与Ultralytics YOLO、PaddlePaddle及Raspberry Pi合作
构建覆盖开发至工业化量产的开放式运行环境
超低功耗端侧人工智能（AI）半导体专业企业DeepX正加大与全球AI模型及开发者平台的合作，加速构建面向开发者的“开放式物理AI生态系统”。
DeepX计划将全球软件和硬件生态系统，包括Ultralytics YOLO、PaddlePaddle及Raspberry Pi等，与其神经网络处理器连接。公司旨在提供一体化运行环境，覆盖从创意开发、概念验证到工业化量产的全过程。
DeepX首席执行官Kim Nokwon于14日表示：“在物理AI时代，仅有一颗优秀芯片还远远不够。还需要一个完整的生态系统，使开发者能够构建模型、在硬件上进行验证，并部署至实际工业现场。”他称：“DeepX将超越单纯供应芯片的角色，全面推进连接开发者、AI模型与硬件的开放式物理AI生态系统建设，打造开放式运行平台，让全球开发者和企业能够更轻松、更快速地实现物理AI。”
物理AI是指机器人、智能摄像头、智能工厂设备等线下设备直接感知现实世界中的数据，并进行判断和控制的技术。DeepX正将通用AI模型生态系统与其超低功耗神经网络处理器相结合，帮助开发者将原有研发环境中实现的AI算法即时应用于实际工业现场设备。
公司还公布了与全球“三大AI开发者生态系统”进行神经网络处理器连接的具体方案。其中，最具代表性的是与实时视觉AI领域广泛使用的Ultralytics YOLO开展合作。应用于智能摄像头、机器人和物流等多个领域的YOLOv8，发布仅一年便获得了500万用户。DeepX于今年5月与Ultralytics建立战略合作伙伴关系，支持开发者基于熟悉的YOLO模型，在Raspberry Pi或机器人等设备上实现低功耗、高性能AI推理。其特点是不同于以往，训练完成后无需经历复杂的优化步骤，即可直接扩展至边缘系统。
此外，DeepX还加强了与开源深度学习框架PaddlePaddle的连接，该框架拥有超过400万名开发者。DeepX自去年8月签署协议后，一直推进联合产品开发。作为成果，公司已在其M.2规格AI加速器DX-M1中搭载PaddlePaddle的轻量级AI模型PP-OCR第五代，并构建了可在DeepX神经网络处理器上顺畅运行的环境。该方案可直接应用于无人机、智慧城市、机器人技术等需要实时推理的产业领域。
在硬件方面，DeepX利用累计销量突破7300万台的小型计算机Raspberry Pi生态系统。DeepX于今年6月推出面向Raspberry Pi第五代的AI加速处理器模块，并开始向全球市场供货。开发者可先在Raspberry Pi上利用基于YOLO或PaddlePaddle的模型测试功能，再将其扩展为工业设备、智能工厂系统等最终产品。Raspberry Pi承担实验环境的角色，DeepX神经网络处理器则充当实际现场使用的超低功耗引擎。
DeepX计划通过此次战略，建立开发者的初期体验经由概念验证顺畅衔接至最终量产产品的良性循环结构。为此，公司将有机整合AI模型、硬件、神经网络处理器及软件开发工具包，并持续扩大企业现场验证项目和实操示例，降低市场进入门槛。
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