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【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(5): C++ 常驻 QNN 推理
上一篇已经完成端到端 profiling、优化方向梳理与 INT8 量化回归方法。基于这些结论，本篇将把推理部分从“工具/脚本调用”升级为 C++ 常驻进程：使用 qnn-sample-app 作为基线工程，完成内存喂入与循环执行改造，以降低初始化开销并收敛 P95 延迟抖动。
Qualcomm IQ-9100时间：2026-03-31 10:07:26来源：CSDN 博客
【资讯】28强阵容揭晓！2025骁龙人工智能创新应用大赛决赛入围名单公布
从最初的一抹创意火花，到终端设备上流畅运行的AI应用，过去数周，我们见证了一场属于开发者的硬核探索。随着复赛开发与评审工作的圆满收官，2025骁龙人工智能创新应用大赛正式吹响了决赛的号角！
Qualcomm AIPC时间：2026-03-30 18:03:47来源：CSDN 资讯
【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(4): 性能与量化
上一篇已经给出一套可长期运行的工程骨架（latest-only 采集、并行流水线、事件截图与 JSON 上报、systemd 部署）。本篇将在该骨架上完成两项工作：通过 profiling 拆解端到端耗时并定位瓶颈；基于 QNN/HTP 推理链路完成 INT8 量化与精度回归。
Qualcomm IQ-9100 QNN/HTP时间：2026-03-30 10:35:16来源：CSDN 博客
【资讯】从原型到量产：高通跃龙™ 如何通过边缘AI推动工业与企业转型
生成式人工智能 (Generative AI)、智能体人工智能 (Agentic AI) 与物理人工智能 (Physical AI) 正被直接嵌入为这个世界提供动力的设备与基础设施之中。这一转变彻底改写规则，尤其对从原型走向量产的团队而言——成功更少取决于训练最大的模型，而更多取决于在最关键的场景中部署高效、安全且可扩展的AI。在高通技术公司，我们正是为这一未来打造了边缘AI平台组合，帮助各行各业实现智能化：从早期验证到规模化部署。
Qualcomm Edge AI时间：2026-03-27 10:20:03来源：CSDN 资讯
【资讯】面向汽车未来发展的生态系统方法
汽车工业正经历历史上最为深刻的变革之一。车辆正演变为由AI、5G连接与云计算驱动的软件定义平台，能够提升安全性，为驾乘人员带来新体验，并在全生命周期内持续演进。这一转型过于复杂，任何企业都无法凭一己之力完成，必须依靠生态系统协同推进。
Qualcomm 自动驾驶时间：2026-03-26 10:43:53来源：CSDN 资讯
【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(3): 端到端工程化
前一篇已经完成 QAIRT/QNN 的基础环境搭建与板端推理跑通验证。本篇将在该基础上，把“能跑通”推进到“可长期运行”：实现采集、推理、输出三段解耦的流水线结构，并落地事件截图与结构化结果落盘/上报。
Qualcomm ONNXRuntime时间：2026-03-26 10:40:01来源：CSDN 博客
【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(2): 安装 QAIRT/QNN，并把 ONNX 跑到 HTP/NPU
本篇将完成两项工作：在 Host 端完成 QAIRT/QNN 环境搭建与模型转换，并在高通跃龙IQ-9100平台设备端使用 HTP backend 跑通一次推理执行，得到稳定的输出结果。
Qualcomm QAIRT QNN时间：2026-03-26 10:39:12来源：CSDN 博客
【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(1): 从摄像头到端侧推理的最小闭环
本文先使用 ONNXRuntime（CPU） 完成闭环，目的是优先把“摄像头/预处理/后处理/可视化输出”链路固定下来；在此基础上，第二篇再切换到 QNN/HTP。
Qualcomm IQ-9100 CPU时间：2026-03-26 10:34:18来源：CSDN 博客
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