M1808 AI核心板计算效率全面深度解析与性能分析

AIoT（人工智能物联网）这一概念，近年来在行业内的热度持续攀升。简而言之，它是人工智能与物联网的深度融合，让终端设备不再仅能执行指令，更能自主思考与决策。其中，AI扮演着“大脑”的角色，推动万物互联（IoT）向万物智联（AIoT）演进。目前，部分医院已部署的智能医护助手、测温摄像头以及配送机器人，其背后均依赖于这一技术体系的支撑。

根据2019年的市场调查报告预测，到2020年，中国AIoT硬件及相关产业的市场规模有望突破万亿元。当前，行业内主流的技术方案是将边缘计算与云计算相结合。相较而言，边缘计算在部署灵活性、运行稳定性、网络依赖性、隐私保护和安全性方面具有显著优势。

要在AIoT领域取得实质性突破，一款性能出色的核心硬件不可或缺。ZLG推出的M1808 AI核心板正是为此需求而设计。接下来，本文将围绕这款产品的AI性能参数进行深入探讨。

M1808平台简介

M1808平台由M1808-T核心板与M1808-EV-Board评估底板两部分构成，其核心处理器采用瑞芯微的RK1808芯片，专为AIoT应用场景打造。该芯片最显著的特点是采用了CPU与NPU的双架构设计。

CPU部分搭载了一颗主频1.6GHz的双核Cortex-A35处理器，而NPU的峰值算力达到3.0 TOPs，支持INT8、INT16及FP16混合精度运算。这意味着该芯片能在性能、功耗与运算精度之间实现较好平衡。此外，其兼容性出色，支持TensorFlow、MXNet、PyTorch、Caffe等主流深度学习框架的网络模型。同时，它还集成了支持1080P视频编解码的VPU、麦克风阵列、硬件VAD（支持低功耗远场唤醒），并可直接接入摄像头信号，内置了ISP图像信号处理器。

总体而言，M1808平台具备高性能、低功耗、易编程及内置NPU等核心特点。

AIoT硬件平台AI性能对比

衡量硬件平台AI性能的关键指标是算力与功耗。为评估M1808的实际表现，我们将其与市面上其他几款产品进行了横向对比，具体数据如下表所示。

表格 1

从对比结果来看，M1808 AI核心板在算力与功耗的平衡方面表现十分出色。正是这一优势，使其在众多AIoT硬件平台中占据了较为领先的位置。

常见AI功能的算力花销

3.0 TOPs这一数值可能较为抽象。为了让概念更直观，下表列出了几种常见AI功能所需的算力资源。

表格 2

从表格数据可以清晰看出：除自动驾驶这类多模型融合、场景极其复杂的情况外，大多数单一功能的算力需求基本在1 TOPS量级。M1808作为嵌入式AI平台的代表，凭借3.0 TOPs的基础算力，应对人脸门禁、刷脸支付、智能餐桌等场景绰绰有余。

进一步而言，对于实时性要求不高的场景，如森林防火中的山火识别，开发者无需过度关注速度，反而可以采用更深、更复杂的网络模型来提升识别精度。M1808的算力完全能够满足此类需求。

神经网络推理速度

算力指标是一方面，实际运行速度才是衡量性能的关键。我们选取了三组相同的神经网络模型，分别测试了M1808与几款常见手机芯片的运行时间。运行时间越短，表明平台的AI计算能力越强。

图表 1

测试结果显示，M1808的AI算力与当前主流手机芯片相比毫不逊色，完全能够支撑绝大多数AI功能的应用需求。

软件层面

硬件性能固然重要，但配套开发工具的体验同样决定了一款产品的易用性。为此，M1808提供了功能完善的AI开发套件。

该套件支持TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe、Darknet、ONNX、PyTorch等多种框架训练的模型，可直接对这些模型进行转换并部署到开发板上。此外，开发套件集成了自动量化及模型运行效率评估功能，有效减少了研发人员在模型适配方面的工作量。

同时，M1808内置了多种常用AI模型，可直接调用。目前支持的功能包括：人脸识别、驾驶员疲劳检测、人脸关键点定位、人脸检测、物体检测、物体分类、纽扣方向识别等。其中，人脸识别在LFW数据集上的准确率高达99.7%，在一万个人脸库场景下，每秒可处理约10帧。无论是不同年龄段的人脸、部分遮挡或摘下眼镜的情况，还是室内外复杂环境，都能稳定工作。更多功能正在持续开发中。

以上是对M1808在算法算力性能方面的整体介绍。从各项数据来看，这款AI核心板的性能表现充分体现了其在算力、功耗与易用性之间所做的精准权衡。可以说，对于希望在AIoT领域实现落地的团队而言，它是一个值得认真考虑的选择。

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