rk3588

程序猿编码

不用 GPU！RK3588 跑视觉大模型，Qwen3.5-2B VLM 端侧落地这是一套面向瑞芯微RK3588 NPU硬件加速的Qwen3.5-2B视觉语言模型推理实现，完全基于原生C++构建，配套专用大模型运行时与神经网络加速引擎，完整支持单图像理解与视频序列分析两种模式。

深圳市爱派派智能科技有限公司

告别部署繁琐：LlamaPi 一键搭建本地 Agent 推理底座端侧 AI 与本地 Agent 正在快速落地，各类端侧硬件的 NPU 推理算力也得到大幅提升。但不少开发者在实际落地时依旧要面对重重门槛，整个流程耗时长、上手门槛高，阻碍了端侧大模型与 Agent 项目的快速验证。

星野云联AIoT技术洞察

RK3588 边缘 AI 盒子适合什么工业视觉场景采购一台标称 6 TOPS 的 RK3588 盒子并不等于获得了一套可上线的工业视觉系统。真正值得使用 RK3588 的场景，是任务边界能够被明确描述：相机数量有限，模型已经能转换到 RKNN，端到端节拍有余量，错误结果可以复核，设备断流后有恢复路径，而且团队愿意为模型、runtime、驱动和业务规则维护一份兼容性合同。只要其中一项说不清，芯片参数越漂亮，项目后期越容易把问题误归因给“算力不够”。

企鹅的蚂蚁

LubanCat RK3588 实时 Linux 开发实战（十四）：EtherCAT 主站方案选择与 Full SDK 准备摘要：手册中的 EtherCAT 示例不能直接套用到所有 LubanCat 系统。本文从内核版本、板级设备树、主机/目标机职责和 Full SDK 目录四个方面，建立可回滚的移植起点。

企鹅的蚂蚁

LubanCat RK3588 实时 Linux 开发（七）：YT6801 PCIe 网卡驱动移植与 vermagic 排查摘要：以 YT6801 PCI 网卡为例，解释 vermagic 不匹配，并演示从官方源码到内核树内模块的移植思路。

程序猿编码

扔掉 Python！纯 C++ 本地跑扩散 TTS，GGML 加持，支持 RK3588 NPU 加速这是一套完全原生C++实现的文本转语音（TTS）推理引擎，核心基于GGML轻量张量库构建，采用两阶段扩散式TTS架构：第一阶段由基于Qwen3骨干的扩散语言模型，将输入文本转换为离散音频编码；第二阶段由卷积编解码器将音频编码还原为24kHz语音波形。

企鹅的蚂蚁

LubanCat RK3588 实时 Linux 开发（九）：从 U-Boot 到 initramfs 的串口启动故障分析摘要：按照 U-Boot、内核、initramfs 和 systemd 四个阶段阅读串口日志，快速区分启动、根分区和网络问题。

企鹅的蚂蚁

LubanCat RK3588 实时 Linux 开发（六）：启用 gs_usb 驱动并完成 USB-CAN 收发摘要：说明 CONFIG_CAN_GS_USB=m 的含义，完成模块生成、加载、SocketCAN 接口配置和安全收发测试。

柔情的菜刀

RK3588 DDR初始化bin修改ddrbin_tool.py 是瑞芯微官方提供的Python脚本，专门用来修改RK3588平台DDR初始化二进制ddr.bin文件。当硬件DDR型号、速率、UART引脚和参考设计不一致时，就需要使用该工具调整TPL阶段DDR训练参数。

RK3588 debian11的SDK代码新增一个分区怎么修改RK3588 debian11的SDK代码新增一个分区，涉及哪些文件的修改以及怎么修改，比如新增加一个share数据分区，文件系统格式为ext4, 具体怎么修改？

擎天柱工坊

干货 | RK3588硬件全开源设计笔记1-芯片PCB叠层阻抗设计这篇基于瑞芯微官方三份文档整理：《RK3588 Datasheet V1.5》《RK3588硬件设计指南 V1.3》《RK3588 PCB设计指导白皮书》，芯片参数、封装尺寸、叠层与阻抗数据均取自原文，把"芯片能干什么"和"板子怎么叠、线宽怎么定"串起来讲。这是《RK3588学习笔记》系列第1篇。

RK3588硬件 Agent 代码详解以 main.py run "列出家里所有的开关和灯" 为例：实测轨迹（2026-08-30，HA_TOKEN 未填时的错误路径——同一链路，走的是错误分支）：

RK3588（Rock 5T）硬件 Agent 搭建实录：从环境到跑通第一个闭环一句话：让跑在板子上的 Agent 完成感知 → 决策 → 执行 → 反馈闭环。先把"骨骼"立起来：项目目录、Python 环境、和 MiniMax M3 打通、把 Home Assistant 变成 Agent 可调用的工具。目标是跑通一次完整闭环，暂时不追求智能。

从 PyTorch 权重到 RK3588 板端推理：ResNet18 二分类模型完整部署教程在边缘 AI 项目中，模型训练（PyTorch）与最终部署（RK35xx 系列 NPU 板卡）之间隔着一条"格式鸿沟"：RKNN 工具链不能直接读取 *.pth，必须经过 ONNX 中间表示才能进入 Rockchip 的专有格式。这条链路看似只有两个转换命令，真正决定成败的却是预处理一致性、量化标定、运行库版本配套这些细节。

赋创小助手

赋创FR50 AI BOX部署解析：RK3588+LQ50 Duo架构、320 TOPS与模型适配参考企业将LLM、VLM或RAG服务部署到边缘侧时，需要同时处理四类资源：系统主控、模型推理、数据存储和外部接口。仅有AI加速模块并不能直接构成完整节点，模型还需要操作系统、业务进程、网络、缓存、数据预处理和设备接入能力。

ARM大小核架构调度原理与RK3588嵌入式配置复习ARM big.LITTLE 架构通过两类指令集完全兼容但性能/功耗特性差异巨大的CPU核心，实现「峰值性能」与「待机能效」的动态平衡：

Industio_触觉智能

瑞芯微ISP内核驱动深度解析｜ISP39 AI协处理器与完整业务链路总结（下篇）欢迎来到RK ISP内核驱动的解析与实战系列的最终章——下篇。上篇我们搭建了驱动架构全景，走通了Probe初始化流程，解析了ISP核心Subdev与CSI接收模块；

Linux DMA 子系统学习笔记适用源码：rk3588-kernel-5.10.198-open-rk3588（Linux 5.10.198 Rockchip BSP）阅读目标：不仅会调用 DMA API，还能解释地址、缓存一致性、DMAEngine 框架、PL330 执行过程及常见故障。

RK3588+8路AHD+双CAN工控方案｜多路模拟视频同步采集+工业总线联动AI边缘检测落地RK3588+8路AHD+双CAN工控方案｜多路模拟视频同步采集+工业总线联动AI边缘检测落地📌 专栏：RK3588 工业边缘AI工控实战连载

NanoTrack C++ — RK3588 实时目标跟踪基于 Rockchip RK3588 芯片的纯硬件加速 NanoTrack 单目标跟踪器。利用 MPP 硬解码 + RGA 格式转换 + 三核 NPU 并行推理，实现对 H.264 视频流的实时目标跟踪。