AI落地边缘面临许多挑战：一是在严苛环境下硬件设备的稳定性；二是模型部署环节的复杂性；三是研发耗时周期长，规模化落地速度慢。面对这些痛点，研华自身技术优势与生态伙伴资源的深度整合，为行业客户解决边缘AI部署中的关键难题，推动技术落地效率与场景适配能力的双重提升。
01创新RTXe标准 强固型边缘方案
RTXe是研华专为严苛环境设计的嵌入式计算机模块规范，其板对板连接器替代金手指，PCB厚度达2.0mm，抗震抗氧化性能远超传统方案。
新一代RTXe采用泰科COMe高速连接器，支持16Gbps带宽，振动耐受达3.5Grms，满足工业/车载等严苛场景。此外，其丰富Pin支持灵活扩展，原生SOC信号直出，支持HDMI/eDP/DP显示、PCIe4.0扩展、MIPI CSI视频输入等多元接口。
02灵活扩展方案 助力视觉AI应用
针对AGV/机器人等行业需求，研华发挥RK3588平台优势，推出AFE-R761强固型AI视觉控制器。其集实时感知、灵活扩展、强固可靠与算力于一体，为机器人，AMR、车载辅助监控等视觉AI应用提供高可靠、易部署的边缘计算底座。
03基于瑞芯微边缘AI应用实践
会上研华高级工程师详细演示了Rockchip平台（如RK3588）的端侧AI开发流程，帮助开发者快速掌握模型部署、性能优化及工具链使用。并针对实时性的应用痛点，采用VPU硬解码+RGA格式转换的方案，有效降低CPU负载。
在“主芯片+协处理器”双轨研发迭代的规划下，瑞芯微产品经理Kever Yang为大家介绍了大模型算力协处理器RK182X。其以3D堆叠的技术突破DRAM带宽瓶颈，支持端侧3B/7B大模型应用，包括不限于安防视频分析，无人巡检，机器人等。
在AI落地应用的最后一公里，研华提供覆盖从感知侧到部署落地的完整链路：从感知侧提供camera选型、ISP/HDR调试、图像格式转换加速等定制化服务；模型训练端结合辅助标注、数据集管理等以标准化自动化方式优化流程（基于YOLO11搭建平台）；部署端完成模型转换、高性能业务流设计并交付生产即用的软硬件一体方案。
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