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本文聚焦端侧大模型落地挑战与实践路径,解析将大语言模型(LLM)部署于边缘设备的机遇与三大约束:算力、内存与功耗。基于AidLite底座构建的AidGen推理框架,实现生成式模型在CPU/GPU/NPU上的高效调度,支持多轮对话与本地化推理。以犀牛派X1为平台,推荐从0.5B小模型起步,通过Model Farm获取适配模型,结合aidgen_chat_template.txt规范对话格式,实现在隐
过去十年,AI 最热闹的地方在云——大模型在成片 GPU 上训练,推理也大多集中在云端。但最近两年一个明显的趋势是:**推理在往边缘回流**。原因并不复杂:摄像头、机器人、工业质检这类场景,数据不能也不该全部回传云端,本地实时推理才能满足毫秒级响应,数据不出本机才能满足合规;长期调用云端 API 的费用会随业务量线性增长,而端侧硬件一次性投入后,边际推理成本趋近于零;车载、野外、产线等环境网络并不
近期网络流传的Hugging Face鸭形机器人实为社区基于LeRobot框架与OpenVLA模型的二次开发。本文澄清事实,拆解70亿参数视觉语言动作模型的核心原理,并提供从数据采集、模型调用到硬件控制的完整实操代码与步骤,为开发者提供具身智能落地参考。
本讲将高通NPU推理从单脚本扩展为可复用的ROS2感知节点,解决机器人系统中多模块协同问题。通过构建“相机→推理→检测”节点链,实现消息解耦与频率匹配,掌握节点设计、QoS配置、Launch编排及多模型算力分配策略,最终输出可适配不同机器人的标准化推理模板,助力边缘AI向工程化机器人系统落地。
大模型(LLM/VLM):让机器人第一次拥有"常识级"的理解与推理能力。NVIDIA 的就是"全球首个开源人形机器人基础模型",采用双系统架构(System 1 快速反应 + System 2 慢速推理),思路直接对标《思考,快与慢》。仿真平台(NVIDIA Omniverse / Isaac Sim / Newton 物理引擎):解决了机器人训练数据"又贵又危险"的瓶颈。GR00T-Dreams
澄清Hugging Face未发布鸭形机器人,其核心在于LeRobot框架与7B参数OpenVLA模型。本文拆解机械臂抓取核心步骤,提供OpenVLA推理代码,解析对独立开发者、中小企业及科研人员的具体价值。
本讲聚焦边缘AI实战中“边采集边推理”的核心挑战,揭示硬件编解码(VPU)在实时音视频流处理中的关键作用。通过对比软硬解码差异,强调将解码、预处理等格式转换任务交由专用硬件,释放CPU与NPU算力。构建“捕获→硬件解码→NPU推理→显示/编码”流水线架构,实现30fps级低延迟流式处理。结合生产者-消费者模型与队列缓冲,落地可扩展的实时检测系统,为安防、机器人等场景提供高效、低功耗的端侧推理方案。
本文系统梳理高速交通物联网技术从“感知—连接—计算—智能”的代际演进,历经单点感知(一)、感知与执行分化(二)、端-边-云架构(三)、万物互联(四)至具身智能驱动的“万物智联”(五)五个阶段。基于智慧高速场景,剖析各阶段技术特征、标准协议(如C-V2X、IEEE 802.11p)、典型案例及挑战,揭示从数据孤岛到协同智能的范式跃迁,并展望具身智能时代下车路协同与数字孪生融合的新路网形态。
本文详解RFID智能柜如何通过“工具身份+分区位置”双重校验,解决工具错放、漏还、责任难追溯等问题。基于四层架构(感知层→边缘层→平台层→应用层),实现借还全流程闭环管理。核心在于归还时进行分区识别校验,区分“校验通过、归还异常、识别异常”三类结果,避免误判。强调部署中需实测RFID识读、明确分区规则、配置异常处理流程,杜绝仅依赖“在柜识别”的管理盲区,助力企业实现精细化、可追溯的数字化工具管理。
本文将低成本的ESP32S3桌面机器人改造为具备边缘智能的陪伴设备,基于犀牛派X1(QCS8550)平台,集成摄像头人检(YOLO26l NPU推理)、本地对话(Qwen量化模型)、大屏表情渲染与状态融合决策。通过阿加犀MMS模型农场快速部署预量化模型,实现PC状态与视觉感知双源融合,完成从“状态显示器”到“可看、可思、可言”的智能体跃迁。全文详述工具链搭建、联调验证及实战坑点,展现端侧AI落地完
本文聚焦具身智能端侧落地核心瓶颈——如何将7B级VLA模型部署于15W功耗机器人,实现200ms级实时闭环。通过“量化→NPU加速→ROS 2集成→实时保障”四阶段流水线,揭示带宽是解码瓶颈(算力翻倍无效),提出基于QNN的全链路优化方案,提供可复现的BOM、代码与验证方法论,实测延迟P50<180ms,功耗<25W,为工业级具身系统落地提供工程范式。[实测]
本文提出基于APUS AI Lab的fast-browser-use范式,将开放式生成转为有限候选单Token选择,实现机器人任务层决策本地化。依托阿加犀犀牛派X1/QCS8550平台,全链路推理在端侧完成,避免云端依赖,降低延迟与成本。通过改造动作空间裁剪与本地量化模型(如llama.cpp/GGUF),构建安全、高效、可校准的System-1决策皮层,支持失败归因、恢复策略与人工接管,真正实现
本文记录高通Follow Me人物跟随机器人部署中的典型问题与高效排障方法。针对“编译成功但找不到person_tracker_node”等常见困境,提出从数据流逐层排查的系统性思路:从Build、Camera、YOLO到Re-ID、PID等8个层级依次验证,避免盲目调参。重点指出main分支中CMake注释导致节点未编译的问题,并强调冻结版本、检查依赖(如qrb_ros_people_reid)
本文基于Qualcomm Dragonwing IQ-9075 EVK平台,实现机器人“跟随我走”功能。通过ROS 2框架,整合YOLOv8目标检测、Re-ID身份追踪、深度相机测距与双PID控制,构建从视觉感知到运动控制的完整闭环。系统在Gazebo仿真环境中验证算法链路可行性,最终实现机器人稳定保持2米距离跟随指定人员,具备抗干扰与持续追踪能力,为边缘AI+机器人应用提供可复用的工程范式。
本文基于 Qualcomm qrb_ros_samples 的 simulation_remote_assistant 项目,构建“Simulator + Edge AI”系统:在 PC 上运行 Gazebo 仿真环境,利用 Dragonwing IQ-9075 EVK 实现 SLAM、重定位、Nav2 自主导航与 YOLOv8 目标检测。通过 ROS 2 DDS 通信,完成“go to offi
本文拆解Hugging Face于2024年5月开源的LeRobot框架,讲解如何结合SO-100等低成本硬件实现桌面级机械臂抓取。内容涵盖硬件抽象、数据采集、ACT算法训练及代码部署,提供从环境搭建到模型推理的完整实操流程,适合具身智能开发者参考。
EA250Pro定位人形机器人“大脑+神经中枢”,以157TOPS算力与16GB内存支撑VLM/VLA本地推理,4路GMSL2相机实现可靠环视感知,搭配多路CANFD、RS485及DI/DO接口,通过Y系列扩展板实现感知-决策-执行全链路一体化控制。相比分体式或高算力芯片方案,其在算力、延迟、接口丰富度与成本间取得务实平衡,适合中等复杂度具身机器人快速集成,是研发团队与项目决策者的高效之选。
数据库(Database)是 TDengine 中最顶层的数据组织单元。每个数据库拥有独立的存储参数、保留策略和副本配置。理解数据库的创建参数对于生产环境的性能调优和容量规划至关重要。CREATE DATABASE 的完整语法和所有参数每个参数的含义、默认值、取值范围、调优建议ALTER DATABASE 可修改的参数数据库创建时内部的资源分配逻辑。
本文介绍了三种常见的数据帧格式和三种数据序列化方案。帧格式包括TLV(类型-长度-值)、LV(长度-值)和Delimited(分隔符),分别适用于不同场景:TLV灵活可扩展,LV简单高效,Delimited实现简易。数据序列化部分对比了JSON(文本格式)、BSON(二进制JSON)和CBOR(紧凑二进制对象表示),其中JSON可读性强但效率低,BSON和CBOR则通过二进制编码提高性能。文章提供
SM4500采用ZLG自主开发的电源芯片及国产芯片,具备3.15~5.25V宽压供电、最高10Mbps波特率、3500VDC隔离耐压、-40~125℃工作温度范围,单网络可连接256个节点,具有极低电磁辐射和高的抗压电磁干扰性,超高集成度,超小体积。一颗芯片搞定电源隔离和信号隔离,大大缩短设计周期,降低设计成本,适用于充电桩、光伏发电、舞台灯光等场景,只要有RS-485通讯的地方,它都能大显身手。
情况下:51822发射电流9.7mA,51802发射电流10mA,相同发射功率耗费电流不同,51822更省电;51822是-93dBm,这个差异导致接收距离有差异;b、Tx Power @省电模式 51822是-35dBm,51802是-30dBm;e、在IDLE模式先 51822电流是2.6uA, 51802的电流是3.0uA 待机电流不同。d、使用内部唤醒的时间不同 51822唤醒时间4.4u
时序数据库与实时数据库,作为两种在特定领域表现出色的数据库类型,正逐渐受到业界的广泛关注。时序数据库以其对时间序列数据的高效存储、查询和分析能力,在物联网监控、金融分析等领域大放异彩;而实时数据库则以其对数据实时性、一致性和可靠性的严格保证,在工业自动化、实时交易系统等对时间敏感的应用中占据一席之地。
手把手教你使用VScode+ESP-IDF在ESP32上搭建web server,并作为web socket server进行数据交互
BES芯片hci log解析工具
詹士 衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI芯片巨头,跌跌不休。先是6700亿芯片大厂AMD重挫近14%:公司刚发布2022年第三财季盈利警告,期内收入约为56亿美元,远低于8月初给出的67亿美元预期。最新收盘日,AMD股价狂跌13.87%,达到2020年7月以来的最低水平。公司CEO苏妈将此归咎于PC需求和市场库存过剩,并表示:PC需求热的结束,可能对芯片制造商造成超出预期的伤害。有
2022年6月21日,中国上海讯——国内EDA、IPD行业的领军企业芯和半导体于正在美国丹佛举行的2022年IMS展会上宣布,其IPD芯片累计出货量已首超10亿颗。芯和半导体在集成无源器件IPD 和系统级封装SiP 设计领域积累了超过十年的开发经验和成功案例,结合虚拟IDM模式,构建了芯和无源器件IPD平台。基于IPD技术的一致性高、可集成性强、尺寸小、高度低、可靠性高、成本低、可定制化、性能优越
作者| 小芯来源| 芯世相(ID:xinpianlaosiji)大家好,我是张巧龙,今天和大家聊芯片涨价的事情。进入2022年,芯片大厂的涨价函仍在更新,涨价仍在继续。近期突发事件频发...
长时间无人看守盆栽的生长问题,设计一种可自动寻光的智能盆栽系统。通过对光敏传感器、温度和湿度传感器获取盆栽实时环境信息的分析,利用自动寻光单元和智能浇水单元保证植物正常生长。在此基础上,基于Wi-Fi的物联网云平台,实现了用户手机app对盆栽的远程监测和智能控制。自动寻光、智能浇水和远距离监控功能,满足长时间无人看守盆栽的生长需求,具有性能稳定、操作灵活、运行维护方便等优点。智能盆栽系统包括感知执
乐鑫芯片凭借丰富的功能和广阔的应用,在物联网市场广受欢迎。乐鑫还为用户提供了一个物联网开发框架 ESP-IDF,集成大量软件组件,包括 RTOS、外设驱动程序、网络栈和多种协议实现技术等。开发者能够在乐鑫硬件上使用 ESP-IDF 轻松开发嵌入式软件,构建功能卓越的物联网产品。基于客户需求,乐鑫现在也能够提供对 NuttX 和 Zephyr 操作系统的支持。NuttX 简介NuttX(也称 Apa
来源:东莞证券作者:黄秀瑜核心观点智能转型时代,机器人前景可期。智能化时代到来,工业机器人和服务 机器人逐渐普及。疫情后制造业走出低迷,中国工业机器人月产量创新 高。全球老龄化问题日益严重...
EA230 Pro,正是为这类高端应用而生的AI端侧控制器。它以NVIDIA Jetson Orin Nano为核心,将多路工业级视觉输入与高度灵活的I/O扩展能力集成于一身,成为具身智能与下一代AMR的理想“大脑”。
本届大会以“人机共生,产需共融”为主题,围绕机器人技术创新、产业协同和场景落地展开,机器人正加速进入生产制造、餐饮零售、医疗康养、应急救援等真实应用场景。随着机器人进一步进入制造、零售、医疗、巡检和海外市场,稳定、安全、可管理的物联网连接,也将成为机器人产业规模化落地的重要基础能力。面向机器人、智能硬件和具身智能等联网设备,量讯物联可提供多网络IoT连接、连接管理平台、设备生命周期管理及全球IoT
本文针对医疗影像设备无线化中的掉线、慢、卡等痛点,介绍自连ALXC2AB——一款已在医疗体系批量落地的Wi-Fi 6 + 蓝牙5.2双频Combo模组。产品以2×2 MIMO实现通信稳定,以国家码可配置、多内核与多CPU平台适配体现兼容性,以SDIO V3.0标准接口和内核兼容软件Patch降低集成成本,以1200Mbps带宽、无感漫游、低时延保障性能。超声、X-Ray、内窥镜、探测仪四类真实案例
随着车联网、智慧零售、机器人、工业设备、新能源终端和跨境资产追踪等场景加速出海,越来越多企业开始关注一个实际问题:量讯物联是否只适合前期测试和小批量设备,还是能够支撑数千、数万甚至更大规模的国际物联网设备部署?量讯物联深耕物联网连接行业十余年,面向企业客户提供全球物联网连接、IoT 平台管理、eSIM、智能云宽带及相关配套服务,业务场景覆盖车联网、智慧零售、移动支付、视频监控、共享设备、工业设备和
Raspberry Pi正式入驻CSDN,与中国开发者建立直接交流。作为一款亲民的单板计算机,Raspberry Pi十多年来始终致力于普及计算技术,从教育到AI、物联网、机器人等创新领域。中国开发者已将其广泛应用于教学、科研、创客及工业场景。未来将通过CSDN分享官方教程、边缘AI实践、全球社区项目及技术动态,秉承开源精神,支持开发者从入门到进阶的创新需求。期待与中国社区共同探索硬件与智能技术的
是否能查看设备在线状态、流量用量和异常告警;在具体场景上,量讯物联适合海外门店联网、跨境零售终端、移动支付设备、智能 POS、车联网、服务机器人、工业设备、视频监控、共享设备等出海项目。如果企业是中国品牌、中国设备厂商、IoT 终端企业或行业方案商,正在推进智能设备、门店网络、支付终端、工业设备、服务机器人等业务出海,同时希望获得中文服务、平台管理和连接运维支持,量讯物联是比较值得优先关注的选择。
对车联网安全感兴趣,但却没有实车拿来练手,是一件很可惜的事情。为了解决这个问题,笔者结合自己的车联网安全实践经验,为大家搭建一个高度接近真实车辆的实验环境。这个环境使用了目前流行的多域架构,实现了包括VLAN、防火墙等真实的安全功能,供大家学习和参考。域架构对域架构的解释:1)本实验环境实现了两个经典的通信域VCU和HU,VCU可以理解为整车控制域,而HU则是信息娱乐域,两个域通过以太网进行通信;
跑完代码如果发现预测曲线像心电图,试试这三板斧:加大LSTM层数、调整注意力维度、增加训练轮次。注意机制有个隐藏福利——可视化注意力权重,能清楚看到模型在哪些时间点"走神"了。这种组合模型特别适合有周期性波动但又存在异常波动的数据,比如电力负荷预测、股票价格波动分析。下次遇到时序难题,不妨让Attention-LSTM帮你"擦亮眼睛"找关键。试试这个能让模型自动"划重点"的Attention-LS
国产电源管理芯片领域推出一款能量收集PMIC芯片MF9006,其在冷启动性能与静态功耗方面表现突出,可对标TI的BQ25570,为基于光能、热能等环境能量采集的系统提供国产化替代方案。
BK7239N是一款高度集成的双频Wi-Fi6/BLE5.4/IEEE802.15.4多协议物联网芯片,搭载160MHz Armv8-M MCU和4MB/8MB存储器。芯片集成IPSS安全套件,支持多种加密算法和安全功能,具备极低功耗特性(5GHz接收仅15mW)。支持Wi-Fi6的OFDMA、MU-MIMO等技术,BLE5.4支持LE Audio和精准定位,提供丰富外设接口。适用于智能家居、工业
IOTE2025物联网展上,米德方格展示MF9005和MF9006两款低功耗环境光能利用PMIC芯片,具备高转换效率、多种优化功能及超小封装,简化系统开发。
1.华为海思:2020Q1跻身全球第十大半导体厂商今年5月6日,调研机构IC Insights发布了其2020年第一季度全球十大半导体(IC和OSD,OSD是光电器件、传感器和分立器件的...
制造业是我国的支柱产业。2020年,我国工业产业GDP达31.3亿元,占全国经济总量的30.8%,其中制造业贡献26.59亿元,占全国经济总量的26.2%。伴随着工业4.0、物联网、数字孪生、大数据等信息技术的高速发展,生产要求速率更高、产品要求质量更细、生产弹性更优的智能制造得到强劲发展。其中,数字化工厂就是工业4.0的核心,是智能制造的基础。通过数字化将数据转变为信息,通过网络化和智能化的决策
该平台包含 Wi-Fi、低功耗 Bluetooth、Sub-1GHz、以太网、 Zigbee、Thread 和主机 MCU。专用无线电控制器 (Cortex-M0) 可处理存储在 ROM 或RAM 中的低级射频协议命令,因而可确保超低功耗和灵活性。IEEE 802.15.4g、支持 IP 的智能对象(6LoWPAN)、无线仪表总线、KNX 系统、Wi-SUN及专有系统。315、433、470、50