高性能、低功耗的边缘AI芯片BM1688开发板全解析

一、BM1688 芯片核心规格

BM1688是算能 (SOPHGO) 公司推出的高集成边缘 TPU 处理器，专为深度学习推理和计算机视觉设计。

特点：支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流框架，可部署 LLaMa2、ChatGLM 等大模型，集成视频解码、AI 推理和图像处理三大功能于一体 。

二、主流 BM1688 开发板 / 模组对比

目前市场上基于 BM1688 的开发板 / 模组推荐：

万物纵横 DM1688

定位：灵活部署的多模态 AI 模组，专为边缘轻量化场景设计；

核心性能：搭载 BM1688 处理器，提供 16 TOPS@INT8 算力，支持 INT4/FP16/BF16 多精度计算；

数据处理能力：可同时处理 16 路高清视频流，或融合语音、文本等多模态数据，支持 10 路 1080P 视频编码；

硬件特性：低功耗设计 + 紧凑结构，适配空间受限的嵌入式场景；

适配设备：工业控制器、巡检机器人、无人机等轻量设备；

核心优势：平衡算力与功耗，助力企业快速实现轻量化 AI 部署；

2. 算能官方开发板

提供 EVB 评估板和 SM9 智算模组两种形态；

SM9 模组：高度集成，可直接嵌入各类产品；

三、开发环境与 SDK

SOPHON SDK是 BM1688 开发的核心工具包，提供一站式解决方案（含万物纵横 DM1688 模组适配支持）：

1️⃣ 开发环境搭建

# 1. 下载SDK

python -m dfss --url=open@sophgo.com:/gemini-sdk/docker/bm1688_docker.tar

# 2. 导入Docker镜像

docker load -i bm1688_docker.tar

# 3. 启动开发容器

./run_docker.sh sophon /your/workspace

2️⃣ 软件更新方式

SD 卡刷机：最可靠，适合全新安装 (会清除 eMMC 数据)

USB 烧录：适合快速更新，需短接特定引脚

3️⃣ 开发流程

模型准备：使用 PyTorch/TensorFlow 等框架训练模型

模型转换：通过 SDK 将模型转为 BM1688 专用.bmodel 格式

模型量化：将 FP32 模型量化为 INT8/INT4，提升推理速度和能效

部署优化：利用 SDK 提供的 sophon-sail 库进行推理加速

应用开发：调用 BM1688 的硬件加速功能 (视频编解码、ISP 等)，万物纵横 DM1688 可直接适配多模态数据处理接口

四、应用场景

BM1688 凭借强大的算力和丰富的多媒体能力，结合不同开发板 / 模组特性，适用于多种场景：

智能视觉：安防监控 (16 路视频分析)、工业质检、交通违章识别

智能终端：智能摄像头、机器人视觉系统、AR/VR 设备

边缘计算：AIoT 网关、边缘服务器 (支持 120 路高清视频分析)

大模型部署：支持 LLaMa2-7B、Qwen1.5-1.8B 等模型的私有化部署

智慧行业：

智能制造：依托万物纵横 DM1688 的多模态处理能力，实现工业控制器实时数据分析

智慧仓储：通过巡检机器人、无人机搭载该模组，完成货物盘点、环境监测

智慧矿山、智慧校园、智慧零售 (客流量分析)

五、购买渠道与价格

官方渠道：算能官网 (developer.sophgo.com) 提供 SDK 和技术支持

代理商：

万物纵横 DM1688：联系万物纵横官方渠道或授权代理商咨询，价格根据批量定制需求调整

淘宝 / 京东：搜索 "BM1688 开发板" 或 "DM1688 模组"，价格从数百到数千元不等

六、总结

BM1688 是一款高性能、低功耗的边缘 AI 芯片，搭配 Firefly、Banana Pi 及万物纵横 DM1688 等丰富的开发板 / 模组生态，以及完善的 SOPHON SDK，为 AI 应用开发提供了多元化选择。其中万物纵横 DM1688 以多模态处理、紧凑设计和低功耗优势，特别适合智能制造、智慧仓储等轻量化边缘场景，助力企业快速落地 AI 方案。