RK3588 6TOPS算力如何落地，钡铼技术AXMxy BL450告诉您！

这几年但凡聊到“AI边缘推理”“工业视觉”“本地大模型”，RK3588 这个名字你一定听过。它的名号很简单——6TOPS算力 + 强视频编解码 + 多接口，几乎能把边缘 AI 的各种场景“一锅端”。

钡铼技术 BL450 就是基于 RK3588 打造的一款 工业级 AI 边缘计算网关。今天，我们不讲概念、不堆参数，就讲一个问题：

BL450（RK3588）到底怎么用？用它能做什么？需要怎么配置？

下面直接开讲。

一、BL450 = 一台能落地的工业 AI 主机机

先简单认识一下这台“小钢炮”：

芯片：瑞芯微 RK3588（6TOPS NPU）

系统：Ubuntu / Debian / Buildroot

接口：RS485 / RS232 / CAN / 4G / 千兆网口 / GPIO

视频能力：4路 4K 摄像头、8K 编解码

AI 能力：YOLO 系列轻松跑、OpenVINO / RKNN 都支持

一句话总结：

你能在工业现场想象的采集、识别、推理、网关功能，它基本都能扛。

二、BL450 最典型的 4 类使用方式

1）作为“AI 摄像头服务器”使用（最常见）

适用于：视觉检测、物体识别、行为分析、车牌识别等。

使用步骤：

摄像头（USB / MIPI / RTSP）接入 BL450

在网关上部署推理模型（YOLO、DeepSort、PP-YOLO 等）

使用 RKNN-Toolkit 进行模型转换

开启推理服务，将识别结果通过 MQTT / Modbus / HTTP 推出去

上位机/SCADA/平台实时接收

你可以把它理解成：一台放在现场、本地计算、不依赖云的 AI 服务器。

2）作为“边缘智能网关”使用

适用于：储能、电力、光伏、工厂产线、无人化设备。

使用方式：

BL450 的多路 RS485/232 + Ethernet 与现场设备采集数据

Node-RED / Python / C++ 处理逻辑

本地模型做预测：

温度预测

电池状态预测

设备故障趋势

数据通过 MQTT/OPC-UA/Modbus-TCP 回平台

这是 AI 版 BL118 的“高配旗舰”。

3）作为 “本地模型运行器”使用

现在太多企业想让自己的大模型落地：

小型文本模型（3B / 7B 量化）

OCR 模型

声纹识别模型

工业缺陷模型（玻璃、螺丝、焊点）

电力场景的行波识别

RK3588 的 6TOPS 在工业现场意义重大：

你不必把数据上传到云，不必担心延迟、不必担心隐私和带宽。现场部署一个 BL450，模型本地“咻”一下就推理完了。

4）作为“多协议工业边缘服务器”使用

BL450 支持：

Modbus RTU/TCP

CAN

OPC-UA

IEC104

MQTT

BACnet

各类私有协议（通过 SDK 二开）

典型模式：

使用 Python/C++ 解析现场协议

数据写入本地数据库（SQLite / Influx）

再上传到云平台 / SCADA

它的定位不是“廉价数据透传”，而是能做本地策略 + 本地自动化的智能网关。

三、RK3588（6TOPS）在 BL450 上到底能跑哪些模型？

下面是钡铼技术工程师真实测试过的：

1）YOLOv5s / YOLOv8s / YOLOv10n：流畅跑

FPS 可做到 20～40（根据分辨率不同）

2）人体/车辆检测与跟踪：稳定运行

最常见于：

工厂人员区域越界

车辆违停

储能站安全检测

3）OCR / 文本检测

如：

设备表计读数

标签识别

仪表盘刻度读数

4）轻量 NLP 推理

Qwen 1.8B/3B 量化版可以跑成 本地问答机。

5）多路相机视频分析

支持：

2路 4K

或 4路 1080P同时推理与显示。

四、BL450 使用教程：从开机到跑通模型（最简单版）

下面是最常用、最简单的入门流程：

步骤1：连接设备

HDMI 屏幕 / 或 SSH 登录

接入网线

摄像头接 USB/MIPI（如果做视觉）

串口接现场设备（如果做采集）

步骤2：安装依赖（钡铼提供 SDK）

常用命令：

sudo apt updatesudo apt install python3-pippip3 install rknn-toolkit2

步骤3：把模型转换成 RKNN 格式

在 PC 上：

from rknn.api import RKNN

导出模型.rknn，再拷贝到 BL450。

步骤4：在 BL450 上加载模型并推理

from rknn.api import RKNNrknn = RKNN()rknn.load_rknn('model.rknn')rknn.init_runtime()outputs = rknn.inference(inputs=[img])

步骤5：通过 Node-RED/MQTT 把结果输出到平台

这是钡铼技术 BL 系列产品的一大特色：

不用写大量代码

拖拽式逻辑

上传、告警、策略都在本地完成

五、BL450 在真实行业里的使用案例

储能行业（钡铼热门场景）

电池包温度异常识别

储能舱内人员闯入检测

烟雾/火焰视觉检测

EMS 数据采集 + 异常预测

光伏电站

组件热斑识别

逆变器本地推理

边缘 AI 检测鸟巢、遮挡

工厂产线

缺陷检测

螺丝漏锁

标签识别

AGV 本地导航推理

智慧城市

停车管理

人流统计

智能摄像头本地解析

六、总结：为什么推荐在项目中使用 BL450？

如果要一句话：

BL450 是“真正能在现场跑 AI 的工业级设备”，不是玩具，也不是实验室模型。

原因无非三点：

RK3588 + 6TOPS 性能可靠，不会卡脖子

接口丰富，可直接接工业设备，而不仅是摄像头

钡铼提供完整 SDK、Node-RED、技术服务，落地快

审核编辑 黄宇