數 + 即時長條圖 | +| **偵測結果** | 邊界框座標 + 類別 + 信心分數（疊加在影像上，若有影像輸出） | +| **效能指標** | 推論延遲 (ms)、FPS | +| **互動控制** | Confidence Threshold 滑桿、開始/停止推論 | +| **裝置日誌** | 原始串列通訊日誌（可展開查看） | + +--- + +## B5. 功能路線圖（Post-MVP） + +### B5.1 總覽 + +``` +MVP（當前） +├── 預訓練模型庫 +├── 裝置連線與燒錄 +└── 裝置端即時推論 + +Phase 1 — 訓練能力（基礎差異化） +├── F05 影像分類訓練（瀏覽器端或伺服器端） +├── F06 物件偵測訓練 +├── F07 資料收集與標記工具 +├── F08 模型可解釋性儀表板 +└── F09 資料品質檢測 + +Phase 2 — MLOps 能力（關鍵競爭力） +├── F10 部署後監控平台 +├── F11 模型漂移偵測引擎 +├── F12 OTA 模型更新管道 +├── F13 主動學習閉環 +└── F14 自動化 MLOps 管道 + +Phase 3 — 進階功能（長期差異化） +├── F15 LLM 驅動的模型設計助手 +├── F16 多感測器融合 +├── F17 邊緣端持續學習 +├── F18 聯邦學習支援 +└── F19 合規與安全框架 +``` + +### B5.2 Phase 1 — 訓練能力 + +| 功能 | 說明 | 對標競品 | +|------|------|---------| +| **F05 影像分類訓練** | 使用者上傳影像 + 標記 → 訓練分類模型 → 部署 | EI: Keras Transfer Learning / SC: 瀏覽器端 WebGL | +| **F06 物件偵測訓練** | 框選標記 → 訓練偵測模型 → 部署 | EI: FOMO/YOLO / SC: YOLO-World | +| **F07 資料收集與標記** | 多類型標記（邊界框/多邊形/關鍵點）、AI 預標記、協作標記 | EI: GPT-4o 標記 / SC: 僅框選 | +| **F08 模型可解釋性** | Grad-CAM 熱力圖、錯誤分析、信心度分佈、邊界案例 | 雙方均缺 | +| **F09 資料品質檢測** | 重複偵測、離群值、類別平衡分析、品質評分 | EI: Data Explorer 但無自動建議 / SC: 無 | + +### B5.3 Phase 2 — MLOps 能力 + +| 功能 | 說明 | 市場現況 | +|------|------|---------| +| **F10 部署後監控** | 推論統計、裝置健康、告警規則、群組管理 | 邊緣 AI 最大功能空白 | +| **F11 漂移偵測** | 邊緣端輕量偵測 + 雲端深度分析、自動告警 | 無任何平台提供 | +| **F12 OTA 更新** | 差分更新、分階段發佈、回滾機制、A/B 測試 | 雙方均弱 | +| **F13 主動學習** | 低信心樣本採集 → 人機標記 → 自動再訓練 → 部署 | 完整閉環不存在 | +| **F14 MLOps 管道** | 拖放式 pipeline、觸發機制、品質閘門、CI/CD | 雙方均無 | + +### B5.4 Phase 3 — 進階功能 + +| 功能 | 說明 | +|------|------| +| **F15 LLM 模型助手** | 自然語言描述需求 → 自動推薦模型架構與訓練策略 | +| **F16 多感測器融合** | 多通道同步收集、時間對齊、多模態融合訓練 | +| **F17 邊緣端持續學習** | 裝置端微調最後幾層，隱私保護 | +| **F18 聯邦學習** | 多裝置協同訓練、差分隱私 | +| **F19 合規安全** | 公平性審計、PII 偵測、對抗攻擊測試、合規報告 | + +### B5.5 優先級矩陣 + +``` + 高影響力 + │ + F10 監控 │ F13 主動學習 + F11 漂移偵測 │ F15 LLM 助手 + F12 OTA │ F18 聯邦學習 + │ + 低實作難度 ─────────┼──────────── 高實作難度 + │ + F05 分類訓練 │ F16 多感測器融合 + F08 可解釋性 │ F17 邊緣端學習 + F09 品質檢測 │ F19 合規框架 + F07 標記工具 │ F14 MLOps 管道 + F06 偵測訓練 │ + │ + 低影響力 +``` + +--- + +## B6. 商業模式與策略 + +### B6.1 定價策略 + +| 方案 | 內容 | 對標 | +|------|------|------| +| **免費版** | 模型庫瀏覽、裝置燒錄、即時推論、基礎訓練 — 核心功能完全免費 | 比 EI 更寬鬆（無專案數/運算時間限制） | +| **Pro 版**（未來） | 進階訓練功能、模型監控、OTA 更新、團隊協作 — 透明月費定價 | 比 EI Enterprise 更平易 | +| **Enterprise**（未來） | SSO、白標、私有部署、SLA、優先支援 | 類似 EI Enterprise | + +### B6.2 生態系規劃 + +| 維度 | 策略 | +|------|------| +| **硬體** | 硬體中立，透過 Driver 插件支援多廠商。初期聚焦社群主流板（ESP32-S3、Grove AI V2 等） | +| **模型** | 開放模型市集，整合公開模型庫 + 允許社群貢獻 | +| **社群** | 開源 Driver SDK，鼓勵社群貢獻硬體支援 | +| **整合** | API 優先設計，未來可整合 CI/CD、IoT 平台等 | + +--- + +# 附錄 + +## C1. 術語對照表 + +| 術語 | Edge Impulse 用語 | SenseCraft AI 用語 | 本平台用語 | +|------|------------------|-------------------|-----------| +| ML Pipeline | Impulse | 訓練流程 | （MVP 不含） | +| Feature Engineering | Processing Block | （無） | （MVP 不含） | +| Model Training | Learning Block | Training | （Post-MVP） | +| Model Deployment | Deployment (Build) | Deploy to device | 燒錄到裝置 | +| Live Testing | Live Classification | Preview / Invoke | 即時推論 | +| Device Management | Devices | Workspace | 裝置管理 | +| Pre-trained Models | 公開專案 | 模型庫 | 模型庫 | + +## C2. 競品支援硬體清單 + +**Edge Impulse 支援硬體（40+）：** +- Arduino: Nano 33 BLE Sense, Nicla (Sense ME/Vision/Voice), Portenta H7, UNO Q +- Nordic: nRF52840/5340/54L15/7002/9160/9161/9151 DK, Thingy:53/91 +- Espressif: ESP-EYE, ESP32-S3 +- STM: B-L475E-IOT01A, STM32N6570-DK +- Renesas: CK-RA6M5, EK-RA8D1, RZ/G2L, RZ/V2L, RZ/V2H +- Silicon Labs: Thunderboard Sense 2, xG24 Dev Kit +- Raspberry Pi: Pi 4 & 5, Pico +- NVIDIA: Jetson Orin & Nano +- 其他: Syntiant, TI, Qualcomm, Sony Spresense, Particle Photon 2 + +**SenseCraft AI 支援硬體（6 款）：** +- Grove Vision AI V2 +- XIAO ESP32S3 Sense +- SenseCAP A1102 +- SenseCAP Watcher +- reCamera +- NVIDIA Jetson (reComputer) + +## C3. 參考來源 + +### 競品分析來源 + +| 來源 | 說明 | +|------|------| +| Edge Impulse PRD | 透過 Playwright 自動化測試在 2026-02-11 驗證的完整平台分析 | +| SenseCraft AI PRD | 透過網頁爬取和截圖在 2026-02-09 完成的完整平台分析 | +| Edge Impulse 論壇 | forum.edgeimpulse.com 常見問題模式分析 | +| 社群討論 | Reddit (r/embedded, r/MachineLearning, r/tinyML) | +| 產業報告 | TinyML Foundation 報告、MLSys 會議論文 | +| 競品資料 | Roboflow、Google Teachable Machine、SensiML、Arduino Cloud | + +### 技術實作來源 + +| 來源 | 類型 | 說明 | +|------|------|------| +| `github.com/Seeed-Studio/SenseCraft-Web-Toolkit` | GitHub | SenseCraft 開源 Web 工具套件 | +| `src/sscma/grove_ai_we2/deviceHimax.ts` | 原始碼 | Grove AI V2 Web Serial 連線（921600 baud） | +| `src/sscma/xiao_esp32s3/EspSerialDevice.ts` | 原始碼 | XIAO ESP32S3 Web Serial + ESPLoader（115200 baud） | +| `github.com/edgeimpulse/edge-impulse-cli` | GitHub | EI CLI 工具，daemon 實作 | +| `cli/serial-connector.ts` | 原始碼 | EI daemon 串列埠通訊（`serialport` npm v8.0.8） | +| `cli/daemon.ts` | 原始碼 | EI daemon WebSocket 連雲端架構 | +| `docs.edgeimpulse.com/docs/tools/edge-impulse-cli/cli-installation` | 文件 | CLI 安裝指南 | +| `wicg.github.io/serial/` | W3C 標準 | Web Serial API 規格 | +| `pkg.go.dev/go.bug.st/serial` | Go 套件 | Go 串列埠通訊（建議方案） | + +--- + +*文件版本：v2.0 | 日期：2026-02-11 | 狀態：初稿*