RK3588开发模型核心："硬件选型 - 软件适配 - 场景开发"分层架构

RK3588 的开发模型核心是 “硬件选型 - 软件适配 - 场景开发” 的分层架构，围绕其四核 A76 + 四核 A55 的 CPU、6TOPS 算力 NPU 及多接口特性，覆盖从评估到量产的全流程。

一、核心开发模型框架

RK3588 的开发模型分为三层，各层职责明确且相互衔接，适配从基础验证到行业定制的不同需求。

二、各层级关键开发要点

1. 硬件层：选型决定开发起点

硬件选型需根据开发阶段和场景需求确定，避免资源浪费或功能不足。

评估板（如 RK3588 EVB）：适合初期功能验证。自带完整外设（网口、USB、HDMI、摄像头接口），无需额外设计，可快速测试 CPU、NPU、多媒体性能。

核心板 + 载板：适合定制化开发。核心板集成 RK3588 芯片及关键电源、存储电路，载板可根据需求设计接口（如 RS485、CAN、GPIO），降低硬件开发难度。

行业专用板：针对特定场景（如边缘计算、AI 盒子、工业平板）预设计，已通过 EMC、稳定性测试，可直接用于量产阶段。

2. 软件层：系统与驱动是核心

RK3588 官方提供成熟 SDK，需重点关注系统适配和驱动兼容性。

操作系统选择：

Linux（如 Buildroot、Debian）：适合嵌入式边缘计算、工业控制，支持轻量级部署，可灵活裁剪内核。

Android 12/13：适合带屏设备（如智能座舱、平板），支持多点触控、谷歌服务，官方提供完整 Framework 适配。

HarmonyOS Connect：适合万物互联场景，可通过鸿蒙智联实现设备间联动，需对接鸿蒙开发者平台。

驱动开发重点：优先适配官方已支持的外设（如 HDMI 2.1、PCIe 3.0、SATA 3.0），自定义外设（如特殊传感器）需基于 Linux 内核或 Android HAL 层开发，确保兼容性。

3. 应用层：聚焦 NPU 与多媒体优势

RK3588 的核心竞争力在 AI 算力和多媒体处理，应用开发需围绕这两大特性展开。

NPU 开发：支持 TensorFlow Lite、ONNX Runtime 框架，可通过瑞芯微提供的RKNN Toolkit 2将模型转换为 RKNN 格式，实现图像分类、目标检测等 AI 功能（如工业质检、智能监控）。

多媒体开发：支持 8K@60fps 视频解码、4K@60fps 编码，可基于 FFmpeg 或官方RKMedia库开发音视频采集、编解码、多屏异显功能（如 8K 播放器、视频会议终端）。

三、典型开发流程（以 AI 边缘盒子为例）

硬件选型：初期用 RK3588 EVB 评估 NPU 算力和网口带宽，确定满足需求后，选用核心板 + 载板方案，载板增加 PoE 供电和多个网口。

软件搭建：基于 Debian 系统搭建开发环境，安装 RKNN Toolkit 2，部署目标检测模型（如 YOLOv5），适配网口和 USB 摄像头驱动。

应用开发：开发 AI 推理程序，实现 “摄像头采集 - 模型推理 - 结果上报” 流程，集成 MQTT 协议对接云端平台。

测试量产：进行稳定性测试（高低温、连续运行），优化系统功耗，最终将软件烧录到量产核心板，搭配定制外壳出货。