再添新品！芯讯通入门级AI双模组登场

发布时间：2025-06-27 11:32
作者：AMEYA360
来源：芯讯通
阅读量：543

　　随着边缘设备智能化需求分层加速，并非所有应用场景都需要高算力的AI处理能力。在零售、自动化、监控和人机交互等领域，智能设备更需要低功耗、高效的AI能力来完成人脸识别、客流统计、安全帽检测和安全警报等任务。

　　芯讯通正式推出基于瑞芯微RK3568、RK3566芯片平台打造的SIM8668和SIM8666入门级AI模组，为终端设备数字化、智能化升级迭代注入新动能。

　　1 TOPS算力可以完成哪些事?

　　1 TOPS足够满足一些对算力需求相对较低，但需要实时响应的基础AI任务：

　　在图像识别方面，1 TOPS算力的AI模组能够对常见物体进行快速分类，应用于监控摄像头中时，可实时识别是否有人体闯入画面。虽然无法处理极为复杂的图像细节，但对于满足基础的监控需求已经足够。

　　在语音识别方面，1 TOPS算力能够实现基本的关键词唤醒功能。应用于智能家居设备中时，通过简单的语音指令就能触发相应操作，如“打开灯光” “播放音乐”等，无需依赖云端计算，减少了延迟，用户体验得到提升。

　　在数据处理方面，1 TOPS算力可应用于对数据处理速度要求不高的小型物联网设备中，完成数据的初步筛选和简单分析，例如环境监测传感器，对采集到的温度、湿度等数据进行实时判断，是否超出预设范围并做出相应预警。

　　1 TOPS算力的入门级AI模组主要面向对成本敏感、算力需求相对较低的市场。它们能够为一些小型、简易的智能设备赋予基本的AI能力。

再添新品！芯讯通入门级AI双模组登场

　　主频与显示能力的精准分层

　　SIM8668和SIM8666以“主频+显示”差异化定位，结合RK平台的接口丰富性与低功耗架构，精准适配边缘轻量化AI场景。

　　SIM8668搭载RK3568处理器，主频高达2.0GHz;SIM8666则采用RK3566处理器，主频达1.8GHz，在需要实时响应的边缘场景中SIM8668更有优势。两款模组均内置ARM Mali-G52 GPU、8M ISP HDR以及 1T NPU算力，为终端设备提供了强大的运算与图形处理能力。

再添新品！芯讯通入门级AI双模组登场

　　SIM8668支持双独立显示屏输出(LVDS+HDMI2.0) 可实现工业设备的“操作界面+数据监控”双屏同步显示，如产线中控设备的参数调节与实时生产数据可视化;SIM8666则支持单屏或镜像双屏显示输出，针对商显广告机、智能家电等场景优化。

　　RK平台内置了多种功能强大的嵌入式硬件引擎，为高端应用提供了优异的性能，支持几乎全格式的H.264 / H.265 4k@60fps解码和H.264 / H.265 1080p@60fps 编码，以及高品质的JPEG的编/解码。

　　接口矩阵与轻量化AI引擎

　　继承RK平台的接口丰富性，SIM8668和SIM8666集成LVDS / MIPI-DSI / RGB / eDp / HDMI2.0 / EBC 共6种显示接口，配合CSI 摄像头接口、UART/SPI传感器总线及PCIe高速传输通道，可构建 “采集-处理-显示”全链路方案。

再添新品！芯讯通入门级AI双模组登场

　　RK平台内嵌的NPU支持INT8/INT16混合操作，可以轻松地转换基于TensorFlow/ MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型，使SIM8668和SIM8666可广泛应用于物联网网关、智慧商显、工控设备终端、智能医院、智慧中控、智能安防等设备和行业中。

　　作为入门级AI模组，SIM8668和SIM8666以瑞芯微RK平台的接口灵活性与成本控制能力为支点，推动物联网终端设备从“联网化”向“智能化”的低成本跃迁。未来，芯讯通将继续深耕物联网无线通信领域，不断创新，推出更多高性能、高可靠性的模组产品，与合作伙伴携手共进，共同推动物联网产业的繁荣发展。


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　　你是否在生活中也常被冰箱“难住”：菜市场选番茄，但不知道家里还剩多少;周末想大展身手，可对着食材找不到头绪;出差回来，总有过期食材要清理…… 这些小麻烦，是千万中国家庭的共同困扰。　　而芯讯通(SIMCom)AI算力模组 SIM9650L-W，正让传统冰箱从“冷藏容器”升级为解决痛点的“家庭健康管理中枢”，为提升生活幸福感按下加速键。　　SIM9650L-W搭载64位ARM V8架构八核处理器，主频高达2.7GHz，配合Adreno™643 GPU，支持OpenGL ES 3.2和OpenCL 2.0图形处理标准，为AI冰箱提供强大运算支撑。　　同时，SIM9650L-W内置高性能AI处理器，综合算力超14 TOPS，能轻松应对复杂AI任务，实现食材毫秒级识别与精准分析。　　在多媒体处理方面，模组编码能力达4K、30帧/秒，支持多路高清摄像头接入，通过4路 MIPI_CSI接口连接冰箱内置摄像头，可精准识别视觉相似食材，解决传统冰箱食材管理难题。丰富的接口配置是其另一优势，配备USB 3.1 Type-C接口(兼容USB 2.0，支持 DisplayPort 1.4)、3个USB 2.0接口及2-lane PCIe Gen 3接口，能连接温度、湿度、气体等多种传感器，为冰箱智能化功能提供硬件基础。　　无线连接上，模组支持Wi-Fi 6E和BT 5.2短距离通信技术，确保冰箱与手机APP、语音助手稳定连接，实现远程操控与智能交互，适配国内智能家居生态。并且SIM9650L-W工作温度范围覆盖-25°C至+70°C，能适应不同地域极端环境，保证冰箱全年稳定运行。　　AI算力模组SIM9650L-W的技术优势转化为AI冰箱的实用功能，重塑用户的厨房体验。在食材管理上，14 TOPS算力与多路摄像头结合，实现食材自动识别、分类与新鲜度监测。用户开门时，冰箱屏幕实时显示食材清单及过期倒计时，解决“忘食材、食材浪费”痛点，这得益于SIM9650L-W对叶菜、浆果等相似食材的精准识别能力，再也不用靠记忆或翻找确认食材状态。　　健康管理方面，SIM9650L-W搭载的Android 14操作系统支持定制化AI应用，整合用户健康数据与云端食谱库。冰箱可根据食材和用户健康需求推荐个性化菜谱，比如当你为孩子选“幼儿辅食”模式时，冰箱会基于现有胡萝卜、西兰花，推荐“蔬菜泥蒸蛋”，并标注钙、维生素含量;减肥需要控糖，系统则会自动过滤高糖食谱，推荐“虾仁滑蛋”等低GI菜品，让冰箱真正成为家庭营养助手。　　能耗优化是又一亮点，SIM9650L-W通过PCIe接口实时获取传感器数据，动态调节冰箱制冷模式。食材少则降低功率，高湿度则调整除湿模式，既保证食材新鲜，又符合国家冰箱节能标准。有了AI算力模组SIM9650L-W，用户不用特意省电，冰箱自己会算账。　　远程控制上，Wi-Fi 6E技术确保稳定连接，出差时通过手机APP就能开启“假期模式”，降低制冷功率;提前回家前，又能远程调回正常温度;连家里的智能语音助手也能联动，老人不会操作屏幕时，说一句“看看冰箱里有牛奶吗”，就能快速得到答复，无感化交互让全家都能轻松使用。　　在“数字+美学”趋势下，SIM9650L-W支持双屏显示和高清画质输出，使冰箱屏幕成为厨房美学元素：既能清晰展示菜谱步骤、食材营养数据，又能适配不同厨房装修风格，比如中式厨房可设置水墨风界面，现代厨房则切换简约科技风，实现科技与美学的融合。　　未来，随着智慧厨房生态完善，芯讯通AI算力模组将发挥更大作用。SIM9650L-W可扩展的AI算力支持功能升级，比如后续可接入家庭健康监测设备，根据用户血压、血糖数据调整食谱推荐;还能联动社区生鲜平台，食材不足时自动推送采购链接，推动厨电产品从功能型向服务型升级。　　从化解记食材、选菜谱的家庭难题，到为厨电企业提供高效解决方案，再到推动智慧厨房产业数字化转型，芯讯通以AI算力模组构建“人-冰箱-生态”良性互动。既让千万家庭厨房更便捷健康，更引领厨电产业迈入以用户需求为核心的智能新阶段。
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　　对做全球市场的物联网企业来说，产品出海最头疼的不是市场竞争，而是卡在认证这关：想进欧洲要过CE，闯美国得拿FCC，布局日韩需过JATE / TELEC，重复测试、反复整改不仅耗钱，还得等上3-6个月，眼睁睁错过市场窗口期。　　而芯讯通5G模组SIM8260系列 ，直接把全球多国认证配齐，从根源上解决了这一痛点，让客户的物联网设备能快速进驻全球市场。　　多国认证到手 合规门槛直接迈过　　区域合规：覆盖主流市场，不用再补测　　已通过欧盟CE、美国FCC、加拿大IC、澳大利亚RCM、日本JATE/TELEC等区域认证，意味着模组可直接进入这些地区的市场，无需额外补做测试。　　运营商兼容：接入全球网络不踩坑　　通过全球主流运营商认证：美国 T-Mobile / Verizon、德国电信、法国Orange，以及全球认证论坛GCF、北美运营商组织PTCRB认证，确保模组能无缝接入各地运营商网络，避免联网不稳定问题。　　环保安全：适配高要求领域　　符合欧盟RoHS(有害物质限制)、REACH(化学品合规)标准，适配全球对环保、安全的高要求，尤其适合医疗、消费电子等对合规性敏感的领域。　　性能踩中行业趋势 覆盖高增长场景　　当前物联网行业正迎来两大趋势：一是全球化部署加速，二是高带宽、低延迟需求爆发。芯讯通5G模组SIM8260系列恰好精准匹配这两个需求。　　性能表现：　　基于高通骁龙X62平台，支持5G R16 NSA/SA双模，在5G Sub-6G SA模式下，下载速率可达2.4Gbps、上传1Gbps，即便是LTE网络也能实现1.6Gbps下载。在智能制造领域，能实时回传机床的高清运行数据，让总部远程监控不延迟;在车联网领域，能秒传实时路况、车辆诊断信息，支撑自动驾驶辅助功能;在智慧家庭领域，能让多台5G CPE设备同时连网，4K视频流畅不卡顿。　　灵活集成：　　自带PCIe、USB 3.1、GPIO等丰富接口，不管是集成到工业网关，还是嵌入车载终端、家庭 CPE，都不用额外定制接口方案，能减少开发成本，还能加快产品上市节奏。　　稳定性：　　在多网络环境下均能保持连接稳定，比如机器人在工厂内移动时，不会因网络切换断连，这对依赖持续数据传输的工业场景至关重要。　　选对模组 选对出海快车道　　当下，全球化已不是可选项，而是很多物联网企业的必答题。芯讯通5G模组SIM8260系列的价值，不仅是一款高性能5G模组，更是帮客户突破认证壁垒、跟上行业趋势的加速器。有了全球多国认证打底，有了适配趋势的性能，客户的产品能快速切入高增长场景。
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　　随着各类设备对位置服务的需求激增，GNSS技术随之演进以满足需求。双频GNSS技术凭借有效提升定位精度、缩短启动时间、在复杂环境中保持稳定性能的优势，成为定位技术发展的重要突破。芯讯通(SIMCom)优化后的GNSS模组，让国内物联网开发者能更便捷地将这些技术优势融入产品，为各行业的智能导航、安全出行及可靠追踪提供有力支撑。　　通过接收地球轨道卫星的信号，GNSS可使设备精准获取自身的位置、速度与时间(PVT)，应用领域覆盖：自动驾驶汽车、配送无人机、可穿戴追踪设备及关键基础设施监控等。　　然而，GNSS系统的性能存在差异，主要取决于三大关键指标：定位精度、信号捕获时间与信号灵敏度。对于国内多数物联网应用而言，尤其在高楼密集的城区、多山的乡村等复杂环境中，这些指标直接决定了应用的可靠性与实用性。　　精度与响应速度　　定位精度易受多种信号误差影响。卫星信号从太空传输至地面时，需穿过电离层与对流层，由此产生延迟;城市建筑与地形可能导致信号反射或遮挡，进一步降低定位可靠性。而以双频GNSS为代表的定位技术，能够有效补偿这类信号失真，提升定位的稳定性。　　响应速度是另一关键指标。TTFF(首次定位时间)指GNSS接收器启动后开始输出有效数据的时长。较短的TTFF不仅能提升用户体验，还可降低设备功耗，这对便携式及电池供电的物联网终端尤为重要。　　DR与RTK的协同增效　　当卫星信号微弱或失效时，例如在地下停车场、隧道、城市峡谷等场景中，航位推算(DR)技术发挥关键作用。它通过加速度计、陀螺仪等传感器，基于已知历史位置推算移动轨迹，确保定位连续性。同时，实时动态定位(RTK)技术借助地面基站的差分数据，可将GNSS定位精度提升至厘米级。DR与RTK均与GNSS形成高效互补，显著提升复杂场景下的系统性能。　　双频L1+L5　　传统GNSS接收器多依赖单一频段(通常为 L1)，而双频GNSS模组通过同时利用L1与L5频段，实现了更精准的定位解决方案，其核心优势源于两个频段的技术特性互补。L5频段凭借物理特性与技术设计，成为复杂环境下的“可靠保障”。L5波长更长，自由空间衰减更小，到达地面的信号功率比L1高，因此在密集城区、茂密林区等信号易受遮挡的场景中，信号可靠性显著增强。同时，L5可以提高位置解算的精度，在弱信号等复杂环境中加快定位速度。L1频段则以“数量优势”成为快速启动的“助推器”，依靠更多的卫星覆盖，能快速捕获信号。　　双频段协同工作时，可通过交叉校验信号数据滤除干扰，大幅提升定位精度与抗干扰能力，这对需实时追踪的物流运输、城区无人机作业等应用尤为关键。　　芯讯通双频GNSS模组　　芯讯通的双频GNSS模组充分发挥了上述技术优势。针对高精度需求行业，SIM66D-R、SIM66MD-R、SIM68AD等型号融合L1+L5双频接收能力、出色的信号灵敏度与快速捕获性能，适合应用于车载导航、无人机及智能测绘设备等场景。　　对于资产追踪、物流管理、工业监控等注重性能与成本平衡的场景，SIM66MD、SIM68D、SIM68MD等型号提供标准精度双频定位，相较传统单频方案，仍具备更快的TTFF与更强的抗干扰能力，且成本也更具优势。　　此外，芯讯通(SIMCom)通过统一全系列GNSS模组的外形尺寸与接口，确保开发者在将现有设备升级至双频系统时，无需大幅改造硬件。便于客户更轻松地升级解决方案，同时又能满足市场对定位速度、精度与稳定性的需求升级。
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　　随着人工智能成为智能终端的核心组成部分，我们对计算性能的理解也需要与时俱进。对于许多工程师和产品团队而言，关注点仍停留在一个关键参数上：TOPS(每秒万亿次运算)。但在实际应用中，在边缘侧实现AI远不止于单纯的算力 —— 而是要在严格的系统约束下，实现快速、可靠且高效的智能表现。　　为什么10 TOPS的AI芯片，连人脸识别都跑不流畅?　　尽管TOPS 能从理论上衡量芯片的 AI 性能，但它无法反映部署过程中真正重要的因素。一款 10 TOPS 的处理器在纸面上或许令人印象深刻，但如果模型超出了可用内存，或者硬件不支持必要的网络层或量化格式，那么在实际应用中，它无法发挥出全部的性能。　　实际上，开发者经常会因为内存带宽、软件兼容性或芯片温度过高导致的降频问题使开发陷入瓶颈。对于摄像头、机器人等AI设备而言，真正重要的是在实际环境中运行模型的表现：是否具备稳定的帧率、低延迟和最低功耗。　　低延迟和高吞吐量，谁更重要?　　边缘AI与云端最大的不同在于云端追求“批量处理效率”，而边缘需要“单次响应速度”。降低延迟需要优化模型、减少预处理，并使用专为低延迟推理设计的硬件加速器(如神经网络处理器 NPU)。　　边缘AI 应用需要的是快速响应和高性能计算的结合。从辅助驾驶、实时翻译到智能制造业和医学影像，这些场景都依赖快速高效的处理能力，才能实现精准且及时的决策。无论是要让机器人反应灵敏，还是要进行高精度分析，各行业对可扩展的边缘AI 计算的需求都在迅速增长。　　为满足这些多样化需求，芯讯通(SIMCom)的AI算力模组产品提供了从 1 至 48 TOPS 的多样化选择，让开发者能够为边缘侧的各类实际场景定制解决方案。　　精度越高，AI效果越好?　　当云端训练的模型带着FP32高精度来到边缘设备，等待它的往往是“水土不服”——飙升几倍的功耗，慢如蜗牛的响应。　　云端训练的AI 模型通常采用高精度格式，虽能保证较高准确性，但会消耗更多电量和内存。对于边缘设备而言，量化(将模型转换为 INT16或INT8 等低精度格式)是一种广泛使用的简化技术。　　然而，量化并非毫无风险。量化不当的模型可能会损失精度，尤其是在视觉复杂场景或光照条件多变的环境中。开发者应使用量化感知训练或训练后校准工具，确保精度下降不会对性能造成显著影响。选择支持混合精度计算的芯讯通AI算力模组，也能为平衡速度与精度提供灵活性。　　硬件够强就行，软件不重要?　　硬件只是成功的一半。如果没有强大的软件栈，即便是性能出色的AI芯片也可能成为研发障碍。开发者在模型转换、推理优化或系统集成过程中，时常会遇到各种问题。　　因此，选择具备成熟软件开发工具包(SDK)、工具链和框架支持的 AI 模组十分重要。无论使用 TensorFlow Lite、ONNX 还是 PyTorch Mobile，都必须支持流畅的模型转换、量化和运行时推理。芯讯通AI算力模组提供调试工具、性能分析工具和示例代码，这些都能加速开发进程并降低部署风险。　　借助芯讯通(SIMCom)的AI算力模组，不仅能打造具备AI算力的产品，更能让其具备实用性、可靠性，适应现实世界的应用需求。
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