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【资讯】从原型到量产：高通跃龙™ 如何通过边缘AI推动工业与企业转型
生成式人工智能 (Generative AI)、智能体人工智能 (Agentic AI) 与物理人工智能 (Physical AI) 正被直接嵌入为这个世界提供动力的设备与基础设施之中。这一转变彻底改写规则，尤其对从原型走向量产的团队而言——成功更少取决于训练最大的模型，而更多取决于在最关键的场景中部署高效、安全且可扩展的AI。在高通技术公司，我们正是为这一未来打造了边缘AI平台组合，帮助各行各业实现智能化：从早期验证到规模化部署。
Qualcomm Edge AI时间：2026-03-27 10:20:03来源：CSDN 资讯
【资讯】面向汽车未来发展的生态系统方法
汽车工业正经历历史上最为深刻的变革之一。车辆正演变为由AI、5G连接与云计算驱动的软件定义平台，能够提升安全性，为驾乘人员带来新体验，并在全生命周期内持续演进。这一转型过于复杂，任何企业都无法凭一己之力完成，必须依靠生态系统协同推进。
Qualcomm 自动驾驶时间：2026-03-26 10:43:53来源：CSDN 资讯
【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(3): 端到端工程化
前一篇已经完成 QAIRT/QNN 的基础环境搭建与板端推理跑通验证。本篇将在该基础上，把“能跑通”推进到“可长期运行”：实现采集、推理、输出三段解耦的流水线结构，并落地事件截图与结构化结果落盘/上报。
Qualcomm ONNXRuntime时间：2026-03-26 10:40:01来源：CSDN 博客
【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(2): 安装 QAIRT/QNN，并把 ONNX 跑到 HTP/NPU
本篇将完成两项工作：在 Host 端完成 QAIRT/QNN 环境搭建与模型转换，并在高通跃龙IQ-9100平台设备端使用 HTP backend 跑通一次推理执行，得到稳定的输出结果。
Qualcomm QAIRT QNN时间：2026-03-26 10:39:12来源：CSDN 博客
【博客】高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(1): 从摄像头到端侧推理的最小闭环
本文先使用 ONNXRuntime（CPU） 完成闭环，目的是优先把“摄像头/预处理/后处理/可视化输出”链路固定下来；在此基础上，第二篇再切换到 QNN/HTP。
Qualcomm IQ-9100 CPU时间：2026-03-26 10:34:18来源：CSDN 博客
【博客】将训练好的BERT分类模型部署到高通跃龙IQ-9075边缘平台（INT8量化+NPU加速）
本文将基于我的实际部署经验，手把手示范如何将训练好的PyTorch BERT分类模型，通过ONNX导出、INT8量化和QNN工具链编译，最终在IQ-9075平台设备上利用Hexagon NPU实现高效推理。通过本文的方案，模型体积可压缩至1/4，推理延迟可降至CPU的1/15。
Qualcomm NPU NLP时间：2026-03-26 10:31:16来源：CSDN 博客
【博客】大语言模型系列(6): Qwen3-embedding-0.6B 使用指南
Qwen3-Reranker-0.6B 使用指南围绕文本相关性判定需求，提供跨 Windows/Android 平台的部署方案：Windows 端通过 Python 环境快速验证模型推理效果（支持相关性评分与耗时统计），Android 端提供 Java 前后处理封装及 JNI 层推理调用示例，帮助开发者高效实现文本重排功能。
Qualcomm QAI AppBuilder时间：2026-03-23 16:49:54来源：CSDN 博客
【资讯】推出高通跃龙机器人平台：对开发者意味着什么
高通跃龙机器人平台 (Qualcomm Dragonwing Robotics Hub) 是Arduino项目中心中的开发者协作平台，提供了机器人应用程序示例和共享空间，开发者可在该平台上贡献、构建和加速从原型到生产的各种基于高通跃龙平台的项目。
Qualcomm 机器人时间：2026-03-20 09:00:00来源：CSDN 资讯
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