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

本文探讨了在高通QCS8550计算平台上部署Qwen2.5-7B大语言模型与AIAgent+RAG技术的实践方案。Qwen2.5-7B是阿里云开源的76亿参数语言模型，具备128K长文本处理和29种语言支持能力。AIAgent通过整合大模型、工具调用和规划推理，实现了从被动响应到主动任务执行的转变。文章详细介绍了技术背景、核心架构以及从环境搭建到API服务启动的部署步骤。这一融合方案展现了边缘计算

高通QCS6490平台与YOLOv10模型的性能优化研究 本文研究了边缘计算平台高通QCS6490与YOLOv10目标检测模型的协同性能。QCS6490采用6nm工艺，集成八核CPU和第六代AI引擎，提供12TOPS算力，支持多摄像头并发处理。研究测试了YOLOv10系列模型在QCS6490上的表现，结果显示YOLOv10n在NPU加速下可达180FPS，而YOLOv10x为25.97FPS。文章

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

高通推出全新品牌跃龙（Dragonwing），与现有骁龙品牌形成双线布局。骁龙面向消费级市场，主要应用于智能手机等终端设备；跃龙则聚焦工业和企业级市场，涵盖工业机器人、无人机、智能摄像头等领域。跃龙系列产品强调边缘AI能力、高性能计算和卓越连接性，目前已推出QCS/QCM等多个系列处理器，采用4nm/6nm工艺，支持Wi-Fi7/6E和5G连接，AI算力最高达48TOPS。该系列提供长期产品支持（

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

Wi-Fi 6/6E 等优势，在机器人（服务与工业场景）、无人机（巡检、植保等）领域表现突出。YOLOv8 通过架构优化，在检测精度与速度上实现突破，支持多任务及多尺度模型。文章测试二者结合性能，分析不同 YOLOv8 模型在该平台的推理速度、精度及资源占用，为边缘智能设备的模型选型与部署优化提供数据支撑，推动视觉 AI 在相关场景的落地。

本文聚焦高通 QCS8550 处理器部署 YOLO11-seg 模型的研究与测试。QCS8550 作为物联网旗舰处理器，以 4 纳米工艺实现 48TOPS 边缘 AI 性能，搭载先进 CPU、GPU 及连接技术，适配高要求 IoT 场景；YOLO11-seg 专注实例分割，在安防、工业检测等领域作用关键。研究旨在探索二者结合的高效运行方式，为相关应用落地及边缘 AI 发展提供技术支撑与实践参考。