[20250507] AI边缘计算开发板行业调研报告 ​​(2024年最新版）​

原创 于 2025-05-07 21:30:00 发布 · 520 阅读 · 1 ·
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#人工智能 #边缘计算

[20250507] AI边缘计算开发板行业调研报告 ​​(2024年最新版）​

一、行业背景​​

随着物联网设备激增与AI模型轻量化，边缘计算成为AI落地核心场景。AI边缘计算开发板（Edge AI Board）作为硬件载体，需满足​​低延迟、高能效、多模态​​需求，推动智能安防、工业质检、自动驾驶等领域的创新。

  • ​​市场规模​​：2023年全球AI边缘计算硬件市场规模达320亿美元，预计2027年突破765亿美元（CAGR 21.3%）。

  • 技术驱动力​​：

    • ​​模型轻量化​​：MobileViT、TinyBERT等模型参数量压缩至10M以内。

    • ​芯片异构化​​：CPU+GPU+NPU+FPGA混合架构成为主流。

    • 软件生态​​：TensorFlow Lite、ONNX Runtime、TVM等框架适配优化。

​二、主流开发板技术参数对比​在这里插入图片描述

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启航RK3588边缘计算之旅：飞凌嵌入式OK3588开发板（一）
shajiayu1的博客
07-07 2553
OK3588开发板在硬件配置上也非常强大，内置大容量内存和存储设备，支持多种接口和扩展功能，为开发者提供了广阔的开发空间。通过RKNN-Toolkit，开发者可以将训练好的模型快速转化为可在OK3588开发板上运行的文件，极大地提高了开发效率和部署速度。使用OK3588开发板以及C++和Python版本的人工智能算法的不同实现方式，我们可以构建一个准确快速的图像分类系统。利用OK3588开发板和相应的算法，我们可以实现2D和3D目标检测，为视觉系统的实时应用提供支持。一、保定飞凌公司简介。
51c自动驾驶~合集50
whaosoft~aiotの开发板商城
02-11 1105
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13756479
OrangePi Kunpeng Pro 开发板测评 | AI 边缘计算 & 大模型部署
哦豁灬
05-29 7375
香橙派联合华为发布了基于昇腾的 OrangePi Kunpeng Pro 开发板，具备 8TOPS 的 AI 算力，能覆盖生态开发板者的主流应用场景，具备完善的配套软硬件。开发板的整体体验远超出预期，作为低功耗 AI 边缘计算开发板，支持Ubuntu、openEuler操作系统，能够满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求，结合昇腾 AI 生态支持，在 CV 网络上的表现令人满意。更让人意外的是，甚至对于大语言模型也有一战之力。
迅为RK3568开发板瑞芯微安卓11核心板NPU边缘计算人工智能物联网
mucheni的博客
03-23 9360
性能强：iTOP-3568开发板采用瑞芯微RK3568处理器，是一款中高端通用型SOC，22nm工艺制程。内部集成了四核64位Cortex-A55处理器。主频高达2.0Ghz，2GB内存，16GB EMMC，RK809动态调频。 双核心架构GPU：集成了双核心架构GPU、ARMG52 2EE、支持OpenGL ES1.1/2.0/3.2、OpenCL2.0、Vulkan1.1、内嵌高性能2D加速硬件。 内置独立NPU：内置独立NPU，算力达0.8T，可用于轻量级人工智能应用。 强大的视频编解码：高性能VP.
迅为RK3399开发板瑞芯微国产安卓工控核心板边缘计算AI人工智能
mucheni的博客
03-14 4535
新增Android8.1、OpenWRT、yocto系统全开源我们开发了8.1版本的Android、Ubuntu20、Linux-QT5.9、Debian9、 yocto、OpenWRTs等系统，全开源，稳定好用。 新增人工智能深度学习框架迅为率先在RK3399开发板上支持了Docker、TensorFlow目标检测 APl、OpenCV、Keras、scikit-learn、pytorch和Python等，组成了人工智能深度学习框架，让产品研发更简单高效。 全新升级《嵌入式Linux开发指南》包含从基础环
澎湃算力 玩转AI 华为昇腾AI开发板——香橙派OriengePi AiPro边缘计算案例评测
dele
07-19 3759
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半导体技术基础
吴建明wujianming_110117
04-13 4381
半导体技术基础 AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。 AI芯片该使用什么方法原理去实现，仍然众说纷纭，这是新技术的特点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
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AI 边缘计算平台 - 爱芯元智 AX620A 爱芯派开箱
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最近疫情有点猛，宅在家里，没事找点事干，撸撸板子吧。 拿出来趁着双 11 优惠，花了 520 RMB / 块，买的两块爱芯派（套餐），来个开箱贴，顺便测试一下开发板的串口、网口、音频、摄像头、屏幕，以及 NPU。 作为一款能耗有很大优势的 AI 边缘计算平台，当然也要测试一下不同工作状态下的功耗情况。
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是基于瑞芯微RK3576 CPU 的一体开发板，RK3576 是瑞芯微旗下一款低功耗、高性能的通用型 SoC 处理器，适用于基于 ARM 的PC 和边缘计算设备、个人移动互联网设备和其他数字多媒体应用，采用 ARM 架构的八核心 CPU，集成 GPU、MPU、NPU、VPU 等多种计算核心，具有丰富的外设接口，可以满足AIoT 中的复杂场景需求。九鼎所有开发板已经成功！！！
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本篇博客为香橙派 AIpro的完整版体验测评，包含：外设功能应用与YOLOv5S部署，内容详细且真实！
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使用过Movidius NCS神经计算棒的同学应该清楚，NCS做推理是要将文件传输到NCS神经计算棒中处理的，而目前英特尔提供的SDK只支持USB2.0的速率传输，所以你现在使用那根USB3.0接口的神经计算棒，无论在USB2.0的主机(如树莓派)上还是USB3.0的主机(如UP Squared Board)上，速度其实还是没什么差别。Mobileye的产品覆盖了全球50个国家，据官方资料显示，截至2015年底，Mobileye在全球有1000万的装载量，到2016年底会有273款车的SOP的合同。
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01-07 2185
基础实验
​​GStreamer​移植到开发板
最新发布
08-05
在将 GStreamer 移植到嵌入式开发板的过程中，涉及多个关键步骤，包括交叉编译、插件支持配置、硬件加速优化等。以下是一个系统性的指导流程： ### 交叉编译准备 在开始移植之前，需要准备好交叉编译工具链。确保工具链支持目标开发板的架构（如ARM）。通常，嵌入式Linux平台使用如Yocto、Buildroot或手动配置的交叉编译环境。GStreamer官方提供了多种平台的编译支持，可以通过`gst-build`或`meson`构建系统进行交叉编译配置。 在交叉编译时，可以使用`CMake`来指定目标平台的架构和安装路径，例如： ```bash cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/gstreamer/qt-gstreamer-1.2.0/arm/install -DARCH=arm ``` 完成编译后，将生成的头文件、库文件以及插件文件（如`libgstqt5videosink.so`）复制到开发板的对应目录，包括GStreamer插件路径（通常为`/usr/lib/gstreamer-1.0`）[^3]。 ### 配置GStreamer插件 GStreamer的灵活性来源于其插件系统。在嵌入式平台上，需要根据具体需求选择合适的插件集。基础插件（如`gst-plugins-base`）和良好支持的插件（如`gst-plugins-good`）通常是必需的，而`gst-plugins-bad`和`gst-plugins-ugly`则可根据项目需求选择性编译。 为了提升性能，建议启用硬件加速插件，例如使用V4L2进行视频采集、利用GPU或VPU进行视频解码。这些插件能够显著降低CPU负载，提高多媒体处理效率[^2]。 ### 系统集成与测试 完成交叉编译和插件配置后，下一步是将GStreamer库及其插件集成到开发板的文件系统中。可以通过NFS挂载、SD卡烧录或直接写入Flash等方式部署。部署完成后，建议使用`gst-launch-1.0`命令进行功能测试，例如： ```bash gst-launch-1.0 v4l2src ! autovideosink ``` 该命令将测试视频采集与显示功能是否正常工作。 ### 硬件加速支持 在嵌入式设备上，硬件加速是提升多媒体处理性能的关键。通过配置GStreamer的插件路径并启用相应的硬件加速模块（如VAAPI、OMX、V4L2等），可以充分利用开发板上的GPU或VPU资源[^2]。 ### 调试与优化 在实际部署过程中，可能会遇到性能瓶颈或兼容性问题。此时可以使用`GST_DEBUG`环境变量进行调试，例如： ```bash export GST_DEBUG="*:3" ``` 这将输出详细的调试信息，有助于定位问题所在。 ---
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