如果你厌倦了国内互联网的“CRUD（增删改查）”，想找一个真正能用代码在物理世界扎根的场景，请看过来。
- 我们在解决什么真实面临的实际问题？ 我长期在非洲维修一线，每天面对的是： • 编码混乱：不同主机厂体系完全不统一，OE 号形同虚设。 • 物理磨损：旧件油污、磨损严重，无法靠编号识别。 • 采购黑洞：极度依赖人工经验，错误率高，导致停工损失巨大。 我们手握真实维修场景、稳定采集入口、持续产生的工业数据。我们要做的不是一个识别工具，而是全球工业零件的视觉索引系统（Visual Index）。
- 技术蓝图 (The Blueprint - 核心技术主权) 我们追求极致的架构自主可控，严禁绑定任何大厂封闭式云 API： • 端侧边缘计算 (Edge Computing)：主攻 C++ 交叉编译 (Wasm/Native) 与 OpenCV 算子优化。核心识别与位姿估计必须在本地完成，实现“离线生存”。 • 物理基准纠偏 (Geometric Calibration)：已定稿 V2.1 版 5 码阵列 (ArUco) 标准垫片。我们需要利用物理锚点，在 500 元低端机上实现亚毫米级的几何还原。 • 私有化向量检索：基于 Milvus/Faiss 构建百万级特征指纹库，确保数据的绝对主权。
- 寻找 1-2 位核心合伙人 这不是招人打工，是寻找共建行业标准的战友。 • 架构方向：精通分布式系统，能搭出可扩展、Offline-first 的工业级底座。 • 视觉方向：擅长 Image Retrieval / Embedding，能攻克重油污、复杂光照下的小样本识别难题。
- 我们的承诺与底气 • ✔ 资产就绪：2.1 版物理标定方案已量产， SKU 样片采集进行中。 • ✔ 股权空间：核心团队持股，不画饼，谈实业。 • ✔ 真实战场：你的代码直接决定非洲矿山的卡车能否转动。
- 项目主页与联系方式 GitHub 传送门：github.com/magview-yan (建议优先阅读 README.md 了解 V2.1 物理基准定义) • 微信：yanl7511 • 邮箱：admin@magviewe.com
- 真实的非洲工况：重油污、变光照、低端机（500元级）、V2.1版 5 码物理基准已下线。我们寻找能用代码赋予它亚毫米纠偏灵魂的总师
