瑞芯微RV1126B核心板如何助力边缘AI技术实现规模化部署
随着边缘人工智能从概念验证阶段逐步进入大规模落地阶段，围绕“效率与性能平衡”的竞争日益激烈。特别是在工业视觉、智能安防以及轻型机器人等关键领域，市场逐渐达成一个共识：仅依靠算法优化或硬件堆叠已难以满足客户的实际需求。用户更关注的是，如何在严格的功耗和成本约束下，实现对1200万像素视频流的稳定处理、在极低光照（0.01Lux）环境下捕捉细节，以及将技术方案迅速转化为实际产品的能力。
这些来自产业和应用端的真实诉求，正在重新定义芯片在市场中的竞争标准。
以瑞芯微RV1126B处理器为例，其成功并非源于参数的“遥遥领先”，而是通过精准匹配多个边缘AI应用场景的核心需求，为行业提供了一条高效、均衡的产业化路径。
一、内置3TOPS NPU，提升端侧AI推理能力
瑞芯微RV1126B处理器集成了专用NPU模块，提供最高3TOPS@INT8的AI算力，较前代RV1126芯片提升了50%。该处理器支持INT8/INT16混合精度计算，并兼容W4A16/W8A16量化方式和Transformer架构优化。通过这些技术，它能够流畅运行2B参数级别的大语言模型和多模态AI模型。
这种能力使得RV1126B能够高效处理多种边缘AI任务，如人脸识别、安全帽佩戴检测、烟火预警和区域入侵识别等，从而实现本地实时决策，减少对云端计算的依赖。
在飞凌嵌入式OK1126B-S开发板上运行多项模型测试后可见，RV1126B在运行大语言模型、目标检测、图像分割和人体/人脸关键点识别等任务中均表现出色，尤其在NPU性能方面较前代有明显提升。
二、AI-ISP技术：构建更智能的视觉处理引擎
在边缘AI系统中，图像输入的质量直接影响到AI模型的推理精度。传统方案中，ISP输出的图像往往已经过压缩和失真处理，导致AI识别效果大打折扣。而RV1126B内置的AI-ISP模块，将AI算法深度集成到ISP的原始图像处理流程中，实现了画质增强与AI识别优化的同步提升。
该模块可实时执行3DNR降噪、HDR合成、图像畸变校正、去雾处理等关键操作，并借助AI Remosaic技术实现“昼夜双模自适应”。这不仅提升了人眼对图像的感知质量，更重要的是为NPU提供了更加“AI友好型”的输入数据，从而优化整体推理效率。
值得一提的是，AI-ISP运行时并不占用NPU资源，相较于传统ISP+NPU联合处理的方式，能够有效降低带宽压力与整体功耗。
三、多场景适配，加速边缘AI产业化进程
凭借均衡的硬件性能与强大的AI算力，瑞芯微RV1126B成功适配多种边缘AI应用场景。例如在智慧工地，它可实现安全帽和反光衣佩戴检测、高空抛物识别、违规动火监测等安全管理功能；在智能仓储中，可完成货物条码识别、货架盘点、人员轨迹追踪和越界预警；在工业视觉领域，适用于光伏组件和锂电池缺陷识别；在车载场景中，可实现驾驶员状态监测（DMS）；在轻量级机器人中，则可支持动态避障和路径规划。
为将芯片能力高效转化为可靠产品，飞凌嵌入式推出的FET1126B-S与FET1126BJ-S核心板提供了关键支撑。其中，FET1126BJ-S（工业级）可在-40℃至+85℃环境中稳定运行，具备出色的环境适应能力。而FET1126B-S（宽温级）在保持商业级配置的同时，支持-20℃至+85℃的宽温范围，结合高带宽LPDDR4内存，兼顾了成本与性能。
此外，飞凌嵌入式还提供涵盖硬件设计、软件部署、技术文档和售后服务的全流程支持，帮助客户缩短开发周期，实现方案的快速落地和批量交付。
四、推动边缘AI智能化升级
在边缘AI逐步从实验室走向实际部署的当下，瑞芯微RV1126B凭借对实际应用需求的精准把握，为终端智能系统提供了坚实的算力基础。而飞凌嵌入式基于该芯片开发的FET1126B-S/FET1126BJ-S核心板，则成为连接芯片能力与实际产品之间的关键桥梁。
从硬件性能到算法优化，从产品稳定性到技术支持，这些核心板为客户提供了一站式解决方案，有效推动各行业客户实现智能化升级，是当前边缘AI规模化部署中值得信赖的硬件平台。