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            天津智易時代科技發展有限公司是由南開大學博士創建的高科技公司,成立于2013年,主要致力于各類環境要素的在線監測,在線服務。以品質高、資質全的揚塵監測系統、油煙監測系統、微型空氣質量監測系統和VOCs在線監測系統為主打產品,逐步深入研發了工況、煙氣、尾氣、水質等多類監測產品,形成了完善的智慧環保產品體系。2014年--大氣網格化綜合管理平臺開發、揚在線監測儀投入研發;2015年--大氣網格化綜合管理平臺投入市場,揚塵在線監測儀入投入生產;2016年--揚塵在線監測儀成品成熟,大量生產投入市場,與南開大學電子信息與光學工程學院共建傳感技術研究中心;2017年--環境監測系統開發揚塵在線監測技術成熟、微型空氣質量儀研發生產,解決方案備受好評,油煙、VOCs產品研發、投入生產;2018年--微型空氣質量監測儀成熟,得到業界認可... 了解詳情
            倒計時1天!智易時代工業巡檢機器人直播專場
            2025 12-01
            倒計時1天!智易時代工業巡檢機器人直播專場

            您是否還在為工業巡檢的這些痛點困擾?高危區域難覆蓋人工巡檢效率低、數據散24小時值守成本高、風險大……面對這些行業痛點,智易時代全系列工業巡檢機器人(輪式巡檢機器人、四足巡檢機器狗、掛軌式巡檢機器人…

            Technology Center

            技術中心
            • 12-152025
              實時守護藍天:微型空氣站污染物監測核心技術解析

              在大氣污染防治的精細化管理體系中,微型空氣站以其部署靈活、響應迅速、數據實時的優勢,成為區域環境監測的重要補充。它能精準捕捉PM?.?、PM??、SO?等關鍵污染物濃度變化,為污染溯源、應急處置提供數

            • 12-152025
              智易時代智能巡檢機器人軟件控制AI云平臺:適配多種機器人,賦能多種運用場景

              智能巡檢機器人軟件控制AI云平臺適配多種機器人,賦能多種運用場景在工業自動化浪潮下,傳統人工巡檢效率低、風險高、精度不足等痛點日益凸顯,機器人巡檢已成為各行業的剛需。智易時代融合AI智能算法、大數據分

            • 12-152025
              智易時代沙窩蘿卜智能分揀系統:讓津門沙窩蘿卜更具市場競爭力

              智易時代沙窩蘿卜智能分揀系統:讓津門沙窩蘿卜更具市場競爭力沙窩蘿卜作為天津地理標志產品,以“脆甜多汁、甜辣可口、水多無渣”享譽海內外,常年出口港澳和東南亞。但傳統分選方式卻成了產業升級的“絆腳石”——

            • 12-082025
              城市環境空氣質量監測智能站房數智化建設與改造方案

              城市環境空氣質量監測智能站房數智化建設與改造方案方案背景隨著我國城市化進程的加速和環保要求的日益嚴格,環境空氣質量監測的智能化、精準化需求愈發突出。傳統監測站房依賴人工巡檢,存在運維效率低、數據誤差大

            • 12-062025
              從監測到治理:水質監測在環境保護中的關鍵作用

              水質監測的含義:水質監測就是檢測水體中所含污染物的種類,對各種污染物的量和變化趨勢進行測試,進而評價水體質量狀況。水質監測的主要目的是監測水體成分與正常水質指標是否相同,其所檢測污染物主要有有機農藥、

            • 12-052025
              深化道路揚塵治理,共建美麗宜居家園

              道路揚塵作為城市粉塵污染治理的重點與難點領域,其管控成效直接關系到城區居民的日常生活品質與城市整體街道風貌。特別是在建筑工地密集區域、土方施工路段沿線,粉塵漂浮與擴散現象尤為突出,不僅影響空氣質量,更

            • 12-042025
              智易時代鐵路巡檢機器人:告別人工低效,邁向智能精準

              鐵路貨場作為物流樞紐,裝卸作業前后的“三檢”是安全的關鍵防線。傳統人工巡檢模式依賴人力往返、目視識別,不僅效率低下,更面臨環境復雜、項目繁多、易漏檢誤檢等難題。隨著貨運量持續攀升,傳統方式已難以適應高

            • 12-042025
              果實生長監測如何實現數字化

              在智慧農業發展浪潮中,對植物生長過程的精準、連續監測是實現科學管理的基礎。果實與莖稈的生長動態,直接反映了作物的健康狀況、環境適應性與最終產能。傳統人工監測方式無法滿足精細化種植需求,因此引入智能傳感

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