一、核心开发工具与平台
1. RKLLM开发套件
支持将大语言模型部署到Rockchip芯片（如RK3576/RK3588）
开发流程：通过RKLLM-Toolkit转换模型 → 使用RKLLM Runtime库进行板端部署推理
鲁班猫系列开发板兼容支持，适合边缘AI应用开发
2. 实时目标检测方案
RT-DETR：百度研发的基于Transformer的实时端到端检测器
特点：混合编码器设计、IoU感知查询选择、灵活调整推理速度
RT-DETRv2新增离散采样选项，适应不同部署场景
二、开发环境搭建
1. VSCODE生态链
基础配置：MarscodeAI插件 + Embedded IDE组合
核心功能：
智能代码补全（支持C/C++嵌入式开发）
内存泄漏/指针越界等错误检测
多线程/网络编程优化建议
2. 边缘AI开发工具
TI边缘AI Model Zoo：提供预训练模型库（TensorFlow/PyTorch/MXNet）
模型选择工具：可比较推理吞吐量/延迟/精度等关键指标
三、关键技术栈
1. 必备技能组合
基础层：C/C++/Python、Linux系统编程、多进程/线程开发
硬件层：GPIO/ADC/DAC编程、SPI/I2C通信协议
AI层：OpenCV、深度学习框架部署、模型量化技术
2. Spring AI集成方案
支持Java生态的LLM接入规范
多模态服务集成能力（需配合嵌入式网关使用）
四、典型应用场景
1. 工业领域
设备缺陷检测：RT-DETR实时识别生产线异常
预测性维护：边缘AI模型分析传感器时序数据
2. 智慧医疗
医学影像分析：RKLLM部署DICOM标准深度学习模型
便携式诊断设备：低功耗AI推理方案
3. 农业物联网
农产品供应链预测：边缘端价格波动分析模型
智能灌溉系统：多模态传感器数据融合处理
五、学习路径建议
1. 初级阶段
```c
// 示例：嵌入式基础开发（GPIO控制）
include
define LED_PIN 0
int main {
wiringPiSetup;
pinMode(LED_PIN, OUTPUT);
while(1) {
digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
delay(500);
digitalWrite(LED_PIN, LOW);
delay(500);
return 0;
```
2. 中级阶段
掌握RKLLM模型转换流程（FP32→INT8量化）
学习多模态RAG技术在边缘设备部署
3. 高级阶段
参与NVIDIA Sky Hackathon等赛事
开发支持语音/视频的多模态智能体
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