基于高通跃龙IQ-9100打造具身智能机器人多传感器融合感知系统(1): 硬件选型与多摄像头AI感知
本篇我们介绍了IQ-9100平台的核心优势、系统软硬件架构，并完整实现了多摄像头AI感知节点。通过时分复用NPU TP0，我们实现了6路摄像头每路约22fps的实时检测，远超15fps的设计目标。
Qualcomm IQ9系列 IQ-9100 机器人时间：2026-05-25 09:48:05
在高通跃龙IQ-9075上进行SIL3功能安全开发实战(3): 心跳监控、系统集成与安全测试
在前两篇中，我们完成了安全岛裸机核心、锁步、看门狗、CAN-FD安全通信以及紧急制动系统的代码实现。本篇将收尾，重点介绍主系统与安全岛之间的双向心跳监控机制，然后给出完整的系统集成架构图，最后用Python测试用例验证各项安全功能（包括心跳超时、紧急按钮、碰撞传感器、响应时间和CAN协议完整性）。
Qualcomm IQ9系列 安全 网络时间：2026-05-21 10:02:58
在高通跃龙IQ-9075上进行SIL3功能安全开发实战(2): 锁步/看门狗/CAN-FD/紧急制动
在上一篇中，我们介绍了工业机器人功能安全的必要性、SIL3标准、IQ-9075安全岛硬件架构、开发环境搭建以及安全岛的启动流程。本篇将继续深入，给出锁步模式、看门狗、安全岛主循环的完整代码实现，并进一步讲解CAN-FD安全通信协议与紧急制动系统。
Qualcomm IQ9系列 SIL3时间：2026-05-20 09:28:56
在高通跃龙IQ-9075上进行SIL3功能安全开发实战(1): 从工业机器人风险到安全岛锁步核心
本文以高通跃龙 IQ-9075 为核心，讲解工业机器人 SIL3 功能安全开发。先分析工业机器人安全风险，区分功能安全与信息安全；解读 IEC 61508 标准及 SIL3 关键要求；详解 IQ-9075 安全岛硬件架构、锁步原理；介绍开发环境搭建与安全岛裸机启动流程，为工业机器人安全开发提供实战指导。
Qualcomm IQ-9075 机器人时间：2026-05-19 09:53:40
高通跃龙IQ-9100平台上部署7B模型FastRPC SMMU限制突破记录(3): 完整部署方案与经验总结
上一篇通过 Python API 成功启用 weights_packing，将模型压缩到 4.7 GB，并揭示了 use-mmap、weight_sharing 和非致命映射失败三个运行时机制，让模型在 4 GB IOVA 限制下成功运行。 本篇将收尾剩余的两个“坑”：图名称排序 bug 和 soc_model 配置。然后给出完整的本地编译流水线、假设验证、关键经验总结，以及最终的结论。
Qualcomm 高通跃龙 IQ-9100 IQ9 边缘计算时间：2026-05-18 10:50:31
高通跃龙IQ-9100平台上部署7B模型FastRPC SMMU限制突破记录(2): Python API突破与运行时内存机制
在上篇中，我们发现本地编译的 7B 模型二进制体积（8.4 GB）是云编译（4.7 GB）的两倍，根本原因是多图编译模式下 CLI 工具无法启用 weights_packing，且 JSON 配置被静默忽略。本篇将展示如何通过 QAIRT Python API 突破这一限制，将二进制压缩到 4.7 GB。但压缩后仍面临 4 GB IOVA 上限的质疑——为什么 4.7 GB 模型能成功运行？答案藏在三个运行时Runtime机制中。
Qualcomm 高通跃龙 IQ-9100 IQ9时间：2026-05-14 09:38:51
在高通跃龙IQ-9075上部署端侧OCR工业仪表识别系统(3): 板端部署与实时识别
经过前两篇的模型导出和QNN编译，我们已经拿到了可在NPU上运行的模型文件。本篇将把这些模型部署到高通跃龙IQ-9075板子上，编写完整的实时推理脚本，并给出性能数据和工程化建议。
Qualcomm 高通跃龙 IQ-9075 模型部署时间：2026-05-12 09:26:25
在高通跃龙IQ-9075上部署端侧OCR工业仪表识别系统(2): QNN编译与模型转换
上一篇我们在PC端完成了PP-OCRv4检测和识别模型的ONNX导出、图优化和shape固定。这篇进入实战环节——用QNN SDK把ONNX模型编译成高通跃龙IQ-9075 NPU能跑的格式，并生成Context缓存加速加载。
Qualcomm IQ-9075 高通跃龙 边缘计算时间：2026-05-11 09:59:10
在高通跃龙IQ-9075上部署端侧OCR工业仪表识别系统(1): PP-OCRv4模型导出与ONNX转换
做工业项目的时候经常遇到一个需求——现场的压力表、温度计、流量计这些传统仪表没有数字输出接口，但产线又要求把读数采集上来做数据分析。以前的做法是装个摄像头，把图传到服务器上跑OCR，但延迟和带宽成本一直是痛点。这次我们在高通跃龙IQ-9075平台上把PaddleOCR的PP-OCRv4模型跑通了，从拍摄到出识别结果全程在板端完成，不依赖云端。整个过程踩了不少坑，记录下来供大家参考。
Qualcomm IQ-9075时间：2026-05-09 10:07:59
在高通跃龙IQ-9100上部署Docker(2): 容器化应用实战
在上篇文章中，我们已经在高通跃龙IQ-9100上完成了Docker的环境准备与安装。无论是通过官方一键脚本还是二进制包手动安装，Docker服务都已成功运行，并通过docker run hello-world验证了基本功能。接下来，本文将在此基础上，真正把Docker用起来——在容器中跑起Nginx Web服务和Mosquitto MQTT Broker，并引入docker-compose实现多服务一键编排。
Qualcomm IQ-9100时间：2026-05-08 10:01:19
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5月7日
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