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项目介绍

我希望全世界都能使用这个系统，实现AI的真正0门槛，人人都能体验到AI带来的好处，而并不只是掌握在少数人手里。支持上千种垂直场景，支持AI模型定制化和AI算法定制化开发 深度融合，赋能万物智视：EasyAIoT 构筑了物联网设备（尤其是海量摄像头）的高效接入与管控网络。我们深度融合流媒体实时传输技术与前沿人工智能（AI），打造一体化服务核心。

项目详情

EasyAIoT（云边端一体化智能算法应用平台）

我希望全世界都能使用这个系统，实现AI的真正0门槛，人人都能体验到AI带来的好处，而并不只是掌握在少数人手里。

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🌐 官方网站

EasyAIoT 官方网站：http://36.111.47.113:8090/

提供产品介绍、特性说明、四档硬件选型、安装包下载与文档入口，便于快速了解平台价值并开始落地。

📖 项目介绍

EasyAIoT（Easy AI Internet of Things）是一款云边端一体化的智能算法应用平台，专注于将人工智能与物联网深度融合，让摄像头、传感器与边缘算力在现场即可协同运转——从设备接入、数据采集，到实时视觉分析、智能研判与告警联动，全链路在一套软件中贯通完成。

许多智能物联网项目落地时面临同一困境：视频系统、设备平台、算法服务各自为政，集成成本高、运维割裂、扩容困难。EasyAIoT 用一套平台化解这一矛盾——同一套软件既可部署在 2 GB 边缘单机（edge）上先跑通智能闭环，也可落在 4～8 GB 边缘盒子（mini）实现单点智能，还可搭载于 AI 一体摄像头完成楼面级覆盖，或装进企业级全栈一体机，一箱配齐 IoT 纳管、海量视频接入与 AI 分析研判，不必维护多套版本、不必反复对接异构系统。

平台由 WEB、APP、DEVICE、EDGE、SENTINEL、VIDEO、RTC、AI、RUNTIME、POST、VISUALIZE、TWIN、TRANSFORM、PANEL、IDEA、HARNESS、SITE、TERMINAL 等核心模块组成，并以 COMPILE 承接多平台打包交付（含 Ubuntu / CentOS·RHEL 7～9（x86 + CentOS ARM，按 el7/el8/el9 分包） / 麒麟(Kylin) / 欧拉(openEuler) / Windows / macOS / ARM）。在能力侧，平台覆盖 GB28181 / ONVIF 多协议摄像头接入、RTC 消费级摄像头 P2P 桥接（基于 go2rtc，覆盖 Tapo、Tuya、Ring、Nest、小米、Wyze、DoorBird、GoPro、Roborock 九大品牌——门店 Tapo 补盲、涂鸦白牌纳管、海外 Ring/Nest 门铃、米家存量利旧、Wyze 低成本扩点、DoorBird 门口对讲、GoPro 机动机位、石头扫地机移动视角等场景，Web 一键接入并纳入统一视频与 AI 研判闭环）、大疆机场与无人机空中视角接入、实时 / 抓拍 / 巡检算法任务、RUNTIME 原生高速执行层（编译型二进制承接拉流解码、YOLO 推理、带框推流与多路原画转发——相对解释型链路更低 CPU/内存、更稳时延；同一二进制覆盖实时 / 抓拍 / 巡检 / 转发）、YOLO 目标检测、基于 HARNESS 的大模型智能标注与 SAM3 开放词汇智能标注、人脸/车牌识别、POST 定制研判（检出之后按现场规则过滤、复合判断再告警，改规则不必重训模型）、联邦算力集群调度、SENTINEL 集群节点哨兵（按业务摸清节点就绪与可调度能力，缺件可自助补齐，任务按真能力下发），以及 无限联邦边缘集群模式（普通开发板可即开即用、现场智能就地决策、告警与证据自动汇聚上云，算力随业务任意铺开），还有 MQTT / TCP / HTTP / Modbus-TCP / Modbus-RTU / OPC UA 物联网设备全生命周期管理，并由 EDGE C# 边缘采集运行时在现场以插件化采集器承接 Modbus RTU/TCP、OPC UA 等工业协议采集、本地调度与 MQTT 云边对接，以及可视化大屏与 Web 工艺组态，让设备数据既能展成指挥态势、也能落回工艺画面；并新增 POST 定制研判服务，把检测结果锻造成可贴现场的业务事件，误报少、规则可配、上线可先试跑；配套 TRANSFORM 多向数据流转引擎，把平台侧业务事件按约定投递到 MES / ERP / CRM / WMS 等外部系统，多方对接可配、可追、可复用；配套 PANEL 交付与值守入口，让一体机到场当天可装可验，值守与排障不必事事等开发远程敲命令；另以 SITE 官方网站对外呈现产品价值、四档硬件选型与安装包入口，让访客先看懂再下载、先选型再落地；并以 IDEA 社区贡献在线 IDE 让贡献者浏览器即可打开全仓、用 GitHub Copilot 共创、按改动发布到本机并提交 PR，把开源共建从「先配环境」变成「打开即改」；另以 TERMINAL 终端模块（基于开源 uniTerm 集成改名）提供 SSH / RDP / VNC / SFTP / 数据库 / Kubernetes 等 30 余种协议的一站式终端与远程运维入口。在体验侧，Web 管控台与移动 App / 小程序能力对齐，让指挥中心与现场巡检同一套业务逻辑、随时随地处置；并新增 ANDROID / IOS / HARMONYOS 三端壳打包工程，把这一移动体验以 APK / IPA / HAP 安装包形态覆盖到主流手机系统，一套前端、一键出包、版本统一管理。

一句话概括：EasyAIoT = AI + IoT，让万物互联的同时实现万物智视、万物智控。

📄 如需更完整的图文介绍，请参阅 EasyAIoT项目介绍 V2.0（PPT），以及 AI视频监控分析平台（PDF）。部署完成后的业务操作见 平台操作手册。

🏆 资质证书

🚀 快速开始

打开 README 心里嘀咕：「我这破机器……装得动吗？」——能。先别怂。

最轻一档，容器总占用大约就 1 GB。摄像头接入、实时分析、智能告警，小机器也能闭环——旧笔记本先爽一把，上瘾了再升档也不迟。

三步上车（Linux 示例）：

git clone https://gitee.com/volara/easyaiot.git
cd easyaiot

# 方式 A（推荐）
EASYAIOT_DEPLOY_PROFILE=edge sudo bash .scripts/docker/install_linux.sh install

# 方式 B
# sudo bash .scripts/docker/install_linux.sh edge install

装完浏览器打开 https://<服务器IP>:8888，默认账号 admin / admin123。验证一把：

.scripts/docker/install_linux.sh verify
# 可选：再瞄一眼内存是否还在规格内
.scripts/docker/install_linux.sh resources

绿灯齐了就收工——比你想的轻松，今天可以提前喝杯咖啡了。

🌟 关于项目的一些思考

📍 项目定位

EasyAIoT是一个云边端一体化的智能物联网平台，专注于AI与IoT的深度融合。平台通过算法任务管理、实时流分析、模型服务集群推理等核心能力，实现从设备接入到数据采集、AI分析、智能决策的全链路闭环，真正实现万物互联、万物智控。

🎛️ PANEL：一体机到场当天可装可验，值守不必等开发远程

智能物联网项目最容易卡在「最后一公里」：机器到了现场，却装不起来、验不出去、出了故障只能等开发远程敲命令，驻场成本与验收周期都被人拖住。PANEL 是面向集成商与现场运维的独立交付与值守入口——按档位一键装机、看清整机健康与依赖、启停服务与查日志当场办完；业务管控台尚未就绪时，也能先把整机拉起来、守住、交出去，把「机器到场 → 平台可用 → 可验收」从等人变成当天可闭环。

缩短验收周期：到场按 edge / mini / standard / full 选一档即可装机，进度与结果当场可见，少因命令记不全、步骤漏一步导致「装一半不知卡在哪」，PoC 与正式交付都能更快过验收
降低驻场与远程成本：容器是否在跑、资源是否吃紧、日志卡在哪一目了然，重启、清缓存、拉镜像不必先翻文档再等开发支援，值守人员可自助处置常见故障
多项目一套口径：同一套装机与运维入口可复用到多台一体机、多处机房，交付、值守、交接口径一致，避免「每台现场各一套口口相传」

📦 安装包下载：Ubuntu / Debian、CentOS / RHEL 7～9（x86 + CentOS ARM，对应 el7/el8/el9 RPM）、Windows、macOS 及 ARM / 麒麟(Kylin) / 欧拉(openEuler)等目标安装包见 Gitee Releases。

⌨️ TERMINAL：30+ 协议收进一个入口，值守排障不必再装一排工具

现场排障最耗时的往往不是故障本身，而是工具的拼凑：SSH 一个客户端、数据库另装 Navicat、Redis 再开一个、传文件另起 SFTP、看容器还要登服务器敲命令——账号、隧道、跳板各配一套，换台机器再配一遍。TERMINAL 基于开源 uniTerm 集成改名，以 30 余种协议覆盖远程终端、远程桌面、文件传输、数据库、容器五大运维场景，EasyAIoT 全套中间件左栏即点即连；以 Wails v3（Go + Vue 3）打成 Windows / macOS / Linux 单体应用、亦可 server 模式纯 HTTP 运行，把「装一排工具、配一堆客户端」变成「开一个入口、连所有现场」。

远程终端与桌面：SSH / Telnet / Mosh 远程终端与本地、串口终端，密码 / 密钥认证 + SSH 隧道端口转发直达内网；RDP / VNC / SPICE / X11 远程桌面，Windows 机器不必另装远控也能直接进去
文件传输：SFTP / SCP / FTP / SMB / WebDAV / S3 双栏浏览，支持 rz/sz 与拖拽上传，日志包、取证文件当场拉回本地
数据库客户端：MySQL / PostgreSQL / Oracle / SQL Server / Redis / MongoDB 开箱即用，库表结构、SQL 查询、结果集编辑、Redis 键值可视化一站完成，不必另装 Navicat / RDM
容器与监控：Kubernetes / Docker / Podman / nerdctl 容器终端、日志、启停一屏办完，配合 CPU / 内存 / 磁盘 / 网络 / 进程实时监控定位资源瓶颈

📡 RTC：消费级摄像头 P2P 桥接，让「没有 RTSP」的设备也能进平台

家庭、门店与轻量安防场景里，大量已在用的设备来自 Tapo、涂鸦、Ring、Nest、小米、Wyze、DoorBird、GoPro、Roborock 等品牌——它们普遍走厂商私有 P2P 协议，原生不提供标准 RTSP，传统视频监控平台往往只能劝用户另搭 Micam、Home Assistant 等中间件，接入链路长、运维割裂、AI 研判接不进来。EasyAIoT 新增独立 RTC 模块，基于开源项目 go2rtc，一次打通上述九大品牌的取流与对讲能力，把 P2P 桥接与平台编排收成一体——消费级设备也能像国标/ONVIF 摄像头一样，注册、预览、推流转发、挂 AI 任务、告警联动全链路打通。

已覆盖品牌与典型价值场景：

品牌
厂商 / 生态
典型设备
落地价值

Tapo
TP-Link
家用 IPC、室内/室外枪机、球机
门店、出租屋、小微店铺低成本补盲；云密码直连，支持双向对讲，无需折腾 RTSP 密码

Tuya
涂鸦智能
涂鸦生态 IPC、门铃、室内机
海量白牌/OEM 摄像头一次纳管；出海与国内涂鸦系设备统一接入，减少「一品牌一套对接」

Ring
Amazon
门铃、室外机、Spotlight Cam
海外社区、跨境电商仓门铃监控入平台；账号绑定后本地 P2P 取流，支持远程对讲

Nest
Google
Nest Cam、Doorbell
高端住宅、涉外项目Google 生态门铃/摄像头纳入统一值守，与专业摄像机同屏研判

小米
米家 / Mi Home
米家摄像机、智能门铃、室外机
国内家庭与连锁门店存量米家设备利旧；免 Micam 中间件，直连平台挂 AI 分析

Wyze
Wyze
Wyze Cam v3/v4、门铃、室外机
极致性价比摄像头批量入平台；本地 P2P、支持双向对讲，适合试点与广域补点

DoorBird
DoorBird
智能门铃、门口机
别墅、高端社区门口可视对讲与平台告警联动；MJPEG/音频/对讲一体桥接

GoPro
GoPro
HERO9–12（USB / Wi-Fi）
巡检、应急、运动视角机动机位；临时机位快速入流，适合勘察与现场记录

Roborock
石头科技
S6/S7/Qrevo MaxV 等带摄像头扫地机
移动视角补盲——家具底部、床底等固定摄像头看不到的区域；部分型号支持双向对讲

Web 一键接入：管控台「接入 RTC 摄像头」入口，按品牌动态表单填参；Ring / Nest / 小米 / Wyze / Roborock 等 OAuth 类平台经 go2rtc WebUI 完成账号绑定后，复制源流 URL 即可登记
全链路已打通：WEB 注册 → VIDEO /register/device/rtc-live → RTC 管理 API → go2rtc P2P 取流 → 标准 RTSP 输出 → SRS 推流转发 → Jessibuca 播放与 AI 分析，九大品牌同一套流程，无需额外中间件
双向对讲：Tapo、Tuya、Ring、Wyze、DoorBird、Roborock 支持 go2rtc 双向音频，门铃对讲、远程喊话与告警联动可扩展
生命周期联动：设备删除时自动清理 go2rtc 流配置；与设备目录、地图布点、算法任务体系无缝衔接
Docker 一体化部署：bash RTC/install_linux.sh start 即可启动 go2rtc + Python 管理服务，默认 host 网络适配 P2P 局域网直连

🏷️ 大模型智能标注：用业务语言定义场景，把现场知识训练成专属小模型

传统自动标注通常只能输入「人、车、安全帽」等类别词，能够找到通用物体，却很难准确表达客户真正关心的现场规则。EasyAIoT 新增独立的大模型智能标注窗口，基于现有 HARNESS 大模型底座，允许用户直接用完整自然语言描述真实业务场景，例如「标注进入施工区域但没有正确佩戴安全帽的人员，正常佩戴者不要标注」。大模型先理解对象、动作、关系、条件和排除项，再生成结构化标注；用户审核首批结果后，平台自动衔接 YOLO 小模型训练、发布、绑定与批量回标，将一次场景描述沉淀成可在现场持续高速运行的专属识别能力。

自然语言比标签更接近真实需求：标签只能说「是什么」，完整描述还能表达「在哪里、正在做什么、与谁有什么关系、满足什么条件、哪些情况必须排除」，减少通用类别与实际业务目标之间的语义偏差
更适合定制化数据冷启动：无需先准备成熟模型或大量人工样本，用户先描述场景，大模型即可生成第一批候选标注；审核修正后直接进入训练，让行业知识从第一张图片起就进入数据集
用大模型的理解力换取小模型的现场效率：大模型负责少量样本的复杂语义理解，小模型学习审核后的结果并承担后续高频推理，兼顾场景准确性、推理速度、部署成本和边缘运行能力
训练结果更贴合客户现场：训练目标来自用户自己的语言、图片和审核结果，而不是只依赖通用数据集中的宽泛类别，因此得到的小模型更接近项目的真实判定口径
完整闭环而非一次性 AI 调用：场景描述 → 大模型候选标注 → 人工审核 → 小模型训练 → 自动发布与数据集绑定 → 小模型批量回标，模型版本和来源全程可追溯

与 SAM3 智能标注的区别：SAM3 使用较短的视觉目标提示词，擅长回答「图里哪些像这个目标」并完成定位或分割；大模型智能标注接收完整业务场景描述，重点回答「什么条件下的哪个目标才是用户真正想标的」。两者入口和任务独立，但都可复用审核、训练与小模型回标流水线：通用目标快速提取优先使用 SAM3，涉及动作、关系、条件、例外和行业语义的定制场景优先使用大模型智能标注。

🔌 EDGE：C# 边缘采集运行时，让工业现场「采得准、上得去」

工控与楼宇现场常见「PLC、电表、传感器挂在 RS-485 或以太网侧，云平台却要另配一套数采软件、协议各写各的、配置改一次要派人到现场」——接入链路长、运维割裂、云边对不上口径。EasyAIoT 新增独立 EDGE 模块（C#），作为可独立部署的边缘采集运行时：多协议采集器插件、本地调度、配置驱动解析、MQTT 对接 EasyAIoT 云平台，把 Modbus RTU/TCP、OPC UA 等现场测点收成统一物模型上行，云端配置下发与属性写值也能直达边缘执行。

与设备管理「网关」的区别：设备管理里的网关是云上的产品/设备类型（GATEWAY + 子设备 SUBSET 拓扑），负责建档、影子、绑定与下发；EDGE 没有单独设备页面，而是现场去当这台网关的采集进程——采上来的数落在同一套设备管理里。另有一条路径是 iot-sink 在云端直接轮询 Modbus/OPC UA（平台须能访问现场设备）；EDGE 则在现场采完只走 MQTT 上云，适合 OT 隔离与 RS-485。当前已对齐网关属性上下行、子设备属性代报与配置下发，可作为现场工业网关使用；拓扑主动申报、子设备事件/服务透传、OTA 等完整网关协议面仍在演进。

为何选用 C# 做边缘物联网采集？

工业现场亲和：C# 在工控、SCADA、上位机领域生态成熟，Modbus、OPC UA、串口通信等协议库与工程实践丰富，集成商与自动化工程师上手成本低
强类型 + 结构化工程：测点映射、寄存器解析、配置校验在编译期即可发现错误，长期维护多协议采集器时比脚本语言更稳、更可测
异步并发不阻塞：async/await 天然适合多设备轮询、串口/网络 I/O 并发——同一网关可同时调度数十路子设备采集，避免 Python GIL 等解释型链路在高频轮询下的吞吐瓶颈
长驻服务稳定：.NET 运行时适合边缘网关 7×24 常驻进程，内存与 GC 行为可预期，配合依赖注入与插件化架构，采集器热插拔、版本迭代不必重启整站
跨平台可交付：同一套 C# 源码可发布至 Linux x86_64 / ARM64 工控机与边缘盒子，单文件/自包含部署，现场装机不必再配 Python 虚拟环境或 JVM
与云平台分工清晰：边缘侧专注「采、解、发」，DEVICE 侧专注物模型与设备生命周期——C# 不承担平台重业务与 AI 推理，资源占用更轻，适合挂在 RS-485 总线侧或弱算力网关上独立运行

采集器
协议 / 场景

modbus-rtu
Modbus RTU（RS485/串口）——电表、仪表、PLC 等总线侧设备

modbus-tcp
Modbus TCP——以太网侧工控设备、变频器、网关

opc-ua
OPC UA——现代化工控与上位系统互联

插件化采集架构：实现 ICollector 即可扩展新协议；Host 统一注册、调度与结果上报，采集逻辑与运行时解耦
配置双通道：本地 device-jobs.json 可离线运行；云端 MQTT config/downstream/push 可远程覆盖采集任务，现场改配置不必再派人
MQTT 云边一体：以平台 GATEWAY 身份接入——网关属性上报、子设备属性代报、云端属性写值下行，经 EMQX 对接 DEVICE/iot-sink，子设备自动创建与影子入库，数据在「设备管理」展现
独立打包交付：pack_linux.sh 产出 x86_64 / ARM64 Linux 部署包，可装于工控机、边缘网关，与平台主栈解耦部署
E2E 联调开箱即用：bash EDGE/demo/run_e2e.sh 一键验证采集 → MQTT 上行 → 云端入库全链路

🛰️ SENTINEL：集群节点哨兵，让「纳管即就绪、调度按真能力」

联邦扩容最怕「机器加进来了，却不知道能不能接活」——视频分析、推流转发、模型训练各要不同就绪条件，任务派下去才发现环境缺件，现场反复登机装依赖，验收卡在「装完跑不起来」。EasyAIoT 新增独立 SENTINEL 模块，作为跟着每台调度节点走的业务就绪哨兵：按勾选业务持续摸清本机是否真正可接活，把可调度能力汇聚到管控台；缺件时可自动请求环境补齐，让运维少登机、任务少踩坑、扩容交付当天就能验收。

按业务认能力：视频分析、推流转发、直播接入、模型训练、大模型、智能标注等——勾什么业务，就盯什么就绪度，不再按角色猜「这台机器大概能干啥」
纳管即监测：节点纳入平台后自动拉起哨兵巡检，扩容当天就能看见「能不能接活」，缩短「加机器—等联调—才发现不能用」的空窗
真能力驱动调度：只有环境真正就绪的节点进入可调度池，减少「派了跑不起来」的返工与客诉
缺件自助补齐：期望环境缺失时可自动请求平台补齐，把现场手工装机压缩成平台侧闭环，值守少登服务器
断网也能扩：无公网或受限网络现场可离线纳管与环境同步，边端扩容不被外网卡住
管控台一眼可验：组件健康与可调度功能同屏可见，验收与排障少猜、少翻机器，交付口径统一

🧭 POST：定制研判，让「检出」变成可运营的业务事件

视觉项目最容易卡在「模型已经框出人/车/物，告警却用不起来」——区域外路过也报、正常作业也报、客户要的是越线、滞留、人数超限，却只能反复改模型、停任务、等开发改代码。EasyAIoT 新增独立 POST 定制研判服务，把画面感知与业务判断拆开：检测继续专心「看见」，研判按任务编排「该不该报、报什么」——规则改了不必重训模型，分析画面也不必跟着停，让告警真正贴工地、园区、交通与厂区的管理口径。

按任务编排研判：每个算法任务可独立配置后处理步骤，默认先按检测区域过滤、再进入标准告警；也可插入业务脚本或行业插件，把人数统计、越线通行、停留超时、区域滞留、多条件复合告警配成可贴现场的规则链，同类场景一次配好、多任务复用
只报业务关心的范围：与设备「区域检测」联动，区域外目标自动滤掉、不会刷屏；未划区域时不挡告警，避免「没配区域就全哑火」。值守精力打在禁区、通道、工位等真正要管的地方，误报与人工复核成本明显下降
业务脚本与规则链可并存：基础配置里的业务脚本负责「用现场语言写判断」；规则页负责过滤与步骤顺序。两条能力相互独立、可同时启用，交付时不必在「写脚本」和「配步骤」里二选一，复杂现场也能把口径一次说清
行业逻辑可插拔：园区、工地、交通等差异化研判不必改平台内核。集成商与方案商可登记、启停自己的研判能力，并按任务挂上——同一套检测模型服务多个客户项目，把「每个现场改一版分析程序」变成「配规则、挂能力、验收口径」
上线前可试跑：用样例或真实检测事件在线回放当前规则，逐步看清「通过还是丢弃、会不会产生告警」，联调与验收能回答「这条规则到底拦了什么」，少靠上线后再靠客诉调参
改规则即时生效：运行中的任务保存规则即可跟上新口径，不必停分析、不必重推画面。现场临时改禁区、加一道判断，值守当天就能按新标准管，缩短「等窗口停机—再改—再验」的空窗
感知与研判互不拖垮：监控画面继续流畅分析，业务判断按需扩展；研判失败可选择「本步跳过继续告警」或「宁可不报以免错告」，在漏报与误报之间按现场风险偏好取值。楼面级（standard）与全栈一体机（full）默认具备该能力，轻量单机仍可先跑通检测告警，需要深度运营时再升档
四类内置研判插件（免登记）：line_cross（越线检测，配合 line 检测线与追踪）、region_enter_exit（区域进出）、dwell_timer（停留/滞留超时）、headcount_gate（人数阈值）——可与区域闸门、放行、业务脚本及行业插件编排成贴现场的规则链

📱 ANDROID / IOS / HARMONYOS：一套前端三端壳，人手一部手机都能用

移动端交付常卡在「平台覆盖」上：只支持一个系统的 App，把现场人员锁死在单位配发的手机上；而每多维护一套原生代码，成本翻倍、功能还容易漂移。EasyAIoT 的移动端是 一套 uni-app 前端 + 三套原生壳工程：同一套 APP 页面分别编译成 ANDROID（DCloud 离线运行时 + Gradle → APK）、IOS（WKWebView 壳 + xcodebuild → .app / .ipa）、HARMONYOS（ArkWeb 壳 + hvigor → HAP）三端可安装应用——一套业务逻辑，主流手机系统全部有原生安装包，不必维护三套代码。

平台
壳技术
打包产物
一键脚本

ANDROIDDCloud uni-app 离线运行时 + Gradleeasyaiot-<版本>-<环境>-android.apkANDROID/make-apk.sh / make-apk.bat
IOSWKWebView 壳 + xcodebuild（需 Xcode 16+）.app（模拟器免签名）/ .ipa（真机分发）IOS/make-ipa.sh
HARMONYOSArkWeb 壳 + hvigor（DevEco Studio）easyaiot-<版本>-<环境>-harmonyos.hapHARMONYOS/make-hap.sh

一套代码，零分叉：三端壳共用同一套 APP 页面与 admin-api——设备管理、实时预览、推流转发、算法任务、告警中心、模型推理/训练，在 Android、iOS、鸿蒙三端与 PC 管控台能力对齐；前端原生能力差异全部由条件编译隔离，一处改动三端生效
每端都用系统原生渲染：Android 跑 uni-app 离线运行时，获得原生 App 体验；iOS 通过自定义协议 easyiot:// 加载 H5 产物，页面以「正常网页」身份运行（ES Module、localStorage、对 admin-api 的跨域请求都与真实站点部署一致）；鸿蒙把 rawfile 资源映射为 http://appassets.local/ 虚拟主机交给 ArkWeb——无第三方引擎、无 file:// 各种限制、无行为分叉
每端一条命令出包：make-apk.sh / make-ipa.sh（模拟器 .app 或真机 .ipa）/ make-hap.sh 依次完成版本一致性校验 → 前端构建 → 资源同步 → 原生打包 → 命名成品；prod / test / dev 多环境各自出包互不覆盖
统一管理入口：.scripts/docker/mobile.sh 一入口管三端——status（三端版本一致性 / 工具链就绪度 / 已有成品）、build android|ios|harmonyos|all、bump、artifacts、clean，日常操作不必分别进入各模块
一条命令改齐五处版本号：APP manifest + Android build.gradle + dcloud_control.xml + iOS pbxproj（Debug/Release）+ 鸿蒙 app.json5——.scripts/docker/mobile.sh bump 1.0.1 101 一次改齐并回读校验；各端打包脚本在五处不一致时直接拒绝出包，宁可不出包也不出错包
成品命名即规范：全小写 kebab-case easyaiot-<版本>-<环境>-<平台>.<格式>，排序稳定便于归档，对对象存储 / CDN 与 CI 制品归集最友好；mobile.sh artifacts/clean/status 同时兼容新旧两种命名
CI 友好的流水线拆分：任何 Linux runner 都能先跑 --skip-native 完成前端构建与资源同步，再把同步好的工程交给 macOS runner（iOS）或自托管 DevEco runner（鸿蒙）做最后原生编译——一条流水线三端出包，不必每台机器都装平台工具链
签名与分发齐备：Android 用内置 iot.jks 签名（DCloud AppKey 已登记）；iOS 模拟器包免账号，真机 / App Store 包自动签名 + Team ID；鸿蒙 DevEco 内可自动生成调试签名，发行签名走 AppGallery Connect
每端文档与排查齐全：各模块自带 README，覆盖环境准备（JDK / Xcode 16+ / DevEco）、版本管理、签名与 FAQ 排查表；三端统一指南见 MOBILE.md

🎯 四档硬件，一套平台

很多智能物联网项目走到落地时都会卡住：功能做全了，小机器装不下；为了装得下，又得砍能力、拆版本、维护多套部署包。 EasyAIoT 用同一套平台化解这一矛盾——从 edge 极简单机合装，到 边缘盒子点上智能、AI 一体摄像头上墙即分析、AIoT 智能全栈一体机一箱配齐全链路，四类最常见的现场硬件各选一档即可，同一套软件贯穿从「先跑起来」到单点试点、楼面覆盖再到全栈交付，不必拆版本。

...（内容过长，已截断，更多详情请访问项目地址）

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