深入学习恩智浦 GoPoint：探索 AI Demo 与嵌入式 AI 开发
在人工智能与嵌入式系统融合的时代，开发者需要高效的工具来快速验证和优化 AI 应用。NXP（恩智浦）推出的 GoPoint 是一个专注于 AI Demo 体验和嵌入式 AI 开发 的平台，它提供了一系列 预构建的 AI 演示（Demo），涵盖 机器学习（ML）、计算机视觉、智能监控、语音控制 等领域，帮助开发者快速上手并深入学习 AI 在嵌入式系统中的应用。
1. 什么是 GoPoint？
GoPoint 是 NXP 官方提供的 AI 体验平台，集成在 i.MX Yocto BSP 中，并随 BSP 版本更新同步升级。GoPoint 旨在 简化 AI 在 i.MX 处理器上的部署和验证，开发者无需复杂的编译和配置，即可直接运行 AI 模型。
主要特点：
- 集成 AI 相关框架：支持 TensorFlow Lite、NNStreamer，优化嵌入式 AI 推理。
- 提供多个 AI 预构建 Demo：涵盖 计算机视觉、目标检测、姿态估计、语音识别 等核心 AI 任务。
- 优化 NPU（神经处理单元） 加速：使 AI 计算效率更高，适用于边缘 AI 设备。
- 定期更新：每季度随 BSP 版本更新，持续优化 AI 体验。
2. 适用的开发板
GoPoint 主要支持 NXP i.MX 处理器，特别适用于 AI 任务的嵌入式平台：
- FRDM-IMX93（基于 i.MX 93，支持 AI 任务优化）
- i.MX 8M Plus（内置 NPU，适合 AI 加速）
- 其他支持 AI 的 i.MX 平台
3. GoPoint AI 体验：预构建 AI Demo
GoPoint 提供了丰富的 AI 体验 Demo，涵盖多个计算机视觉与 AI 任务，适用于边缘 AI 学习。
| Demo 名称 | 功能描述 |
|---|---|
| Image Classification（图像分类） | 使用 NNStreamer 进行图像分类，适用于单对象识别任务。 |
| Object Detection（目标检测） | 运行 目标检测模型，检测图像中的对象，并生成 边界框+类别标签。 |
| Selfie Segmenter（自拍分割） | 使用 NPU 加速 人像分割，可用于背景替换或特效应用。 |
| i.MX Smart Fitness（智能健身） | 运行 姿态估计模型，跟踪健身动作，如深蹲。 |
| DMS（Driver Monitor System） | 驾驶员监控系统，检测 人脸、面部特征、吸烟/打电话。 |
| ML Benchmark（ML 基准测试） | 基于 TensorFlow Lite，测试 CPU vs NPU 的 ML 运行性能。 |
| Video Test（视频测试） | 运行 GStreamer 播放摄像头视频或测试源视频。 |
| i.MX Smart Kitchen（智能厨房） | 基于 LVGL GUI + 语音控制，模拟智能厨房。 |
| i.MX E-Bike VIT（智能电动车） | 基于 LVGL GUI + 语音控制，模拟智能电动车交互。 |
4. 典型示例：Object Detection Demo（目标检测）
目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的核心任务之一，其目的是在图像中检测特定类别的物体，并为每个检测到的对象提供 边界框（Bounding Box） 和 类别标签（Class Label）。
在 GoPoint 平台中，Object Detection Demo 使用 NNStreamer 运行一个预训练的目标检测模型，可以实时检测不同类别的物体，如 水果、车辆、人脸等。
工作原理
- 输入图像或视频流。
- 模型分析图像并识别目标类别。
- 生成边界框并标注类别名称（如 “banana”、“orange”、“carrot”）。
- 输出检测结果，并可进一步用于智能分析或控制系统。
应用场景
- 智能零售：自动识别商品类别，优化库存管理。
- 自动驾驶：检测行人、车辆、交通标志，提高驾驶安全性。
- 工业自动化：识别流水线上的物品，辅助机器人分拣。
- 智能安防：实时监测特定物体或人员，提高安全性。
该 Demo 利用 NPU（神经处理单元）加速推理，在嵌入式设备上实现高效的目标检测。相较于纯 CPU 推理方式，NPU 可以大幅降低计算延迟，使其适用于 实时 AI 计算。
i.MX Smart Fitness 通过 AI 姿态估计（Pose Estimation），展示了如何利用 i.MX 处理器的 NPU 加速 AI 模型，实现实时人体运动分析。
工作原理
- 检测人物并识别人类骨架。
- 预测 33 个 3D 关键点（Keypoints），生成完整的 身体姿态模型。
- 追踪健身动作，如 深蹲（Squats），并提供 AI 反馈。
应用场景
- 健身 AI 助理：自动检测运动姿势，优化训练效果。
- 康复医疗：追踪患者的运动状态，提供实时数据分析。
- 智能监控：用于 AI 行为分析，检测特定动作。
该 Demo 充分利用 NPU 加速推理，相较于纯 CPU 计算，能大幅提升 AI 计算效率。
5. 如何开始学习 AI Demo？
（1）硬件准备
- NXP FRDM-IMX93 开发板（或其他支持 AI 的 i.MX 开发板）。
- USB 串口调试工具（如 Tera Term、Minicom）。
- Yocto BSP 预装在开发板上（默认包含 GoPoint AI Demo）。
（2）运行 AI Demo
-
连接串口：
- 通过 USB-UART 连接 FRDM-IMX93 开发板，打开串口终端（波特率 115200）。
- 启动开发板，进入 Yocto Linux 终端。
-
运行 GoPoint AI Demo：
- 在终端输入命令：
GoPoint - 进入 GoPoint 主界面，列出所有 AI 体验 Demo。
- 在终端输入命令：
-
选择并运行 Demo：
- 使用键盘输入编号，选择需要测试的 AI 任务（如 “i.MX Smart Fitness”）。
6. AI 方向学习路径
如果您希望 深入学习 AI Demo 及嵌入式 AI 技术，可以按照以下路径：
（1）初学者路径
- 学习 i.MX 处理器架构。
- 了解 TensorFlow Lite、NNStreamer 的基础概念。
- 使用 GoPoint 运行 AI Demo，熟悉 AI 推理流程。
（2）进阶 AI 开发路径
- 研究 NNStreamer 在 i.MX 处理器上的优化。
- 了解 NPU 硬件加速，研究 模型量化（Quantization）。
- 运行 ML Benchmark，对比 CPU vs NPU 的 AI 计算效率。
（3）嵌入式 AI 实践路径
- 深入学习 GStreamer，优化 AI 视频流处理。
- 研究 LVGL GUI 开发，打造 AI 交互界面。
- 结合 VIT 语音智能技术，开发多模态 AI 应用。
GoPoint 提供了便捷的 AI 体验平台，适合 AI 研究者和嵌入式开发者快速探索 AI 在 i.MX 平台上的应用。如果您想进一步深入 AI 领域，可以沿着上述学习路径逐步进阶！