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“人们常说眼睛是心灵的窗户，带着你我看清现实世界。”在工业发展中，工业智能化替代了人类的手脚，而机器视觉就是智能化的眼睛，让其更精准的解决工业场景需求。同时智能化物联网时代不断发展的今天对机器视觉产生了更高的要求。
导读：当今全球蔓延着新冠病毒疫情形势依旧严峻，疫情发展也给公共卫生医疗设施带来一定的挑战，各类医疗仪器需求急剧上升，米尔结合自身多年嵌入式软硬件开发经验，推出了基于STM32MP1的心电监护仪应用解决方案，助力全球医疗设施建设。
导读：充电基础设施建设是“新基建”的重点建设方向。新基建所覆盖的领域主要包括以下七项：5G基站、人工智能、工业互联网、大数据中心、特高压、充电桩以及城际高速和轨道交通。伴随新能源车近年的高速发展，充电桩作为新能源车产业链的重要环节，有望在“新基建”发力下加速发展。
Arm公司的 Cycel Models是100%周期精确的Arm IP模型，用于性能分析和精确的评估Arm IP。
OpenClaw 方案：推理过程不依赖云端，在本地完成大模型推理、视觉理解与数据处理 代号“本地小龙虾” · 本地推理 · 约 20W 功耗
继RK3576工控机系列发布后，米尔电子推出轻量化款MEC-B5760，聚焦AI边缘计算场景。MEC-B5760工控机基于瑞芯微RK3576八核处理器，内置6 TOPS NPU，可选配RK1828、RK1820、Hailo、DeepX等多款算力模块，可灵活扩容，整机最高32 TOPS。全铝机身巴掌大，端侧稳定运行8B大模型，覆盖AI视觉质检、智慧交通、智慧工地、智慧园区等众多边缘场景。
一台巴掌大的工控机，现在能本地跑8B大模型。RK3576内置6 TOPS NPU，加RK1828扩展后整机26 TOPS，毫秒级推理，本地化更安全。
项目背景：随着嵌入式 AI 技术的快速发展，边缘计算设备的算力不断提升，使得在低功耗、低成本的嵌入式平台上部署深度学习模型成为可能。本项目基于瑞芯微 RK3576 芯片的 NPU（神经网络处理单元）加速能力，结合 YOLOv5 目标检测模型，实现了一套完整的机器人视觉伺服控制系统。本项目是一个学习实践项目，旨在深入理解以下技术：
随着人工智能技术的快速发展，视觉检测技术在医疗健康领域的应用越来越广泛。传统的视力检测需要专业医护人员操作，检测效率较低，且难以实现自动化。本项目基于米尔RK3576开发板，设计并实现了一套智能视力检测系统，旨在提供一种便捷、高效的视力检测方案。RK3576是一款高性能ARM架构的开发板，搭载瑞芯微处理器，具备强大的AI推理能力，适合运行手势识别、图像处理等AI任务。
在AGV、服务机器人、自动驾驶清扫车等炙手可热的赛道，自主导航能力是产品的灵魂。然而，无数机器人研发团队在迈向量产的途中，都曾撞上同一堵看不见的墙：
在360环视系统的初始验证阶段，我们采用了一套直观且广泛使用的技术栈：OpenCV负责从采集到显示的全部图像处理任务。功能层面，这套方案完全跑通了——四路鱼眼去畸变、透视投影、鸟瞰拼接，所有算法逻辑均正确。但当我们将目光从「能不能跑」转向「能不能用」时，一个严峻的问题浮出水面：端到端延迟高达约300ms，远超25fps对应的40ms帧预算。
作为领先的嵌入式处理器模组厂商，米尔将携安路FPGA核心板和开发板亮相。我们诚邀您共聚西子湖畔，一同探索FPGA技术在边缘计算、工业控制与AI加速等领域的最新技术突破与落地实践。
人形机器人正从实验室走向工业与服务场景，传统控制器面临三大核心痛点：算力不足导致响应延迟，单核MCU难以支撑复杂运动学计算与多传感器融合;控制架构单一，单控制器故障即整机瘫痪，缺乏算力冗余;通信协议兼容性差，CAN/485、EtherCAT等多总线并存，集成周期长、成本高。
在工业自动化现场，我们时常听到这样的抱怨："明明 Linux 上跑个 EtherCAT 主站协议栈很简单，可一到多轴联动、精密组装这类场景，周期一不小心就'飘'了，轨迹抖得让人心慌。" 问题就出在"硬实时"三个字上。要在通用操作系统上实现微秒级的确定性与低抖动，一直是机器人、多轴运动控制、半导体设备等高精度场景落地的关键挑战。
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