研究兴趣：智能物联网、嵌入式系统、人工智能

摘要：本文介绍在HZ-T536嵌入式开发板上搭建MCP服务器的全流程，实现通过自然语言控制开发板的功能。针对传统开发中需要记忆复杂Linux命令的痛点，通过结合CangjieMagic的自然语言处理能力和MCP协议，将用户输入的"查看IP"等自然指令自动转换为ifconfig等底层命令执行。文章详细阐述了硬件准备、MCP服务器设计原理、核心代码实现（包括安全性检查机制）、交叉编译部署方法及最终测试效果。该系统不仅支持基础查询功能，还能识别危险指令，为嵌入式开发提供了更直观的人机交互方式。

本文介绍了基于U-Boot开发T536开发板裸机程序的方法，重点讲解了GPIO控制LED的实现过程。文章首先阐述了裸机开发对理解硬件底层原理的重要性，然后详细说明了T536开发板的硬件资源信息、GPIO寄存器地址计算方法，以及32位ARM工具链的选择。通过一个LED闪烁的示例程序，演示了从代码编写、寄存器配置到U-Boot加载执行的完整流程。最后强调裸机开发是嵌入式开发的"内功基石"，建议从简单项目入手逐步深入理解硬件底层逻辑。该方案可扩展至UART通信、传感器采集等应用场景。

【摘要】开发板HZ-T536出现"部分网站可访问、部分不可访问"的网络异常，经排查发现是IPv4网关配置错误导致。关键问题包括：1)默认网关绑定在已断开的eth1网卡上；2)DNS仅配置了本地回环地址。解决方法：1)删除eth1无效网关，为正常网卡eth0配置正确网关；2)添加公网DNS服务器地址。通过iproute和resolv.conf文件修改后，网络立即恢复正常。该案例提醒双网卡用户需特别注意网关绑定状态和DNS配置，避免数据包路由错误。（149字）

本文介绍了在T536开发板上交叉编译CangjieMagic框架并调用智谱AI视觉语言模型(VLM)的过程。通过修改配置文件、配置stdx库、安装必要依赖等步骤，成功在开发板部署VLM模型。测试结果显示，该模型能准确识别图像中的公交车车牌信息(鄂B·5C805)，验证了VLM在嵌入式设备上替代传统OCR/YOLO方案的可行性。整个部署过程涉及库文件裁剪(47M)、curl安装等关键操作，为后续开发智能代理(AI Agent)奠定了基础。文章展示了CangjieMagic简化大模型调用的优势，为嵌入式AI应用

本文介绍了在HZ-T536开发板上交叉编译运行华为仓颉编程语言程序的实践过程。文章首先概述了仓颉语言的特性，包括高效编程、安全可靠、轻松并发等优势。随后详细说明了在Ubuntu环境下配置aarch64交叉编译工具链的步骤，包括安装编译器、配置SDK等关键环节。作者还提供了一个多线程测试程序示例，展示了程序的交叉编译过程及运行结果。最后指出1.0版本在静态编译方面的改进，使程序分发更加便捷。该实践为后续在嵌入式设备上开发更复杂的仓颉语言应用奠定了基础。

本文记录了HZ-T536开发板MINI版的评测体验。作者收到开发板后进行了开箱检查，确认配备两根USB线（供电和调试）。该工业级板卡配置为1GB内存+8GB外存。开机测试显示运行Ubuntu 22.04.5 LTS系统，需命令行登录后操作。通过uname和df命令验证了系统信息和存储空间。内置GCC编译器可正常编译运行测试程序。作者对产品质量表示认可，计划后续尝试使用华为仓颉语言进行开发。整个评测过程展现了开发板的基本功能和性能特点。

最近DeepSeek已经成为一个非常热门的话题，整天被刷屏。今天我也凑个热闹，在RK3588开发板上实现DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的部署，看看端侧推理的效果。把DeepSeek部署在嵌入式开发板上显然不是为了解决目前DS服务器不好用的问题。更多的是探索AI在嵌入式领域的应用前景。将 DeepSeek 部署在嵌入式开发板上有诸多意义，主要体现在以下几个方面：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是 DeepSeek-R1 系列中的一个轻量级蒸馏模型，以下是

前段时间测试了HZHY-AI300G工业级国产化智盒，它是基于RK3588处理器的，默认的镜像是Ubuntu 22.02，它虽然能够显示中文，但是没有安装中文输入法，使用起来有点不方便，今天尝试安装搜狗输入法，推荐给朋友们试试。有了中文输入法，很多测试就更容易了。

前面已经展示了AI300G智能盒转为工业网关的能力，接下来我们将测试RK3588的NPU推理能力。首先，需要安装RKNN相关工具和Python的环境。

前段时间，我参加了HZHY-AI300G智能盒试用，在电子发烧友论坛和优快云发布了相关内容。应厂商要求，录制了相关的操作视频，现在已经发在B站了，欢迎大家观看。这次视频对前面文章所描述的测试过程进行了前面的展示，相信大家更容易把这个智能盒用起来。

完成了车辆检测工作，我们将数据通过MQTT协议上传到华为IoTDA服务器。

环境准备好之后，接下来利用瑞芯微的NPU进行道路视频中的车辆识别，根据识别到的车辆的数量估计道路的流量情况，实现智慧交通中的流量监控功能。

现在看来只有一个解决办法，就是写一个Neuron插件，在其中修改neu_json_encode_read_resp1函数（定义在main/src/parser/neu_json_rw.c中），实现对华为物模型的支持。因为MQTT的载荷类型为二进制数据时，华为的平台才调用decode函数，否则就不调用。讲过，在使用Neuron上传数据到华为IoTDA的时候没有使用华为的物模型进行解析，因为两者的数据格式不同。今天在华为云的IoT平台上发现一个可以配置编解码插件的地方。错误的详情是这样的。

在前面的博文中介绍了和，今天介绍一下如何建立北向应用将采集到的数据发送到华为云物联网服务器上。

在中介绍了如何在HZHY-AI300G智能盒创建南向设备，有了南向设备就可以实现数据采集，但是还需要建立北向设备才能将数据发送到MQTT服务器上。在介绍北向设备之前，先介绍如何在华为IoTDA平台上建立设备。

在中介绍了如何在HZHY-AI300G智能盒安装Neuron工业协议网关软件，今天介绍如何创建南向设备。

为了能够将RS485等接口设备转换为MQTT设备，我使用了。Neuron是EMQ（杭州映云科技有限公司）出品的，它在物联网和工业互联网领域算是个领先厂商。我以前上课用的MQTTX客户端就是该公司的产品。Neuron早先是开源软件，核心部分和MODBUS、MQTT插件都免费。现在NeuronEx是最新版本，已经不开源了。

HZHY-AI300G智能盒默认的系统是Ubuntu，这样非常方便使用，接上USB键盘和鼠标就像使用电脑一样。厂商在百度盘中提供了测试例程，今天就来简单的测试一下。

周末就拿到了开发板，非常的小巧，和实验室使用的工业网关做个对比，简直是美女和野兽的区别。产品配了两根天线，短的是WiFi的，长的是4G的。作为一款在复杂工况中使用的产品，4G模块还是非常有用的。

HZHY-AI300G工业级国产化智盒，采用RK3588工业级芯片组适应-40℃-85℃工业级宽温网关。如果需要详细资料，包括工具链、BSP、出厂镜像等，可以向淘宝客服索要。这几年瑞芯微的产品在国内比较受欢迎，相关的技术文章很多，用起来不难。以前测试过其他厂家的RK3568产品，对瑞芯微的工具也比较了解。网盘的内容主要是原厂提供的资料。各级目录下包括的主要内容如下。

这对新手非常友好。我以前接触过一些工程师，他们以前有MCU经验，但是初试学习Linux还是有些困难的。HZHY-AI300G工业级国产化智盒，采用RK3588工业级芯片组适应-40℃-85℃工业级宽温网关。今天刚拿到产品，还没有加电测试，先整理一下学习资料。