面向人工智能的嵌入式软件平台关键技术研究

面向人工智能的嵌入式软件平台关键技术研究

一、摘要与关键词

（一）摘要

随着人工智能技术不断从云端向边缘侧迁移，嵌入式软件成为承载 AI 推理、系统调度与场景落地的关键载体。受限于终端设备的功耗、算力与存储约束，如何在本土芯片平台上实现高效、稳定、可复制的 AI 部署路径，已经成为产业界与研究界共同关注的重要课题。本报告以瑞芯微平台适配为主线，从技术体系、平台能力与行业实践等多个维度展开系统研究。

研究首先梳理 AI 嵌入式软件的核心技术模块，包括边缘 AI 计算优化、嵌入式深度学习框架适配、软硬协同调度以及安全与实时性保障等，构建起面向终端场景的技术分析框架。在此基础上，结合瑞芯微 RK3588、RK3568 等代表性芯片，对其 NPU 架构、SDK 工具链与典型应用进行剖析，总结端侧在适配流程、性能优化与功耗控制上的共性模式，并以四个典型场景为例，讨论在多路输入、实时性与功耗约束之间的工程权衡，为后文的技术体系分析和案例研究提供具体参照。
在方法层面，报告综合采用文献研究、案例分析与对比评估等手段，既关注技术指标与工程复杂度，也兼顾成本、生态与标准化等综合因素。

总体而言，综合前文分析可以认为瑞芯微平台在 AIoT 与边缘计算场景中具备较高的性价比与生态优势，但仍面临跨平台标准不统一、大模型端侧适配难度较大等挑战。针对上述问题，报告从企业、行业和政策三个层面提出针对性建议，以期为后续研究和工程实践提供参考。

（二）关键词

人工智能；嵌入式软件；瑞芯微；边缘计算；NPU；软硬协同；AIoT

Artificial Intelligence; Embedded Software; Rockchip; Edge Computing; NPU; Hardware-Software Co-Design; AIoT

（三）术语与缩略语
  • 瑞芯微（Rockchip）：指瑞芯微电子股份有限公司及其 SoC/模组平台，全文中文部分统一使用“瑞芯微”表述。
  • RKNN-Toolkit2（简称 Toolkit2）：PC 端模型转换与量化工具，用于将主流框架训练的模型转换为 RKNN 格式。
  • RKNN-Toolkit Lite2（简称 Lite2）：板端 Python 推理库，便于在目标设备上快速验证模型推理效果。
  • RKNN 模型：经 Toolkit2 转换生成的 .rknn 格式模型文件，内部包含网络结构、量化参数与平台相关元数据，可根据需要携带加密信息和部分运行时配置等附加信息。
  • NPU（Neural Processing Unit）：面向神经网络推理任务优化的专用处理单元，通常在功耗不显著增加的前提下提供高于通用 CPU 的矩阵运算能力，本报告主要关注瑞芯微 SoC 内置 NPU。
  • 模型量化（Quantization）：将模型参数与中间结果从高精度浮点数转换为低比特整数表示，以在精度可接受的前提下降低存储与计算开销，提升端侧部署效率。
  • ONNX（Open Neural Network Exchange）：一种用于描述深度学习模型的开放格式，可实现不同训练框架与推理引擎之间的模型互通，降低跨框架迁移成本。
  • 算子融合（Operator Fusion）：将多个连续算子合并为单一算子，以减少中间特征图在内存之间的读写次数，从而在一定条件下降低带宽开销并提升推理效率。

二、引言（绪论）

（一）研究背景与意义

近年来，国家“新基建”“智能制造 2025”等战略不断推进，终端智能化成为推动制造业升级和新型基础设施建设的重要抓手。公开的产业研究报告普遍认为，边缘计算和 AIoT 已成为带动电子信息产业增长的重要动力，相关芯片与软件市场保持较高增速，为嵌入式 AI 技术的大规模落地创造了良好环境。相较传统嵌入式系统，面向人工智能应用的嵌入式软件不仅要承担设备控制与通信任务，还要支持图像识别、语音交互和多传感器融合等复杂 AI 功能，对软件架构、性能优化与安全治理提出了更高要求。

从技术演进来看，模型剪枝、量化、蒸馏等轻量化手段的成熟，使 AI 推理逐步从云端向本地迁移；同时，嵌入式芯片不断集成专用 NPU、ISP 等加速模块，使得在 RK3588、RK3568 等终端平台上运行中等复杂度模型成为现实。然而，算法工程化与平台适配工作仍高度依赖经验，缺乏系统化的方法论。从技术视角看，当前行业在算法效率、硬件架构与开发模式三个方面均出现明显拐点：在算法侧，INT8 量化等技术在经典模型上已较为成熟，但在复杂任务和自定义算子上仍存在稳定性与精度平衡问题；在硬件侧，CPU + GPU + NPU 的异构架构逐渐成为主流，如何在不同算力单元之间合理划分任务、避免资源闲置是重要挑战；在开发模式侧，行业正在从“算法优先”向“软硬全栈协同”转变，而工具链和平台生态的成熟度仍有较大提升空间。

在产业层面，智能家居、工业视觉、车载电子、智慧城市等场景对本地智能的依赖日益增强，要求嵌入式软件在低功耗条件下保持稳定、可维护与可升级。瑞芯微等本土芯片厂商凭借成本与本地化支持优势，在 AIoT 终端市场形成了较高的出货规模，并围绕视觉 SoC、边缘计算模组等产品逐步构建起涵盖方案商与整机厂商在内的生态体系。因此，围绕瑞芯微平台展开系统研究，对于提升国内终端 AI 方案的自主可控能力具有现实意义，也有助于为产业链协同和国产化替代提供可借鉴的技术路径。

（二）国内外研究进展与不足

从国际研究与产业实践来看，过去三到五年间，围绕 AI 加速卡与专用算力芯片的体系化研究明显加速。以英伟达为代表的厂商，围绕通用 GPU、Chiplet 异构集成、专用 AI 加速器、晶圆级引擎、数据流架构和 RISC-V 处理器等多条技术路线并行推进，在架构设计、内存层次、指令集扩展和软件栈建设方面形成了较为完整的技术谱系。相关公开论文和技术白皮书普遍聚焦大模型训练与推理的算力瓶颈、能效比以及系统级可扩展性问题，逐步形成“芯片 + 编程模型 + 编译器/运行时 + 工具链”的一体化生态。

在产品与架构层面，英伟达围绕 Hopper 架构及后续 Blackwell 架构加速卡持续演进 Tensor Core、NVLink 互连和低精度（FP8/FP4）计算，引导了大规模集群场景下的主流技术路线；AMD 则通过 Instinct MI300 系列和 CDNA 3 架构，在 Chiplet 封装、CPU-GPU 统一内存及开源 ROCm 生态上形成差异化竞争；Intel 通过 Gaudi 系列聚焦专用 AI 加速指令和集群网络，Cerebras、SambaNova、Graphcore 等新兴厂商分别在晶圆级引擎、可重构数据流单元和稀疏注意力等方向进行探索。需要指出的是，这些新兴厂商虽然在架构创新方面贡献突出，但在业务发展和生态扩展上也面临一定市场压力，其技术路线与生态的长期可持续性仍有待观察。整体而言，上述工作共同推动了“高带宽内存 + 多级缓存 + 稀疏/低精度计算 + 软件栈协同优化”的技术范式逐步成熟。

面向软件与工具链，国际主流厂商普遍采用“封闭核心 + 开放接口”的策略：一方面通过 CUDA、ROCm、Poplar 等平台提供端到端开发环境和性能调优工具，降低开发者在算子优化、内存管理和多设备并行上的门槛；另一方面又通过 ONNX、TVM、XLA 等开源编译与部署工具引入更高层的抽象，以适配多种后端硬件。与本研究关注的端侧嵌入式场景相比，这些研究更多面向数据中心与云端集群，对极低功耗、严格成本约束和长生命周期维护的关注仍相对有限，大部分结论难以直接迁移到大规模分布式、强实时性的边缘设备场景中。

在国内 AI 算力体系层面，近年来以华为昇腾、寒武纪思元、海光 DCU 等为代表的本土加速卡平台持续迭代，在数据中心训练与推理市场逐步形成与国际厂商同台竞争的格局。公开研究与行业报告显示，本土 AI 加速芯片在中国市场的出货规模和占比稳步提升，部分场景已经能够满足大模型训练与推理需求，并在自主可控和本地化支持方面具备明显优势。随着这些平台在算力架构、网络互连和软件栈上的成熟，国内围绕 AI 加速架构、编程模型和性能优化方法的研究也在持续深化，为端侧和嵌入式场景提供了上游算力与工具链支撑。

在嵌入式和边缘计算领域，瑞芯微、全志等企业在中低功耗芯片方面积累了丰富经验，也在积极布局 AI 软件生态，如提供模型转换工具、推理引擎与示例工程。瑞芯微的 RKNN-Toolkit 工具链支持主流深度学习框架模型的转换与量化，在端侧部署实践中已得到广泛应用；全志的 Tina Linux AI 框架在智能音箱等终端设备中实现了大规模出货。学术界和产业界在轻量化算法（如由国际研究提出并被国内团队广泛采用的 Once-for-All 网络，用于从单一超网络生成适配不同硬件的子网络）、嵌入式框架（如阿里 MNN 端侧推理引擎）与端侧推理展开了大量研究，该类工作也被包括清华大学在内的多家机构应用于边缘设备模型优化，为本土平台生态完善奠定了基础。不过，从整体上看，现有研究往往以单一技术点为中心，缺少从完整软件栈与行业落地角度的系统性总结。

总体而言，现有文献在“平台无关”的技术分析上相对充分，而针对瑞芯微等国内主流平台的专项研究仍然不足，尤其是在软硬协同调度、生态工具链评价与工程经验沉淀方面存在空白。
弥补这一空白，有助于推动本土芯片在更广泛 AI 场景中规模化应用。

  • 软硬协同调度机制：缺乏对NPU与CPU/GPU任务分配策略的量化分析
  • 生态工具链评价：缺少基于大规模项目数据的SDK成熟度评估模型
  • 工程经验沉淀：适配过程中的"隐性知识"未被系统化整理，导致重复试错成本高
（三）研究目标与核心问题

本报告的总体目标是构建面向人工智能的嵌入式软件关键技术分析框架，系统梳理瑞芯微平台在端侧 AI 适配过程中的能力边界与优化空间，并给出具有工程可操作性的实践建议。为实现这一目标，报告聚焦以下核心问题：

  1. 技术体系问题：在算力受限、功耗敏感的前提下，AI 嵌入式软件的关键技术模块和设计原则是什么？各模块之间在工程实践中呈现出怎样的关联与分工？
  2. 平台能力问题：瑞芯微 RK3588、RK3568 等平台在 AI 算法适配与部署过程中具备哪些优势与挑战？其 NPU 架构在不同负载和应用场景下体现出哪些性能与能效特征？
  3. 工程复用问题：面向典型行业场景，如何构建可复用的适配流程与软件架构模式（包括中间件抽象与可复用组件库），以在保证质量的前提下降低项目交付成本、缩短交付周期？模块化设计在多项目实践中如何发挥作用？
  4. 生态发展问题：从企业、行业与政策维度，应如何协同推动嵌入式 AI 生态的可持续发展？标准化与平台化建设在机制上如何帮助降低跨平台迁移成本、提升整体协同效率？
（四）研究思路与报告结构

在研究思路上，报告采用“技术体系分析—平台能力剖析—场景案例验证—趋势与建议总结”的逻辑链条。
首先从抽象层面搭建 AI 嵌入式软件的技术框架，随后将框架映射到瑞芯微平台的具体实现，最后结合纵向趋势和横向对比提出针对性建议。
这一思路遵循"理论构建→实证检验→对策输出"的科学研究范式。

在报告结构上，全文共分为七个核心章节。

  • 第一章为摘要与关键词，提供研究全貌
  • 第二章为引言，阐明研究背景、目标与方法
  • 第三章为研究设计与方法，详细说明范围界定、方法体系与数据来源
  • 第四章为AI嵌入式软件核心技术体系分析，构建理论框架
  • 第五章为瑞芯微平台的技术适配与实践应用，梳理硬件能力、工具链与典型案例
  • 第六章为行业现状、挑战与发展趋势，提供宏观视野
  • 第七章为结论与建议，输出研究成果

三、研究设计与方法

（一）研究范围界定

本研究在技术范围上聚焦于 AI 嵌入式软件的关键支撑环节，包括边缘 AI 计算优化、深度学习框架适配、软硬协同调度以及安全与实时性保障等，不涉及新的模型结构发明或算法理论推导，但会关注现有算法与模型在工程实践中的应用与优化。这样的范围界定有助于突出工程实践与平台适配问题，避免与通用 AI 算法理论研究混淆。具体而言，我们重点关注：

  • 模型压缩技术：量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等轻量化策略在端侧部署中的工程实现效果；
  • 算子适配与工具链：RKNN-Toolkit2 / RKNN-Toolkit2-Lite 对常见 ONNX 算子的支持情况，以及在模型转换与算子映射过程中需要自定义算子时的典型工作量与约束；
  • 计算任务调度：在瑞芯微 RK3588、RK3568 等 SoC 上，如何在 CPU 与 NPU 之间划分预处理、推理与后处理任务，形成可复用的调度路径和工程实践方法；
  • 工具链与知识梳理：系统地串联从模型导出、量化剪枝、RKNN 转换、端侧调试到部署上线的完整流程，帮助工程团队掌握基于 RKNN Toolkit2 的嵌入式 AI 工程实践要点。
（二）研究方法体系

在方法上，报告综合采用文献研究、案例分析与对比评估等多种手段。文献研究主要用于梳理国内外在嵌入式 AI 领域的技术路线与实践经验，构建基本知识图谱；案例分析则聚焦瑞芯微平台在典型项目中的部署路径，总结软硬适配过程中的关键步骤与易错环节，提炼具有代表性的工程模式。文献与案例研究提供前瞻性补充。对比评估则在公开资料基础上，将瑞芯微平台与国内外其他代表性平台进行横向对比，形成相对客观的优势与不足分析，为后续建议提供依据。需要说明的是，除非另有明确引用说明，报告不依赖内部或未公开测试数据的精确数值对比。

（三）数据来源与可靠性

本报告的数据来源主要包括公开财报与市场研究报告、芯片厂商技术文档、开源社区项目以及与最新的技术峰会的公开资料记录。通过交叉验证与多源印证的方式，对关键数据进行一致性审查，尽量减少单一来源带来的偏差。

在定量数据方面，如算力指标、功耗测试结果与项目周期等，优先采用厂商提供的官方数据，并辅以第三方评测结果进行对照；在定性结论方面，则强调来源多样性与观点平衡性，避免结论过度依赖单一家企业或单一案例。在工具链与平台能力描述上，主要参考瑞芯微官方发布的《RKNN SDK User Guide V2.3.2》等文档，并在需要时结合问题排查手册与示例工程进行交叉验证。

四、AI 嵌入式软件核心技术体系分析

（一）边缘 AI 计算优化技术

边缘 AI 计算优化的核心目标是在有限算力、存储与功耗约束下，实现接近云端体验的推理性能。针对瑞芯微等嵌入式平台，优化工作通常从模型结构入手，通过剪枝、量化和知识蒸馏等手段，在尽量保持精度的前提下降低参数量与计算复杂度，使模型能够在 NPU 或较低频率的 CPU 上长期稳定运行。

在瑞芯微平台上，INT8 量化是提升 NPU 利用率的关键技术之一。RKNN-Toolkit 支持训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）等主流模式，底层采用线性非对称量化机制对张量进行离散化。工程实践中，常见做法是在浮点模型稳定后，先以 PTQ 方式快速验证端侧精度与性能，再针对精度要求较高的任务选择性引入 QAT，对关键算子或子网络进行定向重训。开发者通常借助 rknn_query 等接口获取量化参数与张量统计信息，在端侧精度评估阶段检查整体精度与关键层输出的一致性，而不是一味追求与训练侧逐元素完全对齐。

在量化策略选择上，工具链一般提供多种校准算法，如基于极值范围的 Normal、面向量化误差最小化的 MMSE 以及基于分布相似性的 KL-Divergence 等。它们在校准数据规模、计算开销与精度保持之间的权衡各不相同：Normal 更侧重速度和易用性，MMSE 和 KL 则在复杂分布或精度敏感场景中更具优势。实际项目中，开发团队通常围绕具有代表性的校准数据，在不同算法和量化粒度（按张量、按通道等）之间做小规模对比试验，以确定在目标场景下“精度—性能”折中的合理区间。

结构化剪枝与知识蒸馏是量化之外的两类重要手段。前者通过对通道数、网络层级等结构进行约束，在不改变整体拓扑的前提下减少乘加运算量，适用于功耗预算紧张、时延敏感的设备；后者则通过教师—学生框架，将云端大模型的“暗知识”迁移到端侧可部署的轻量模型，在工业视觉、智能家居等场景中已形成较为成熟的工程路径。合理地将剪枝、量化与蒸馏组合使用，往往能够在轻微精度损失的前提下显著改善端侧延迟与功耗。

从工具链能力看，RKNN-Toolkit2 在部分模型上支持基于权重稀疏性的“无损剪枝”能力：开发者只需在配置阶段开启 model_pruning 选项，转换过程会根据权重和特征通道的稀疏化程度，自动移除对输出影响较小的权重与通道，在不降低浮点精度的前提下缩减模型大小和理论计算量。如果模型本身稀疏程度不足，工具链会保持原始结构并跳过剪枝，从而避免对正常转换流程产生负面影响。在工程实践中，更稳妥的做法是将这类自动剪枝视为在既有轻量化策略基础上的补充优化手段，而不是替代专门面向端侧设计的紧凑网络结构。

在系统层面，边缘 AI 计算优化还需要与“云—边—端”的分工协同。对于需要长期积累与复杂推理的任务，可在云端完成训练与重计算，将轻量化推理部分部署在端侧；对于对时延和鲁棒性要求高的决策链，则应尽量前移到设备本地，结合 NPU 加速与本地缓存机制，降低网络不确定性带来的风险。综合来看，边缘 AI 计算优化既是算法问题，也是工程问题，需要在模型结构、算子实现与系统约束之间形成闭环权衡，为后续框架适配、调度与安全设计提供坚实基础。

（二）嵌入式深度学习框架适配技术

嵌入式深度学习框架适配的出发点，是弥合主流训练框架与资源受限硬件平台之间的鸿沟。
TensorFlow、PyTorch 等框架在服务器和工作站场景中表现成熟，但直接移植到嵌入式设备会带来体积臃肿、依赖复杂、启动缓慢等问题。
为此，社区和厂商普遍采用轻量化框架（如 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）并配套模型转换工具，以支撑端侧部署。

在瑞芯微平台上，框架适配不仅包括运行时的裁剪与优化，还涉及算子兼容性、数据格式转换与模型量化的一致性保障。
官方工具链通常以 RKNN-Toolkit 为核心，通过统一的中间表示完成模型导入、图优化和后端代码生成等步骤，使训练侧能够保持框架多样性，部署侧则在统一接口下完成适配。
ONNX 等开放格式在其中扮演重要角色，有助于降低跨框架迁移成本，但在实际使用中需要关注工具链对 ONNX 版本与 opset 的支持范围，避免因模型版本过新而在转换阶段遭遇不兼容问题；例如，当前常见的 RKNN 工具链通常支持一定区间内的 ONNX 版本及对应 opset（如 1.7–1.10 及 11–15 等组合），具体以官方发布的支持列表为准，在导出模型前应先确认版本兼容性。
官方转换工具和示例工程为常见模型的快速上板提供了重要支撑。

在运行时裁剪方面，典型做法包括尽量减少不必要的依赖、根据目标设备精简运行库体积，以及通过预分配内存池等方式减少运行时的动态分配开销，从而改善启动时间和延迟抖动。
总体而言，高质量的框架适配不仅关注“能否运行”，更强调“运行得是否足够稳定、可维护和易于迁移”。
瑞芯微在迭代 SDK 版本时逐步完善文档与样例，是推动生态成熟的重要举措。

在内存管理层面，零拷贝机制并非越多越好，而是需要结合数据通路与资源约束进行权衡。
官方文档通常将数据缓冲区管理拆分为三类场景：完全由 Runtime 内部分配、由应用侧提供输入/输出缓冲而中间张量仍由 Runtime 管理，以及由应用侧统一分配包括中间张量在内的全部缓冲。
当输入数据源无法提供文件描述符或物理地址时，沿用通用 rknn_inputs_set​ 接口并让 Runtime 负责内存分配往往更具兼容性；当视频流或图像预处理结果已经以 DMA-BUF 或物理地址形式存在时，可以通过 rknn_create_mem_from_fd​、rknn_set_io_mem 等接口在具备文件描述符（fd）的情况下实现输入／输出零拷贝，减少一次显式内存复制；对于仅以虚拟地址形式存在的网络数据或文件缓冲，则通常仍需要至少一次拷贝才能进入推理引擎；在内存极为紧张或需要精细管控多模型复用的场景，则可考虑使用由应用侧统一分配中间张量内存的模式，但需要明确定义分配策略和调试流程，以避免难以排查的边界问题。
需要注意的是，不同 SoC 对输入宽高和通道维度往往有字节对齐约束，零拷贝缓冲区必须满足这些约束才能获得可靠的行为，具体规则应以平台文档为准。
总体而言，更推荐在清晰的架构设计和调试能力基础上渐进式引入零拷贝，而不是一次性将所有缓冲区交由外部分配，否则容易引入稳定性风险。

（三）软硬协同调度技术

软硬协同调度是 AI 嵌入式软件区别于传统嵌入式系统的关键特征之一。面对多核 CPU、GPU 和 NPU 并存的复杂硬件架构，如何在保证实时性的前提下合理分配任务，是系统设计中的核心难题。以瑞芯微平台为例，图像预处理、模型推理和后处理往往分布在不同处理单元上，需要通过操作系统调度、驱动层接口和中间件协同来实现流水线化处理。

在调度策略设计上，一方面需要根据任务优先级和时延敏感度构建分级调度队列，对车载安全相关任务等进行优先保障；另一方面，还要结合系统负载与温度情况动态调整频率与电压，在性能与功耗之间取得平衡。部分项目中会采用基于场景的配置文件，在“高性能”“节能”“待机”等运行模式下启用不同的调度策略，以降低在线决策复杂度。

软硬协同调度的有效性，很大程度上依赖于底层驱动与中间件的抽象质量。如果硬件能力无法通过清晰的 API 完整暴露给上层，或者状态监测机制不完善，调度策略就难以落地。因此，在系统架构设计时，应尽可能通过统一、可扩展的服务接口将硬件能力抽象出来，同时为关键资源提供必要的状态监测与告警机制，以便在不同项目中复用既有调度策略和工程经验。对于瑞芯微等平台而言，围绕 RKNN-Toolkit 在数据流管理和零拷贝接口方面的既有能力，进一步完善面向多处理单元的调度接口与监测方法，将有助于在不依赖特定产品形态的前提下提升整体可维护性与可观察性。

在具体工程实践中，开发团队通常通过分析典型任务流水线中各阶段的计算量与带宽需求，来决定哪些环节放在 CPU、GPU 或 NPU 上执行，并结合操作系统的实时性增强机制（如优先级调度、CPU 绑定等）约束关键任务的响应时间。对于配备多核 NPU 的平台，需要在“单模型多核”和“多模型多核复用”等模式之间进行权衡：计算量较大的网络更适合通过核心使用策略在多个 NPU 核心上并行拆分，而体量较小或并发路数较多的场景则更适合为不同模型或不同路视频流分配独立核心，以减少调度开销和资源争用。

在工具链侧，RKNN-Toolkit2 与 RKNN-Toolkit Lite2 等组件通常通过 core_mask 或类似参数暴露核心使用策略，支持自动调度、固定单核以及多核组合等配置。配合板端性能分析工具输出的逐层运行信息（包括不同核心上的工作量分布与理论加速收益），开发者可以在不引入额外探针的前提下观察多核调度的实际效果，识别哪些网络层真正从多核中受益、哪些层保持单核更为合适。需要指出的是，目前公开资料和本研究所依托的项目实践中，量化分析仍主要集中在 NPU 内部指标层面，尚缺乏覆盖 CPU / GPU / NPU 全链路、同时给出能耗与端到端时延对比的系统性评估框架，这也是后续工程实践和研究可以深入的方向。

在系统层面，软硬协同调度还需要与频率策略和中断亲和性优化相配合，以改善端到端表现。开发和压测阶段常见的做法包括：在允许的范围内适度提高 CPU / NPU / 内存控制器频率，为关键 AI 进程预留计算资源，将与 NPU 推理相关的中断和任务绑定到性能更高的 CPU 核，并通过裁剪后台任务和简化调度路径降低任务切换带来的不确定性。对于车载和工业等对实时性要求较高的场景，还需要结合内核与驱动层的适度裁剪，配合超时熔断和降级策略，确保在实际业务压力下仍能维持可预测的响应时间。

（四）安全与实时性保障技术

在 AI 功能进入车载、工业控制等安全敏感场景后，嵌入式软件的安全与实时性问题被置于更加重要的位置。安全层面，模型和权重文件一旦被窃取或篡改，不仅会带来知识产权风险，还可能导致推理结果异常，引发设备行为失控。因此，需要在固件加密、安全启动、可信执行环境等方面构建闭环防护，确保 AI 组件从存储到运行全流程可控。

与传统软件不同，AI 系统还面临模型窃取、对抗样本和数据投毒等新型安全威胁，需要在模型存储、推理接口和数据管道等环节设置多重防护。现有公开资料表明，瑞芯微平台在硬件层面主要提供基于 TrustZone 的可信执行环境、安全启动机制以及通过 RKNN-Toolkit 等工具链实现的模型加密能力。加密流程通常在模型导出阶段完成，并可通过配置不同的加密等级在调试便利性与防护强度之间取得平衡，再结合安全启动链路和可信执行环境在板端完成解密与加载，将密钥和权重与普通应用隔离开来，这些能力有助于降低模型窃取和固件篡改带来的风险；同时也需要认识到，端侧加密方案在面对物理拆解和侧信道攻击等高强度威胁时仍存在一定局限，车载等高安全等级场景往往还需要配合外置安全元件和更完备的系统级防护策略。而针对对抗样本、数据投毒等 AI 特定威胁，则更多依赖上层算法与数据管道设计，例如对抗训练、输入预处理和数据质量治理等，与底层平台安全能力形成互补。

实时性方面，许多场景对推理延迟具备毫秒级要求，需要系统在最坏情况下也能维持可接受的响应时间。为此，一方面应尽量缩短数据路径，避免不必要的内存拷贝和上下文切换；另一方面，可以通过合理配置中断优先级、为关键任务预留计算资源，以及在必要时对关键进程进行 CPU 绑定、适度固定相关核心频率并将与 NPU 推理相关的中断绑定在性能更高的 CPU 核上，配合超时熔断和降级策略，防止个别推理任务异常导致系统整体失效。

需要强调的是，安全与实时性往往相互影响：更强的安全机制通常会带来一定的性能开销，而过度追求极限性能又可能削弱防护能力。因此，在具体项目中应根据风险等级和应用需求，在安全级别、响应时间和资源消耗之间做出权衡，并通过测试与验证确保整体设计满足相关行业标准的基本要求。

在工程实践中，可以按“硬件启动链—内核与驱动—AI 运行时—应用层”的思路设计纵深防御：底层依托安全启动和芯片内的隔离机制，确保固件和驱动未被篡改；系统层通过最小权限原则控制 NPU 相关接口的访问范围；AI 运行时通过模型加密、精简调试接口等方式减少模型泄露风险；应用层则结合签名校验、输入过滤和异常监控等手段防止误用。通过这种自底向上的多层设计，可以在不严重牺牲性能的前提下，构建更加稳健的端侧 AI 安全体系。

（五）小结

综合本章分析，可以将 AI 嵌入式软件在工程实践中的核心技术模块概括为四个互相关联的支撑层：边缘 AI 计算优化负责控制模型复杂度和算力占用，在给定功耗与内存约束下为端侧推理划定“可行解空间”；嵌入式深度学习框架适配通过模型转换、算子兼容与运行时裁剪，保证训练侧与部署侧在接口和行为上的一致性，为多平台迁移和长期维护提供基础；软硬协同调度负责在 CPU、GPU 和 NPU 等异构算力单元之间合理分配任务、管理多核资源与数据通路，使上层算法能够以可预测的性能在复杂硬件上运行；安全与实时性保障则在既定性能预算内，将系统安全等级和最坏情况下的响应时间拉到合格线之上，确保在车载、工业等敏感场景中满足基本风险控制要求。

从依赖关系看，边缘 AI 计算优化决定了“能否在端侧跑得动”的下限，为后续框架适配和调度策略提供可行的模型与算子集合；框架适配承接训练与部署领域之间的鸿沟，将抽象的网络结构和权重映射为特定平台可执行的推理图和运行时组件；协同调度在此基础上进一步面向具体硬件资源进行映射和调优，将理论算力转换为可度量的端到端性能；安全与实时性保障则纵向贯穿上述各层，在模型、框架与系统层面叠加必要的防护与约束。实际项目中，这四个模块通常以迭代闭环的形式工作：模型优化与框架适配提供初版方案，调度与性能分析反馈瓶颈位置，安全与实时性验证暴露边界条件，在此基础上不断回溯调整模型结构、量化策略和系统配置，逐步收敛到在目标平台上可部署、可维护且风险可控的工程方案。

五、瑞芯微平台的技术适配与实践应用

（一）瑞芯微核心硬件支撑能力

从芯片架构看，瑞芯微 RK3588 采用 8 核 64 位 CPU（4×Cortex-A76 + 4×Cortex-A55），集成 GPU 以及独立 NPU，可在单板上同时支撑通用计算、图形渲染与 AI 推理任务。根据公开规格，其 NPU 通常被定位为约 6 TOPS 级 INT8/INT4 混合算力，能够覆盖从基础检测到多路视频分析等中高复杂度视觉任务；RK3568 则在 CPU、GPU 与 NPU 资源上更偏向“通用型边缘 SoC”，适合作为智能摄像头、工业网关和家居控制中枢的算力平台，在功耗与成本之间取得平衡。

在内存与存储方面，RK3588 支持 LPDDR4/LPDDR4X/LPDDR5 等多种内存形态，采用四通道 64 位外部存储器接口，单板容量可扩展至数十 GB 级别；板级通常配套 eMMC 5.1 闪存，并通过 TF 卡与 PCIe 3.0 M.2 接口扩展 NVMe SSD 等高速存储设备。这一组合使得单板即可同时承载操作系统、应用程序、模型参数与多路中间特征缓存，为长时间运行的多路推理任务提供了必要的带宽与容量基础。

在多媒体与外设接口方面，RK3588 评估板通常集成多路 HDMI 输出与一路 HDMI 输入，支持最高 8K 等级视频编解码，同时提供双路 MIPI DSI、四路 MIPI CSI、双千兆以太网、PCIe、USB 3.x/2.0、RS485、RS232 与 CAN 总线等接口。借助这些资源，系统可以在单板上同时接入多路摄像头、多屏显示与工业现场常见的通信总线，为上层 AI 软件实现多传感器融合、复杂人机交互与远程运维预留充足硬件通道。

从可靠性角度看，瑞芯微芯片已在监控、工业和车载等量产场景中得到长期使用验证，其环境适应性和持续运行能力在行业内具有一定口碑。对于 AI 嵌入式软件而言，这意味着可以在相对成熟的硬件基础之上进行上层设计，将更多精力集中在算法适配和系统优化上，同时通过适当的温度与电源设计确保整体方案的稳定性。

从不同芯片之间的能力差异来看，RK3588 更偏向高算力、多路视频与复杂视觉任务，能够在多路 4K/8K 视频输入输出和多模型并发负载下保持相对充足的余量；RK3568 在成本、功耗与通用性之间取得平衡，适合智能摄像头、工业视觉与边缘网关等场景；而 RV1106 等低功耗系列则面向门锁、入门级摄像机等对功耗与成本极为敏感的设备，更强调极简外围与低待机功耗。

芯片型号 大致定位 典型应用侧重点
RK3588 高算力多媒体/视觉 SoC 多路视频分析、多模型并发
RK3568 通用型边缘 SoC 智能摄像头、工业网关、家居中枢
RV1106 低功耗视觉 SoC 电池供电门锁、入门级视频采集设备

这类差异意味着在方案选型阶段就应充分考虑任务复杂度、路数规模与功耗预算，而不是简单以“算力越高越好”为唯一标准。

（二）瑞芯微 AI 软件生态与工具链

在软件生态层面，瑞芯微围绕 NPU 能力构建了较为完整的 AI 开发工具链，主要包括模型转换与量化工具、板端推理运行时以及配套的性能分析与示例工程。工具链的演进持续围绕算子覆盖度、图级优化能力、调试可观测性和动态特性支持等方向展开，但本报告不对单一版本的特性做细粒度盘点，而是重点关注其在工程实践中的整体支撑作用。

在开发侧，RKNN-Toolkit2 作为核心组件，提供 Python / C++ 双接口，支持将 TensorFlow、PyTorch 等主流框架及其导出的 ONNX 模型转换为 RKNN 格式，并在转换过程中完成图优化与 INT8 量化。ONNX 等开放格式在其中扮演重要“桥梁”角色，有助于降低跨框架迁移成本；同时，在实际使用时仍需关注官方文档中对 ONNX 版本与算子集的支持范围，在导出模型前先确认版本兼容性，以避免在转换阶段遭遇不必要的阻塞。

在部署侧，瑞芯微提供了 C/C++ Runtime 接口和基于 Python 的 RKNN-Toolkit Lite2 两条路径：前者更适合资源受限、实时性要求较高或需要深度集成的量产场景，能够在较低运行时开销下嵌入现有业务程序；后者则更侧重于在 RK3568、RK3588 等平台上进行快速原型开发和功能验证，便于在板端直接完成模型加载、推理与初步性能评估。工程上较常见的做法是：在前期利用 Lite2 快速验证模型行为与接口，再在量产阶段切换到 C/C++ Runtime，并通过统一的测试脚本对两种路径的性能与资源占用进行对比评估。

围绕模型表现与系统瓶颈分析，工具链还提供了包括日志等级控制、性能查询接口和 rknn_benchmark 在内的一系列辅助能力。通过在开发阶段提高日志等级、启用逐层性能统计以及在板端运行基准测试程序，开发者可以在“测量—分析—优化—验证”的闭环中定位高耗时算子、发现算子回退和带宽瓶颈等问题；在量产阶段则通过降低日志量、结合系统监控工具关注温度、频率与内存占用的长期变化，在不显著增加开销的前提下维持必要的可观测性。

从工程流程角度看，较为稳妥的做法是围绕上述工具链构建端到端开发流水线：前期通过脚本化方式完成环境与版本一致性检查（包括 RKNN-Toolkit2、板端 Runtime 库以及相关服务组件），在模型阶段以统一配置模板组织量化参数与数据集，在板端部署后使用基准模型建立性能基线，并在关键版本变更时复用同一组测试用例做纵向比较。与其依赖零散经验，更有价值的是将这些流程固化为团队内部的“标准操作”，在不同项目之间复用，从而降低上手成本与适配风险。

（三）典型行业应用案例分析

从应用视角看，瑞芯微平台已在智能家居、工业视觉、车载电子和边缘网关等多个领域获得广泛采用，不同场景在实时性、功耗、成本和可靠性方面的侧重点各不相同。整体上，端侧 AI 应用普遍希望在“几十毫秒到数百毫秒级”的响应时间内完成感知与决策，同时在有限的供电与散热条件下保持长期稳定运行。

在智能家居领域，瑞芯微平台广泛应用于智能摄像头、智能音箱与智能门锁等产品。通过在端侧部署人脸识别、行为分析与语音识别模型，设备能够在不依赖云端的情况下完成关键决策，有效降低时延并提升隐私保护水平。典型项目中，往往采用多模型组合与分时复用策略，在保证识别准确性的前提下控制内存占用和功耗，使整体延迟维持在用户可感知但可接受的范围内。

在工业视觉与检测场景中，RK3588 等高算力平台主要承担生产线缺陷检测、组件识别与状态监测等任务。由于产线节拍和质量要求较高，系统需要在保证较高检测准确率和较低误报率的前提下，实现持续稳定运行。实践中常见的做法是采用多模型级联、在线样本更新和冗余部署等手段，在单帧处理时间与整线可用性之间寻找平衡，使 AI 视觉系统能够可靠替代部分人工抽检工作。

在车载电子与边缘网关场景中，瑞芯微平台则侧重于多任务并行和多源数据汇聚。例如，在车载中控系统中同时运行导航、语音交互与基础驾驶员监控功能，对系统冷启动时间、端到端延迟和安全机制提出了更高要求；在边缘网关设备中，平台需要支持多路视频接入与本地结构化分析，同时兼顾网络带宽和云端成本。通过容器化部署、零拷贝视频管道和轻量化模型等手段，实际项目中可以在“十余路 1080p 视频并发分析”和“多数任务本地完成、少量结果上云”之间取得较为合理的折中。

下表给出部分典型场景的适配要点（示意）：

场景类型 芯片型号 主要 AI 任务 关键指标关注点 适配经验要点
智能摄像头 RK3568 人脸识别/行为分析 帧率、功耗、夜视性能 重视 ISP 调优与模型轻量化
工业检测 RK3588 缺陷检测/分类识别 准确率、误报率、稳定性 采用多模型组合与在线样本更新机制
车载中控 RK3568M 语音交互/简单视觉 冷启动时间、实时性 精简 UI 与推理链路，结合车规约束预留安全冗余
（四）平台适配经验与可复用模式

结合多个行业项目实践，可以总结出一套在瑞芯微平台上较为通用的适配流程。首先，在需求分析阶段需要明确算法目标、时延约束与功耗上限，并据此选择适配的芯片型号与 NPU 配置；其次，在模型设计与训练阶段就要主动引入端侧部署约束，避免后期因模型过大或算子不兼容而被迫进行大幅重构。对于依赖多路视频输入、组合感知或强实时性的场景，在立项阶段即应对路数规模、分辨率、帧率和冗余策略做出合理预估，并将这些约束固化到模型与系统设计文档中。

在工程实现阶段，较为稳妥的做法是采用分层架构，将与硬件强相关的逻辑封装在统一的中间件层，通过抽象接口向上提供推理服务与数据通道。一方面可以降低应用层对底层实现细节的耦合度，为后续更换芯片或升级 SDK 预留空间；另一方面也有利于在多项目之间复用适配成果，避免每个项目都从头构建推理管线。对于图像预处理、日志监控、性能统计等通用能力，应优先封装为可复用组件，通过统一配置与接口规范在不同业务场景中按需组合使用。

在运维与优化阶段，需要建立持续性能监测和故障追踪机制，对关键业务指标（如帧率、端到端延迟、NPU利用率与温度等）进行长期跟踪。当环境变化或模型版本更新导致性能波动时，可以结合数据回放与前后版本对比分析，快速定位问题出现在模型、系统配置还是外部环境。通过不断迭代适配流程与工具链，企业可逐步形成适用于自身业务的“瑞芯微平台最佳实践手册”，将已有项目中的经验系统化沉淀下来，降低团队对个别核心开发者的依赖。典型内容包括：面向特定平台的模型设计与量化规范、常见模型和场景的性能基线记录、典型问题与解决方案集合，以及面向不同业务场景的配置模板和调优 checklist 等。

从投入产出关系看，前期在中间件抽象和经验手册编制上的投入确实需要一定的人力与时间，但在后续项目中可以通过缩短适配周期、提高组件复用度和减少重复踩坑，逐步摊薄这部分初始成本。随着项目数量和覆盖场景的增加，这类“平台化资产”的价值会愈发凸显，为企业在复杂多变的嵌入式 AI 项目中提供可持续的效率优势，也为在跨团队、跨产品线复用瑞芯微平台能力奠定组织和流程基础。

六、行业现状、挑战与发展趋势

（一）行业发展现状

从整体来看，嵌入式 AI 产业正处于从试点验证向规模落地过渡的阶段，大量智能家居、智慧安防和工业视觉项目已经进入量产，终端侧运行的 AI 功能逐渐成为产品差异化的重要支撑。公开研究与市场报告普遍认为，相关芯片与软件市场在近几年保持较高增速，边缘设备的出货量和算力配置持续提升，AI 功能也在从高端产品向中低端产品加速下沉。瑞芯微等本土芯片厂商凭借成本与本地化支持优势，在中低功耗段形成了具有竞争力的产品组合，并通过与方案商、整机厂商协同，为嵌入式 AI 软件生态提供了相对扎实的硬件基础。

与此同时，主流深度学习框架陆续推出轻量化部署版本，各类推理引擎与模型压缩工具不断涌现，开源社区在算子库、部署示例与调试工具方面的贡献，显著降低了端侧部署的入门门槛。但在平台多样性与项目碎片化并存的背景下，行业整体仍呈现“多点开花、标准不一”的特征：不同平台在模型格式、算子接口和性能评测方法上缺乏一致性，导致跨平台迁移成本居高不下，也制约了嵌入式 AI 方案的规模化复制与推广。

对于终端厂商而言，如何在保证产品体验的前提下控制适配成本，成为决定是否大规模引入 AI 功能的重要考量。部分企业在首个项目中投入较大资源完成适配后，由于缺少可复用的架构与工具，在后续项目中难以实现规模效应，只能重复投入人力解决类似问题。这种“单点成功、难以扩散”的局面，在一定程度上减缓了嵌入式 AI 在更广泛场景中的渗透速度。

从技术成熟度视角看，不同方向的发展阶段也存在明显差异。模型量化、轻量化网络结构等技术已在安防、家居等领域得到广泛部署，整体上进入相对成熟的工程应用阶段；端侧大模型仍处于探索和试点期，真实商业化案例数量有限，以概念验证和小规模场景应用为主；软硬协同设计则刚刚从单点优化走向系统化实践，部分头部企业开始在芯片定义阶段引入典型 AI 工作负载，但行业整体仍处在经验积累与范式收敛过程中。

（二）面临的主要挑战

当前嵌入式 AI 产业面临的挑战可大致归纳为技术、生态与合规三大类，这些问题具有显著的行业共性，即便瑞芯微等平台通过工具链迭代缓解了部分痛点，整体生态层面仍需要多方协同才能取得根本性改善。

技术层面主要包括以下几方面：

  • 算子碎片化：不同训练框架及其版本在算子集合和实现上存在差异，部分算子在端侧推理引擎中缺乏直接支持，需要通过结构替换、自定义算子或图级等效变换间接实现，增加了工程复杂度和测试工
    作量。
  • 大模型端侧部署难度大：通用大模型在参数规模和计算复杂度上远超当前主流嵌入式平台的算力与内存能力，直接迁移往往受到“内存墙”“计算墙”“延迟墙”等多重因素制约，需要依赖更激进的剪枝、量化、蒸馏策略，甚至重新设计面向端侧的专用网络结构。
  • 精度与性能权衡长期存在：在图像分类等任务上，低比特量化已经得到较多验证；但在语义分割、检测等对细节敏感的任务中，如何在精度和性能之间取得平衡仍是工程实践中的长期课题，混合精度和算 子级精度调整等方法尚在持续探索之中。

生态层面，则更多体现为标准和开发者支持不足：

  • 跨平台标准缺失：各厂商 SDK 的接口风格、抽象层次和调试手段存在差异，缺乏统一的模型格式、算子库接口和性能评测方法，使得跨平台迁移和横向对比时需要投入额外的适配和验证成本。
  • 开发者支持与经验沉淀不足：尽管官方文档和社区资源在不断完善，但不同平台在文档质量、示例覆盖度和社区活跃度上仍有明显差异，新团队在上手和排障阶段往往需要投入较多时间，专业人才培养也相对滞后。缺少可公开复用的高质量项目模板和中间件，使得许多团队不得不在每个项目中重复造轮子，拖慢了行业整体迭代速度。
  • 商业变现压力：部分方案商在项目中承担大量定制化开发工作，但软件与工具的价值未能充分体现在商业模式中，导致在通用组件和平台化能力上的持续投入动力不足。

在合规与安全层面，随着 AI 功能进入车载、工业与医疗等高风险场景，模型安全与数据合规问题受到监管和行业高度关注。终端设备一旦发生异常行为，不仅可能造成财产损失，还可能引发安全事故。当前缺少统一的嵌入式 AI 安全测试与认证体系，企业在风险评估与责任划分方面面临不确定性；车载场景需要满足 ISO 26262 等功能安全标准，工业领域需要符合 IEC 62443 等要求。在数据层面，《数据安全法》等法规对端侧数据留存与审计提出要求，嵌入式设备有限的算力和存储给实现合规机制带来额外压力；

（三）未来发展趋势研判

标准化趋势：从碎片化到模块化
展望未来，嵌入式 AI 产业将在标准化、大模型轻量化与软硬协同三个方向上持续演进。标准化方面，行业有望在模型格式、算子接口和测试流程等方面形成更高程度的一致性，降低跨平台迁移成本，促进生态互通。瑞芯微等本土企业若能积极参与相关标准的制定和推广，将有望在新一轮竞争中获得更大话语权。

大模型轻量化方面，模型压缩、切片与增量更新技术预计将继续演进，使得“云端训练 + 端侧裁剪推理”的模式更加普遍。终端设备不再简单地运行固定模型，而是根据场景与用户行为动态调整模型配置，对软件架构的模块化与可配置性提出更高要求。与传统小模型相比，如何在保持可解释性和可控性的同时引入部分大模型能力，将成为未来一段时期内的重要研究方向。

软硬协同方面，未来平台将更加重视在设计阶段引入 AI 工作负载特性，通过定制指令集、片上缓存结构与调度机制，为 AI 任务提供更友好的原生支持。对于嵌入式软件而言，这意味着需要更紧密地参与芯片定义与系统架构设计，在算法、框架和硬件之间形成闭环反馈，以实现真正意义上的“协同设计与联合优化”。

在商业模式上，预计将从单纯的硬件销售逐步走向“硬件 + 软件 + 服务”的综合方案。一方面，模型优化、部署与运维能力逐步显性化，可能催生面向模型压缩、性能调优和安全评估等方向的专业服务；另一方面，围绕边缘侧数据的采集与分析，也有望形成新的增值服务空间，为嵌入式 AI 企业提供更可持续的收益结构。

七、结论与建议

（一）核心研究结论

综合前文分析，可以认为面向人工智能的嵌入式软件已经形成以“边缘计算优化、框架适配、软硬协同与安全保障”为核心的技术体系。瑞芯微平台在算力、接口与生态工具链方面具备一定优势，为中低功耗终端场景提供了较为扎实的硬件与软件基础；通过合理利用 NPU 能力与配套 SDK，开发团队可以在可控成本下实现多种 AI 功能的端侧落地。

从成熟度来看，边缘计算优化和框架适配在常见任务上的工程实践已相对丰富，工具链和方法论日趋完善；软硬协同和安全保障方面的能力则仍在持续演进之中，特别是在复杂场景下的动态调度、全链路安全与行业认证等方面，还有较大的提升空间。整体而言，技术体系已经具备规模化应用的基础，但在软硬协同调度的一致性实践、端到端安全验证以及行业标准适配等维度距离“成熟阶段”仍有明显距离。

同时，实践表明，单纯依赖算法层面的创新难以解决工程落地中的全部问题，必须将模型设计、平台适配与运维保障视为一个整体过程。在瑞芯微等平台上构建统一的中间件层与可复用组件库，有助于将一次性适配成果沉淀为长期资产，显著降低后续项目的人力投入和试错成本；但这类能力的建设通常需要跨团队协作以及较长时间的积累，短期内难以“速成”。

在产业层面，标准不统一、跨平台迁移成本高、大模型端侧部署难度大等结构性问题仍然存在。模型格式、算子接口和评测体系尚未完全统一，使得在不同平台之间迁移和对比时需要投入额外资源。只有在技术与生态两方面协同发力，推动标准化和平台化建设，才能真正释放嵌入式 AI 在大规模场景中的价值。对于瑞芯微平台而言，在 AIoT 与边缘计算场景中既具备性价比与本地化支持优势，也面临着与更大生态平台竞争的压力；通过持续完善工具链、丰富行业案例、加强与开发者社区的互动，并在软硬协同、端侧安全等关键方向上形成差异化能力，有望在新一轮嵌入式 AI 竞争中保持并扩大既有优势。

（二）对企业的建议（以瑞芯微为例）

对于瑞芯微及其生态合作伙伴而言，建议在继续提升芯片算力与能效比的同时，加大对软件工具链与开发者生态的投入。可以围绕图像分类、目标检测、多路视频分析等典型任务场景，系统完善模型转换工具、调试诊断能力与示例工程，通过丰富且易运行的参考项目显著降低开发者的学习曲线，提升平台黏性。针对重点行业场景，宜推出场景化开发套件和案例库，帮助客户快速完成从 PoC 到量产的过渡，并结合行业需求提供长期维护策略与升级路径。

在软硬协同方面，企业应鼓励研发团队在芯片定义阶段就引入典型 AI 工作负载，对指令集、片上缓存与调度机制进行联合优化；在软件侧，则需要通过统一的中间件层和可复用组件库，降低不同项目之间的重复适配工作量。建议建立面向开发者的文档与社区支持体系，包括技术论坛、FAQ 知识库和定期技术交流活动，降低问题排查成本。配合内部的“最佳实践”沉淀机制，将典型项目中的适配经验、性能数据与问题案例系统化整理，为后续项目提供工程指导，并形成可复用的组件与模板库。

（三）对行业与政策的建议

从行业角度看，建议由芯片厂商、方案商、整机厂商与科研机构共同推动嵌入式 AI 软件适配规范的制定，逐步统一模型格式、算子库接口与测试方法。通过建设共享测试平台和兼容性认证体系，可以降低中小企业的技术门槛，提升整体生态的健康度。同时，可鼓励行业联盟围绕典型应用场景（如智能安防、工业视觉、车载电子等）形成公开的参考架构和最佳实践文档，减少重复试错。

在政策层面，建议进一步加大对关键软硬件技术的研发支持力度，尤其是在协处理器软件栈、大模型压缩工具链与嵌入式安全运行环境等方向，通过科研项目、试点示范和税收优惠等方式引导长期投入。可以通过示范工程与应用试点，推动相关标准在工业、车载等重点领域落地，为嵌入式 AI 的规模化应用创造良好环境。同时，围绕数据安全与隐私保护，逐步完善与嵌入式 AI 相关的合规框架和监管机制，使企业在创新与合规之间获得更清晰的边界和可预期的制度环境。

八、参考来源

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  3. 证券时报 e 公司. 瑞芯微 2024 年净利润同比增长 341.01% AIoT 多产品线占有率持续提升 [EB/OL]. 证券时报, 2025-04-15. https://static.cninfo.com.cn/finalpage/2025-04-23/1223218255.PDF
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报告编制说明：
本报告基于截止到 2025 年 11 月的公开资料和调研信息整理而成，部分前瞻性判断存在不确定性。建议读者结合最新技术动态与具体项目需求审慎参考。报告中的企业名称与项目细节在描述时均作了适度泛化和脱敏处理，文中出现的案例与部分数据为行业平均水平或典型区间示意，不代表任何单一企业或项目的实际表现。

posted @ 2025-11-20 10:40  生产队的扛把子  阅读(28)  评论(0)    收藏  举报