气味表达主观
依赖人工经验和语言描述，难以形成一致、可比较的数据。
01 / CONTEXT
把难以描述的气味转化为数字信息
ZeoScent 围绕气味样本、传感信号和识别模型构建数字嗅觉能力，可与智能终端、边缘设备和业务平台结合，用于研究、检测与创新应用。
采集环境影响大
传感器、样本、温湿度和流程差异会影响信号质量。
模型与样本难关联
训练数据、设备状态、算法版本和识别结果需要完整上下文。
从原型到应用困难
硬件、算法、边缘计算和业务流程需要协同设计。
02 / CAPABILITIES
核心能力
围绕实际目标组合能力模块，具体范围在调研与方案阶段共同确认。
01
气味感知终端
结合场景选择传感阵列、采样结构和边缘设备。
02
标准化数据采集
管理样本、采集流程、环境信息与传感信号。
03
信号处理
对原始信号进行清洗、校准、特征提取和质量检查。
04
识别模型
围绕分类、相似度与异常识别构建和管理算法模型。
05
数据与模型管理
关联样本、设备、算法版本和结果，支持研究追溯。
06
应用集成
通过边缘和平台能力将数字嗅觉接入实际业务流程。
03 / WORKFLOW
从气味样本到场景应用
定义样本
明确识别目标、样本体系、环境条件和质量要求。
采集信号
按标准流程采样并记录设备与环境上下文。
训练验证
处理信号、构建模型并使用独立数据进行验证。
部署应用
将设备、模型和结果服务接入现场或业务平台。
04 / SCENARIOS
典型场景
以可验证的业务和科研需求为起点，让方案、产品和服务形成协同。
样本与品质研究
建立气味样本数字档案，支持差异比较和研究分析。
异常气味识别
在明确条件下辅助识别气味变化与异常模式。
智能终端创新
与 AIoT 终端结合，探索环境、健康与消费场景应用。
06 / FAQ
常见问题
不是。ZeoScent 是数字嗅觉平台，包含传感终端、数据采集、信号处理、模型与应用集成等能力。
具体应用需结合样本、环境、验证方法和业务目标评估；平台用于建立可重复的数字信号与分析能力。
NEXT STEP
讨论您的数字嗅觉研究或应用场景
从样本体系、采集条件和识别目标开始，共同评估技术路径。