六层全栈自研，从敏感材料到气味数据库
气体敏感陶瓷材料配方、多阵列MEMS芯片、传感模组、整机成品与AI智能识别算法，全产业链自主可控，为行业客户提供可验证的气体感知硬件底座。
四层产品体系，按需分级交付
从材料配方到整机成品，为不同阶段的客户提供灵活的合作形态。
气体敏感陶瓷材料配方
敏感材料自主配方，性能源头可控
半导体金属氧化物敏感材料，独立配方与微观结构控制，决定灵敏度与选择性的基础性能。
多阵列MEMS芯片
4/16阵列集成于3.5×3.5mm芯片
采用光刻、薄膜沉积、深硅刻蚀与释放工艺，多阵列冗余设计提升气体识别可靠性。
传感器模组
多路信号同步采集，即装即用
低噪声电路设计与多通道同步采集，为AI算法提供稳定、一致的气体原始数据。
整机成品
便携手持 + 固定在线两种形态
基于标准化参考设计快速落地整机产品，支持行业客户的ODM与定制合作。
六层闭环：敏感材料 → MEMS芯片 → 传感模组 → 参考设计 → AI算法 → 气味数据库
多阵列MEMS芯片，重新定义气体感知精度
阵列规模
4阵列与16阵列MEMS气体识别芯片率先流片成功，多阵列冗余提升识别可靠性，单芯片同步监测多种气体。
超小体积
芯片尺寸仅3.5×3.5mm，可植入手机、手表与机器人等空间受限设备。
耐温可靠
耐高温160°C以上稳定工作，适应车载、工业等严苛环境。
长期在线
超低功耗设计，支持穿戴设备与固定监测终端长期在线运行。
16格气体矩阵
单芯片即可同步监测以下气体，检测精度可达0.01ppm，矩阵支持按行业场景扩展自定义阵列。
AI识别算法与云端气味数据库
深度学习多变量回归模型结合自建多维度气味指纹图谱，让芯片读懂气体；数据库持续训练，随数据反馈不断进化。
端侧采集
MEMS芯片阵列实时采集多维气体信号，形成高一致性的气味原始数据。
AI识别
深度学习多变量回归模型与模式分类、预警模型，输出气体种类与浓度结果。
云端数据库
自建多维度气味指纹图谱持续训练，数据反馈迭代，识别越用越准。
芯片采购配套气体数据库——数据积累越多，识别越精准，形成「数据-算法-硬件」正循环。
六层产业链闭环详解
每一层自主可控，快速响应行业定制需求，持续降低气体智能感知的应用门槛。
半导体金属氧化物配方，微观结构自主控制
光刻、薄膜沉积、深硅刻蚀与释放工艺
多路信号同步采集，低噪声电路设计
便携手持与固定在线设备两种形态
机器学习引擎，模式识别与预警模型
多维气味指纹图谱，数据反馈持续进化