我在边缘设备上部署YOLOv8，差点被功耗和延迟逼疯——一份用六位数学费换来的AI芯片选型指南
本想用树莓派加 Coral TPU 低成本搞定边缘 AI，却被端到端延迟、功耗和多路视频流折磨到怀疑人生。我通过实测 Jetson Orin、RK3588 和 Intel 平台，结合客流摄像和 AGV 两个真实场景，整理出一套基于软件链、压力测试和长期供货的选型铁律，帮你避开那些销售绝不会说的坑。
目标检测
我给自动驾驶模型喂了3万张“假事故”，它终于学会了防撞
等现实发生事故再训练自动驾驶模型，效率低得离谱。我把3D渲染和扩散模型串起来，造了一套事故场景印钞机，批量生成碰撞、行人闯入、异常天气的超逼真图像。模型吃下这些“假事故”后，对极端情况的召回直接翻倍，mAP提升超20%。但纯合成数据有域迁移的坑，真实和合成的黄金配比大概是7:3，还得配上mixup和标签平滑才稳。这篇文章记录了我从踩坑到跑通的全过程。