【新品体验】核桃派（WalnutPi）ZeroW开发板免费试用

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核桃派（WalnutPi）ZeroW设计、研发和制造均来源于中国，其定位是一款高性价比而且功能齐全的卡片电脑（SBC），尺寸兼容树莓派。是一款性能非常强大的Linux开发 ...了解更多>>

价值：￥109元提供：5个已申请：42人

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试用详情
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试用报告
讨论区

活动时间：

1. 申请报名：2024年 7 月 5 日 - 2024年 8 月 5 日

2. 公布名单：2024年 8 月 6 日

3. 发货日期：2024年 8 月 7 日

4. 试用期限：2024年 8 月 8 日 - 2024年 9 月 8 日

活动流程：

1. 产品申请：点击免费申请按钮即可报名。请认真填写申请理由，提交有创意的试用计划，大致的实现过程和应用场景，展示丰富的过往项目经验和网络影响力。

2. 筛选审核：官方会根据申请者填写的试用计划和论坛活跃度两个维度进行筛选。

3. 名单公布：试用名单将在活动页公布。

4. 试用通知：名单公布后工作人员将以短信 / 邮箱 / 电话等方式通知申请成功者。

5. 产品寄送：联系到试用者，双方确认规则后，将产品快递给试用者，具体到货时间以实际物流为准。

6. 试用报告：收到开发板后，需按要求定期上传评测报告（图文 / 视频）至德赢Vwin官网 论坛核桃派小组，试用报告要求100 % 原创，抄袭会被封杀哦。

7. 产品回收：首次邮寄由官方免费邮寄，活动过程中或结束后需将开发板全套退回（本款不需要退回）。

8. 优秀试用帖评选：将从试用报告的可读性、专业度、逻辑性、阅读量等方向综合评选。

9. 申请后可及时添加工作人员（微信elecfans123），方便后续及时发放试用。

试用报告：

1. 试用者收到开发套件后，进行学习评估，在发烧友社区发一个项目主题帖（参考模板）记录开发板的试用过程，分享试用心得。要求：在贴子展示申请理由以及开发板概述，后续试用在该主题贴评论区持续更新，试用规定时间内至少更新7次（不能一天更新完），更新内容为：项目概述、软件调试、硬件接入、演示等过程内容，按照申请描述完成一个完整项目，并上传完整的应用方案DEMO、样例。文字：描述字数500字以上，且需确保行文逻辑的严谨、准确和流畅，重点评测环节要有必要的文字说明进行阐述，以确保读者可以了解评测过程；图片：评测报告的配图需确保清晰，避免出现影响观感的“反光”、“曝光过度”和“暗部细节不清晰”等情况的发生；主题名：【核桃派ZeroW开发板体验连载】+项目名称

2. 每位试用者项目主帖至少达到30条以上评论回复，评论除了自己的试用记录过程还包含其他用户对试用过程的提问、评论（可邀请其他工程师积极参与评论）。

3. 工作人员设置厂商技术答疑帖，邀请专家入驻社区答疑，每位试用用户需在答疑帖提至少5个技术问题。

4.如未按要求完成评测的相应内容，开发套件将被收回，并取消活动参与资格，并降低下一次试用资格。

5.试用主题帖被认定为优秀可免费获得开发板（需退回的除外），也会获得社区的额外奖励，后续试用概率也会增大。

活动说明：

1.本次试用不包含拉票环节。

2.产品试用结束后，完整参与试用，可免费获得开发板。（试用报告积极完成，不存在水贴现象）

3.试用周期内如无特殊原因，要求一周上传一篇试用报告至德赢Vwin官网社区。

4.试用活动结束前，申请者应将完整的应用方案DEMO（含视频）上传至硬声APP，每位开发者需上传完整的开发内容+开发视频或应用方案视频。

5.如未按要求上传相应内容，开发套件将被收回，并取消后续活动参与资格。

6.技术支持：收到开发板后，请第一时间联系平台客服进入技术交流群，技术问题将由技术工程师专门解答。

7.如遇放假、快递停发等特殊情况，工作人员将会另行安排寄送时间，并通知相应开发周期。

8.若因突发状况，无法继续完成试用，以及收到套件的15天内，若没有更新内容，请主动与企业或者平台客服协商退还，方便其他网友继续试用。

9.活动过程中，套件所有权归活动发起者，试用者只拥有套件使用权; 若在使用过程中出现恶意损坏开发套件的行为，请原价赔偿

10.试用获奖者的优质评测报告，厂商有权转载至官方媒体平台（会标注原作者）

11.德赢Vwin官网拥有最终解释权!

企业介绍

核桃派（WalnutPi）设计、研发和制造均来源于中国，其定位是一款高性价比而且功能齐全的卡片电脑（SBC），尺寸兼容树莓派。是一款性能非常强大的Linux开发板，你可以使用它上网、玩游戏、学习编程和创造自己的电子产品等。愿景：每个人都可以通过数字化技术来实现自己的创意。使命：让数字化技术变得简单。目标：打造方便、便宜、好玩的Linux开发板。

他们正在申请

jf_47210120

16:0808-03

申请理由：作为一名拥有多年嵌入式系统开发经验的工程师，我对于将技术应用于实际问题解决充满热情。我写信是想申请贵公司提供的核桃派设备，用于启动一个名为"小小气象站"的项目，这将是一个展示核桃派在数据可视化方面潜力的绝佳机会。在过去的十年中，我一直致力于嵌入式系统的设计和开发，涉及多种行业和应用，包括但不限于工业自动化、智能家居以及环境监测。我的工作不仅包括硬件设计、编程等各种方面。项目概述： "小小气象站"项目旨在利用核桃派作为核心处理单元，结合一系列环境传感器，创建一个能够实时收集和展示气象数据的系统。这个系统将为用户提供一个直观的界面，展示温度、湿度、气压等关键气象参数。项目目标： 1. 实时数据展示：开发一个基于核桃派的实时数据展示平台。 2. 技术整合：将我的嵌入式系统经验与核桃派的技术优势相结合。 3. 教育与普及：通过项目实施，向社区成员展示气象学的基础，并教授数据可视化技术。 4. 社区参与：鼓励社区居民参与到项目中，提高他们对气候变化的认识。预计成果：实现一个小小气象站。项目实施计划： - 阶段一：根据我的专业知识，选择适合的传感器和硬件组件。 -阶段二：利用我在嵌入式编程方面的专长，开发数据收集和显示。最后优化和分享

lustao

12:0308-01

本人在本领域有三年多的学习和开发经验，最近少儿编程非常的火爆，申请这个核桃派（WalnutPi）ZeroW开发板，自己研究一下，借此学习能力吸引孩子的注意力，启发和引导孩子进入编程的大门，让他开始喜欢编程，国外的孩子都是很早就开始编程，所以出了很多天才，国内这方面比较欠缺，希望能申请到此套件，和孩子一起编程。项目计划 ①根据文档，快速入门 ②通过学习软件和系统，了解实际应用案例，熟悉开发过程 ③项目开展，按时间计划实施。 ⑤项目调试，优化，分享。预计成果

lzpisverycool

23:4307-30

本人有丰富的技术栈，go,python,haskell,java,flutter等，对网络协议也有一定的深刻理解，在linux系统上的编程以及网络编程，ws，grpc，以及容器化工具，docker,docker-compose均有两年以上使用经验。这次想利用该开发板制作一款小成本无线下载器，方便一些大型文件下载需要等待时可以不占用电脑而是使用该小设备，并且可以通过smb协议简易转移到电脑上。项目计划 1，完成linux环境的优化，例如修改国内源，安装必要安装包等 2，安装smb协议功能，并运行，挂上移动硬盘，分享移动硬盘内容 3，安装开源下载工具，并开放端口，使用手机或其他电脑远程开始下载 4，尝试在该开发板上接入屏幕，并随时显示下载中任务进度，速度，以及基本运行信息 5，调优预计成果：分享项目的开展过程，实施，并展示项目结果

大菠萝Alpha

22:4207-30

测试计划：宠物识别系统，考虑到WalnutPi ZeroW开发板搭载全志 H618 四核 Cortex-A53 SoC，具备一定的计算能力，同时从产品官网获悉WalnutPi ZeroW开发板支持Debian，故计划基于WalnutPi ZeroW开发板搭建一个宠物识别系统，外接USB摄像头，部署PP-YOLOv2模型，从摄像头获取图像并识别，计划实现如下功能： 1. 采集USB摄像头图像； 2. 基于Debian环境部署PaddlePaddle框架； 3. 利用COCO数据集，实现PP-YOLOv2推理和宠物识别功能。

1653149838.791300

23:4607-29

申请理由：本人嵌入式软件工程师，有全志V851SE方案(韦东山TinyVision)、树莓派5等开发经验。这款开发板主控全志H618性能优异，开发板资源、开发资料丰富，希望有机会试用体验。计划与预期： 1.资料收集整理，开发板原理了解，开发环境搭建 2.外设功能驱动，如GPIO、SPI、I2C等。 3.扩展口驱动SPI屏显示，做QT/LVGL应用等 4.拓展WIFI、蓝牙等开发应用

efans_ce0607

20:1807-26

申请理由：本人本科攻读电子信息工程专业，现攻读电路与系统专业博士，具有一定的STC51和STM32平台开发经验。项目计划： 1、根据文档，跑通核桃派SDK 2、在开发板上主要使用WIFI和HDMI接口功能，并扩展USB接口，或使用蓝牙功能，实现显示屏与键鼠的外接。 3、使用软件连接到服务器上，对远程电脑进行控制预期成果：实物展示（视频、图片），使用报告

jf_40199273

14:5507-23

申请理由: 本人在嵌入式LInux领域有2年半开发经验, 借着本次机会, 想使用此块板子搭建一个小爱音响本地音乐库服务。从而实现免费音乐自由。之前看网上别人都是用树莓派zero搭建, 但是考虑到此块板子性能比树莓派zero强大, 且价格便宜, 所以想用这个板子搭建。此外, 还想用此款板子搭建个ChatGPT服务, 来满足日常需求。目前群里面的人都是用树莓派zero, 但是这个板子价格高, 性能也没核桃派强, 这是个很好的替代品。项目计划: 1、使用核桃派ZeroW搭建小爱音响本地音乐库服务, 将从互联网上下载的收费音乐通过web界面存入TF卡。 2、实现让小爱音响播放音乐时, 它自动从TF卡中播放, 这样就避开了没有会员只能听半分钟音乐的限制。 3、再开发一个ChatGPT的web界面, 接入ChatGPT和文心一言等, 实现语音只能交互, 从而达到比小爱同学还要只能的极致体验。预期成果：实现上述所有功能，在论坛分享实现过程及开源代码。

裸奔小耗子

17:3507-20

作为一位从事家庭智控终端开发工作的专业人士，我对贵司的开发板深感兴趣。我相信这款开发板能够为家庭智能化提供非常理想的解决方案。我希望能够参加活动，有机会将一些经典模型如GPT、Whisper和Yolo等迁移到贵司的平台上，并将其用于家庭领域的智能化部署方案中。项目计划：最终实现效果与该视频类似：https://www.bilibili.com/video/BV1ch4y1H7nV/ 看介绍这块板子性能强大，我计划先在板子上上尝试部署CNN卷积神经网络，利用webcam获取实时图像，实现物体识别。同时利用麦克风实现语音输入与文字识别。当触发语音识别后，会同时进行语音识别与图像识别操作。识别完成后将结果整合，整合后再输入ChatGPT或其他大语言模型。最后再将大语言模型的输出结果利用TTS转化为语音进行播放。实现Chatgpt多模态输入（图像输入，语音输入），在赋予ChatGPT视觉的同时添加语音对话能力。目前计划使用的具体方案和流程如下： 1，使用speech_recognition进行语音输入，完成后将语音数据导入Whisper或google等语音识别模型中进行语音识别。 2，检测到语音输入完成后，程序会从esp32cam或类似webcam的视频流中截取最新的一帧，并利用YOLO或是RetinaNet，FPN等神经网络模型进行图像识别。 3，图像识别的信息与语音识别都得到后进行整合，通过GPT 提示词训练，将所有信息整合成文本并输入ChatGPT。 4，将ChatGPT返回的回复利用Edge-TTS进行播放，完成与具备视觉能力的ChatGPT进行语音交互。预期成果：开源所有代码，分享实现的全过程，视频展示实现结果。

jf_35900726

17:3407-20

我正在开发一个智能农业监控系统，监控植物生长情况，病虫害情况，以及环境情况，为农民提供精准的种植指导，帮助他们提高生产效率和经济效益。我相信这款开发板将为我所在的项目带来巨大的价值和优势。项目计划： 1，利用机器学习和图像处理技术，实现对害虫和病害的自动识别和预警。通过抓取摄像头画面并对图像进行AI处理，例如画面色块分析，YOLO物体识别等，分析植物叶片和土壤的情况，可以及时发现植物的健康问题，并提供相应的处理建议，帮助农民及时采取措施，减少损失。 2，使用开发板作为系统的终端处理设备，配合CO2传感器，VOC传感器，光照传感器，以及温湿度传感器，来实现大棚环境数据的采集，接着将这些数据显示在外接的LCD或OLED显示屏上，实现数据的可视化，更加方便作业人员对大棚内数据的把控。 3，利用开发板的联网功能，可做远程终端设备的通信模快使用。入网后，使用MQTT协议与上位机APP进行通信，实现设备的下行控制，和数据的远程可视，减轻工作人员的负担，对棚内各种数据的把控也更加准确！预期结果：实现计划中的功能，将项目计划中的内容按顺序完成，并发帖记录完成过程。最终实现全部功能，做成可用成品，并公开项目源代码与开发环境。

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17:3207-20

大家好，本人作为一个通信相关专业的学生，以及在学校物联网实验室下，对嵌入式、边缘计算、移动端AI开发拥有浓厚的兴趣，同时也有丰富的学习经历和经验。本人曾经使用过多个AI开发板，国外的包括树莓派3/4、jeston nano等开发板，以及国内瑞芯微RV系列，还有全志和地平线公司的开发板。之前听学长聊起过国产开发板，但涉猎相对较少，主要是因为国内开发板往往具有较为贫乏的开源资料，较为难以开发。而这块板子提供丰富的开发文档，从部署、到开发指南、甚至目前各种CV模型以及大模型也能轻松部署，能方便我们能进行二次开发，因此本人很希望借助这个机会，使用这块板子帮我完成任务。项目计划： ①先熟悉开发环境和其基本资源 ②先尝试示例中的外设应用，尝试其功能 ③加入姿态传感器，成功实现人体关键节点空间姿态的追踪。 ④一些有趣的测试：如果实现第三步的话，可以进一步尝试利用骨骼点模型，实现进一步人体更细致细节追踪实现预计成果：本人希望使用文档、图片、或者demo的形式，在上述计划每一步完成后，进行分享成果最后，希望能获得这次试用机会，谢谢！

jf_09530054

17:2807-20

本人从事嵌入式设备开发多年，针对ARM M系列、A系列、riscv均有涉猎，在多个电子论坛中多次申请设备，均保证质量的完成了评测任务，目前主要在体育直播公司从事音视频开发、QT界面开发和嵌入式开发，在日常的开发中也是经常采用ARM平台的Linux进行开发。目前所涉及的主要是研发一款设备，要求设备作为直播主机使用，其主要功能就是基于网络摄像头的自动瞄准跟拍的系统。项目计划： 1，学习文档及搭建开发系统：首先对官方进行深入研究，然后搭建开发系统，运行Demo程序开发。 2，从外部网络摄像头推流中抓取实时图像。 3，使用YOLO或是RetinaNet，FPN等神经网络AI模型进行图像识别，获取到需要追踪的目标位置。 4，在开发板自身同时运行MQTT服务端与客户端，通过MQTT命令控制终端云台设备，云台连接网络摄像头，实现自动追踪目标。云台的主控我计划使用ESP32制作。 5，将获取到的视频流经过处理后再次推送，方便对应直播软件最终获取。 6，将视频内容实时保留在开发板外接的硬盘内，作为归档。

jf_93760649

17:2707-20

申请理由：目前指纹锁已在防盗门上大量普及，但汽车使用的依旧是遥控钥匙，最多也只能做到不使用钥匙进入，但依旧需要携带。究其原因，主要是指纹传感器并不适合在较为恶劣的室外环境中工作。因此要彻底抛弃车钥匙，需要使用的技术依旧是人脸识别。我认为这块开发板非常适合作为车载电脑使用。我计划在上面部署一套人脸识别算法，基于YOLO等卷积神经网络，再结合工业物联网常用的毫米波雷达，与压力膜传感器，相互协作完成整套无钥匙启动系统。人脸识别和压力检测用来服务驾驶位，车门处人在毫米波雷达对汽车周围进行感应以实现人脸识别的按需启动，保证低功耗，其余车内毫米波雷达负责监控车内乘客情况。项目计划： 1，当驾驶室外部毫米波雷达检测到有人时，启动车门处摄像头，并进行连续人脸识别，当人脸识别对象匹配后进行车门解锁。否则将继续连续识别，直到毫米波雷达检测到无人，终止识别。 2，车门解锁后，开始读取车内毫米波雷达，若一定时间内没有检测到有人，超时后车门将重新落锁。如果检测到有人，那么将开启车内车机系统，为启动车辆做准备。 3，若驾驶室座位压力膜传感器数值增加超过阈值，则认为驾驶员已就位，那么将会开启驾驶室处人脸识别，二度对驾驶员进行连续识别。若识别通过，则车辆进入可发动状态，当驾驶员按下发动按钮即可启动。若识别不通过，则说明驾驶室中可能不是驾驶员，或摄像头抓取图像质量不佳，将继续连续识别，直到驾驶室人员离开，压力膜传感器读数恢复，则停止识别。预期成果：实现上述所有功能，在论坛分享实现过程及开源代码。

jf_76630469

17:2507-20

本来我的想法是做一个车机项目，但构思到后面发现我可以直接把他升级为智能家居中控系统。传统的车机多媒体服务都是在车机的屏幕上播放影音，我计划将车机变成一个车载AP，在车机上搭建推流服务器，并对连接上的设备提供影音推流服务。因为实际生活中，行车时前排人员大多是不会使用影音功能的，而车机屏幕也需要显示相关行车信息，所以需要影音功能的基本是后排乘客。这时后排乘客就可以利用平板或手机连接上车机的AP，使用影音推流服务。而核桃派体积小，性能强，刚好适合我的项目；除了以上多媒体功能外，我计划再搭载Home Assistant，MQTT，NodeRED，将它彻底变成一个家庭物联网中枢，控制其他边缘设备。项目计划：由于需要同时进行服务较多，而每个服务都需要特定的部署环境，多个服务在同一个系统上部署势必会出现各种各样的环境冲突问题。因此我计划把所有的服务按照功能划分部署在不同的docker容器中，来使得他们互不影响。计划搭载以下服务以实现功能： 1，物联网中枢：用ESP32作为边缘设备，尝试使用esphome以及mqtt两种方案将边缘设备连接到中枢。通过Home Assistant，Mosquitto，Node-RED实现 2，文件管理服务：方便对电影，电视剧，音乐等进行整理归类，读取外接U盘内文件，同时支持通过手机或Pad等上传影音文件。通过Nextcloud，Filebrowser实现。 3，共享盘：方便从车机内下载文件，将没看完的电影下载到手机内后续观看。通过FTP SERVER, Samba Server实现。 4，多媒体中心：实现媒体推流服务，并自动对多媒体文件进行整理分类。通过Jellyfish，Kodi实现。 5，Docker管理：用来维护车机内的各个Docker容器。通过Portainer实现。预计成果：实现全部功能，开源实现细节，并将实现过程封装为脚本并上传论坛，方便大家复刻。

jf_362010068

17:2407-20

最近刚好在进行车载自动化开发，需要一个平快速实现功能，验证算法可行性。我觉得这块开发板可以让产品设计初期的功能验证快速落地，非常适合我的项目开发。项目计划：本项目计划对车速进行实时监控，以实现以下三个功能： 1，启动自动巡航后通过PID进行车速控制，这样可以有效避免恒定油门控制下由于路面状况以及风阻变化导致的车速飘移。我计划用光编码器获取实时速度，并在开发板中完成计算。 2，实时调整车灯的照射角度。当车速较低时照射角度低，照亮较近的路面；当车速提高时提高照射角度，照亮远处路面。避免了当前主流的固定车灯角度带来的使用上的不便。 3，将开发板连接到车头的激光TOF距离传感器，来实时监测前车距离。当车距与车速不匹配时会进行报警提醒。如果车距快速减小且减小速度超过设定阈值，说明前车出现急刹，若同时车距也小于设定阈值，则自动进行刹车，避免追尾。预期结果：实现如上自动化功能，并开源实现代码。

jf_08252801

17:2107-20

本人有多年汽车行业经验，目前主要负责车载AI部分的项目开发与工程实现。项目计划：这块开发板性能强大，同时功耗相比普通电脑低很多，我认为非常适合作为车载电脑使用。我打算设计一套完整的停车辅助解决方案，一共涉及到以下几个功能模块： 1，车窗智能防结冰：冬天北方车辆车窗会在夜晚结冰，导致第二天早上需要相当长的时间化冰，否则将严重影响视线无法驾驶。车窗起雾的原因主要是车内外温差较大，导致车内湿气在车窗上凝结，随后被车外的低温冻住结冰。我计划的解决方案是，当熄火并锁车后，检测车内外温度差，若温度差大于设定值，则开启通风功能快速平衡车内外温度；当温差小于阈值后关闭通风节省电量。 2，后视镜智能调整：这个功能目前仅在一些顶配车型中有，我打算把这个功能也一并实现，方便对现有中低配车辆进行升级。后视镜的角度控制本质上是一个二轴舵机云台的控制。我计划预设三个角度，一是行车时后视镜角度；二是倒车时后视镜角度；三是停车时后视镜角度。三种状态通过检测汽车档位进行切换。 3，倒车雷达方案对比：倒车雷达的核心原理是距离检测，因此我计划对比超声波测距方案和激光测距方案的优劣，并根据他们自身的特长将两者结合起来完成一个间距视野角度与精度的倒车雷达。 4，可视无线倒车雷达：给货车或一些其他大型车辆添加倒车雷达，走线会比较麻烦，长期还容易出现老化问题，因此我计划将倒车摄像头改为无线wifi摄像头，将画面通过无线传输实时显示在LCD屏幕上。这样可以大大简化安装难度，只需要从尾灯取电即可。 5，车窗自动关闭及防夹手功能：下车时车窗自动关闭，此时可能会出现夹手问题，因此这套系统还会有关窗防夹的功能。功能的实现难点主要在于如何检测到夹手。目前来看有两个方案，一是可以在车窗下加装传感器，当压力超过阈值时判断为夹手；二是可以检测车窗电机电流，当电流异常增加时判断为夹手。项目中我计划对比两种方案，并选择较好的方案进行实现。 6，自动驻车及自动取消功能：实时监控车速及油门踏板状态，当油门为0且车速为0时，自动开启驻车功能；当油门踏板不为0时自动取消驻车。预计成果：以上内容实现除了软件外可能还需要一些硬件设计。完成后我会讲软硬件在论坛全部开源，并在过程中发帖分享制作过程。

桑阳阳

08:1907-17

开发基于车载的诊断仪，用于现场工程师程序刷新

QWE4562009

17:1007-16

可视化智能头盔提供更安全智能化的头部保护设备。功能模块阐述：主要涉及的原理有传感器技术：头盔内置多种传感器，包括加速度、陀螺仪、磁力计等可以实时获取头部的姿态、位置信息。基于SOC芯片平台，通过使用先进的数据处理与分析算法，智能头盔能够根据传感器获取的数据实时分析并做出相应的响应和调整。通过蓝牙或者wifi等无线输技术与其他设备进行无线连接，实现数据传输和远程控制。主要想实现姿态可视化，姿态监测与调整。通过传感器获取头部的姿态信息，智能头盔可以实时监测头盔使用者的运动状态，并根据需要做出相应的调整，提供更舒适的使用体验。碰撞检测和警示功能：智能头盔需要内置碰撞传感器，当检测到碰撞时，会理解发出警示信号，提醒使用者注意安全数据记录和分析功能：智能头盔可以记录头部运动的数据，包括活动的范围、频率等，通过数据分析可以提供给使用者合理运动的建议联网功能：需要实现无线联网功能，可以与其他智能设备进行数据传输和远程控制，实现更多的智能化功能应用场景：健身、户外运动领域：比如骑行、滑雪、攀岩等，提供更全面的安全保护和运动数据分析、记录工业领域：对于一些高风险行业，建筑、矿山等智能头盔可以提供实时的碰撞检测和警示功能，减少意外事故的发生医疗领域：可以用于脑外伤患者的监测和康复训练，提供准确的数据分析和调整建议其他领域：可以应用于训练和站斗之中，提供更精准的姿态监测和数据记录，帮助提高Z站的效果结合上述需要实现的功能，依赖于核桃派（WalnutPi）ZeroW强大的内置资源和外设接口，依托底层设计架构和开放的源码，嵌入式+硬件可以很容易实现客户需要的功能，达到试产的水平，最终基于全志H618实现可视化智能头盔产品的量产