近年来,大语言模型(LLM)与多模态大模型(VLM)的爆发式发展,将 AI 的能力边界推到了前所未有的高度。然而,当 AI 走向实际应用落地时,存在着多路视频上行带宽受限、网络往返延迟、云端 API 持续成本不可控、部署运维成本高等问题。

针对上述问题,Firefly 为边缘 AI 多模态推理平台提供强力的硬件支持,目前 App Portal 已成功在边缘 AI 大模型计算盒 AIBOX PRO 系列设备上跑通。
边缘 AI 多模态推理平台
该平台以 RK3588 作为系统 / 编解码 / IO 底座,通过 M.2 挂载 RK1828 NPU 加速卡,运行 Rockchip 官方/合作方的多路视觉、语音、语言模型应用。通过 App Portal 统一安装、启停、健康检查和 Web 访问。
已实测跑通的应用矩阵

App Portal 本地化平台优势

一套硬件 = 视觉 + 语音 + 语言全栈 AI
检测 / 跟踪 / 车牌 / VLM / ASR / LLM / 向量检索全部本地 NPU 推理,不依赖云端,无数据出域风险;
开箱即用,一键安装
应用封装为 Deb + 资源包,App Portal 一键安装 / 健康检查 / Web 打开,免手工部署模型与依赖;
本地化部署,保证隐私安全
语音转写、智能总结、语义检索均本地运行,适合数据敏感的政企/行业客户;
低延迟、毫秒级响应
检测流水线实测约 20 fps(单帧 60ms);车牌识别百毫秒上下;VLM 行为/场景分析约 1-2s 可出结果;
可扩展性
除了部分特殊 APP 以外,大模型基本可通过 RK1828 单卡跑通,模型/流水线可替换(Yolo→Reida→VLM 全链路),开放端口与 API 便于集成。
主要应用功能演示
智慧交通视频分析 | Multistream-Detect
检测 + 车牌识别 + 行为/事故判定
分析流程:
多路视频实时目标检测与跟踪;
车辆车牌检测 / OCR(约114ms)+ 车辆外观 / 行为中文描述(约1.2s);
行人状态 / 是否骑车 / 携带物品等语义描述;
连续多帧输入 VLM 做交通事故 / 异常场景判定(输出"事故:是/否"及依据,滚动监控并生成告警,实测可稳定判定正常场景)
AI 会议 | AI Meeting
实时语音转写 + 翻译 + 智能总结 + RAG
如演示视频所示,模型可以实现本地 ASR 实时转文字、双语翻译、会议纪要智能总结、基于向量库的语义检索(Rag)、说话人分离(Speaker Diarization)
端侧大模型智能体 | ClawChips
网页聊天 + 工具调用 + 技能包
端侧 AgentModel-V3-4B 经 RKNN3 / RKLLM3 本地推理 + Nanobot Gateway,提供网页聊天 + 工具调用 + 技能包的智能体能力:OpenAI 兼容接口,内置联网搜索、飞书 / Telegram / Slack 等 IM 接入、MCP 工具、文档解析(PDF / Word / PPT / Excel)等多类技能(/Userdata / Skills),聊天数据全程本地,可对接第三方系统或作为私有化助手。
多模态推理服务 | AI-Media-Base
独立运行的多模态推理服务:自带 ai_media_base.service,通过 rkllm3-server 加载 Qwen3-VL-4B 视觉语言模型(3.4G)并提供 OpenAI 兼容接口,同时附带 Paraformer 语音识别(459M)与 bge-small-zh-v1.5 中文向量模型(96M),OpenAI 兼容接口(/v1/models)便于上层应用集成。
广泛的应用领域
可广泛适用于智慧交通、城市治理、园区/校园/楼宇安防、智慧工地、生产安全、AI 会议室、边缘智能体、多模态内容分析等产品和行业领域。
智慧交通 / 城市治理
路口、卡口、路段多路视频分析,事故检测、违停/异常行为告警、车牌追踪。
园区/校园/楼宇安防
人员行为描述、危险物品/行李识别、陌生人轨迹、大门口 AI 值守等。
智慧工地 / 生产安全
安全帽 / 行为规范检测、禁区闯入、连续画面事件分析。
AI 会议室 / 培训室
实时转写、自动纪要、历史会议语义检索。
边缘智能体
本地部署聊天 / 知识问答 / 工具调用,数据不出网,适配政企私有化需求。
超前体验 App Portal
App Portal 即将开放体验,目前 Firefly AIBOX PRO 系列产品已适配,有以下规格产品可选:

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