目录
- 开篇:为什么是RK3588 + YOLOv10?
- 架构设计:RK3588 NPU硬件体系深入解析
- 模型理解:YOLOv10的技术创新与为什么它适合端侧部署
- 生态工具:RKNN-Toolkit2 全流程部署实战
- 完整部署流程:从.pt到.rknn到板端推理
- 性能基准与竞品对比
- 安全风险与防御策略
- 部署优化与疑难排解
- 实践建议与趋势判断
- 参考来源索引
1. 开篇:为什么是RK3588 + YOLOv10?
做边缘AI的同行都有一个体会:能训练模型是一回事,能把模型跑在边缘设备上又是另一回事。2026年的AI就业市场,具备“训-导-部署-可视化”全链路能力的工程师,薪资溢价可达20%–30%。那今天这篇文章,就带你从零开始,将YOLOv10目标检测模型导出为RKNN格式,部署到国产瑞芯微RK3588开发板上,利用NPU实现硬件加