在边缘计算与 AI 深度融合的时代，硬件平台的算力释放与模型部署效率正成为技术落地的关键支点。高通 QCS8550 作为集成 48TOPS AI 算力的旗舰级芯片，其 4nm 制程工艺与 Hexagon 神经网络处理单元，为轻量化 AI 模型推理提供了强大的硬件基底。当 YOLO 系列迭代至 V11 版本，其在目标检测精度与实时性上的突破，与 QCS8550 的异构计算能力形成了天然适配。

本文系统评测了高通IQ9075芯片运行不同规模大语言模型和多模态模型的能力，构建了覆盖推理性能、精度、资源占用等维度的标准化测试体系。测试结果显示，IQ9075在0.5B-7B参数范围内展现出差异化优势：0.5B模型实现毫秒级响应，适合端侧轻量部署；1.5B-3B模型满足通用服务需求；7B模型可支撑复杂推理任务。多模态测试表明，Qwen2.5-VL系列在视觉理解、跨模态交互方面表现突出。该评测为终

本文介绍了一个基于深度学习的实时人像分割应用，使用Redmi K60 Pro手机（搭载骁龙8 Gen2处理器）在AidLux 2.0（Ubuntu 20.04）环境下运行。该系统通过OpenCV捕获视频流，利用Aidlite轻量级推理引擎运行人像分割模型（513×513输入），实时识别人物并生成蓝色半透明轮廓效果。代码包含完整的预处理、模型推理（GPU加速）、后处理及性能监控（显示FPS和推理耗时

摘要：基于Redmi K60 Pro手机（骁龙8 Gen2处理器）开发的实时人物分割系统，采用AidLux 2.0（Ubuntu 20.04）环境运行。实现60ms级单帧处理速度。核心功能包括：USB/内置摄像头自适应切换、RGB图像预处理、双输出通道（前景/背景概率图）推理、基于OpenCV的掩码合成。典型应用场景含视频会议虚拟背景、AR试衣等。

本文介绍了基于高通QCS8550开发板和DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型的商场智能导购解决方案。QCS8550采用4纳米工艺，具备强大AI算力（48TOPS）和8K视频处理能力，为导购系统提供硬件支持。通过AidLux平台搭建Dify开发环境，部署轻量化的DeepSeek-R1语言模型（8B参数），实现了商场店铺信息的智能查询功能。该系统可在本机通过API调用，准确检索

本文探讨如何利用高通QCS8550边缘计算平台与Dify开源LLM开发平台构建本地化知识服务体系。方案通过RAG（检索增强生成）技术，将实时检索与语言模型生成能力结合，解决传统大模型的知识时效性与存储局限问题。实施步骤包括：1）硬件环境搭建；2）Dify平台可视化部署；3）火山引擎配置接入；4）RAG工作流优化。该方案实现了边缘算力高效利用（QCS8550多核处理）、数据本地化安全合规，并支持低代

本文探讨如何利用高通QCS8550边缘计算平台与Dify开源LLM开发平台构建本地化知识服务体系。方案通过RAG（检索增强生成）技术，将实时检索与语言模型生成能力结合，解决传统大模型的知识时效性与存储局限问题。实施步骤包括：1）硬件环境搭建；2）Dify平台可视化部署；3）火山引擎配置接入；4）RAG工作流优化。该方案实现了边缘算力高效利用（QCS8550多核处理）、数据本地化安全合规，并支持低代

犀牛派A1边缘计算开发板基于高通QCS6490平台，具备12TOPS AI算力、多接口配置及开箱即用的场景化算法，为机器人应用提供高效开发支持。其核心优势包括：7nm工艺芯片、8GB内存+128GB存储、4K视频编解码能力，以及丰富的传感器接口。在家庭服务、工业巡检和教育科研领域展现出色适配性，支持本地化AI处理、多模态交互和低成本开发。该开发板通过预置优化模型和完整工具链，显著降低边缘智能应用开

本文聚焦高通 QC6490 平台与 YOLOv5 系列模型的融合应用。QC6490 平台凭借 6nm 制程、八核 Kryo 670 CPU、12 TOPS 算力的第 6 代 AI Engine 及 Wi-Fi 6/6E 等优势，在机器人、无人机等领域表现卓越。YOLOv5 系列模型以高效架构实现精准目标检测，广泛应用于多行业。文章通过测试两者结合的性能，分析不同 YOLOv5 版本在该平台的运行效

本文介绍了基于高通QCS8550开发板和AidLux平台构建智能售前助手的全流程方案。通过知识蒸馏技术将DeepSeek-R1大模型压缩为8B参数的Llama架构模型，结合AidLux平台的AI加速能力，实现了边缘设备上的高效部署。具体步骤包括：1）环境准备与Dify平台配置；2）模型下载与API服务启动；3）模型集成与知识库构建。测试结果表明，该系统能准确回答商品价格、口味等咨询，并实现自动计价