人工智能的重要性是毋庸置疑的。人工智能被认为是第四次工业革命的引擎，它正面临着核心算法突破、计算能力快速提高和海量数据充分利用的关键阶段。在人工智能时代，深度学习框架在芯片和应用之间起着承上启下的作用。在具有强大计算能力的人工智能芯片的支持下，人工智能技术可以得到广泛的推广。

5月13日，Rockchip正式宣布其AI芯片RK1808和RK1806适用于Paddle开源深度学习平台，并与Paddle Lite完全兼容，后者是Paddle的一个轻量级推理引擎。瑞星威与百度的合作有一个明确的目标：——，为人工智能行业提供更多的应用场景，加快人工智能产品的落地进程。百度飞桨和瑞鑫微兼容性证书

据了解，瑞星威的AI芯片RK1808和RK1806内置了独立的NPU神经计算单元，INT8的计算能力高达3.0运算

它们采用22纳米FD-SOI工艺，在相同性能下的功耗比主流的28纳米工艺产品降低了30%左右，在计算能力、性能和功耗方面都有着优异的性能。根据实际测量，瑞新微人工智能芯片在桨式精简版中运行移动V1只需6.5毫秒，帧率高达153.8 FPS。两种芯片完全兼容，运行高效稳定。

从百度的角度来看，其飞行桨行业级深度学习开源平台具有长期的深度学习技术研究和行业应用积累和经验。它集成了深度学习核心培训和预测框架、基本模型库、端到端开发工具包、工具组件和服务平台。blade Lite是一款功能完善、易用性强、性能卓越的轻量级推理引擎，支持多种硬件和平台，具有轻量级部署和高性能实现等重要特性。瑞鑫微RK18xx系列芯片适应桨式精简

瑞鑫微人工智能芯片在适应飞桨开源深度学习平台后效果更好。一方面，瑞信微人工智能芯片可以更好地满足国内用户的业务需求，为终端人工智能提供强大的计算能力。另一方面，两者的融合可以充分发挥软硬件结合的优势，加快开发部署，促进更多人工智能应用的落地。

具体来说，关于瑞鑫微型人工智能芯片在飞桨上的具体操作方法，包括支持的芯片、设备列表、桨叶型号和操作者，以及参考示例的演示，请参见桨叶精简版文档。测试设备(EVB RK 1808)

据了解，除RK1808和RK1806芯片解决方案外，瑞星威旗下配备NPU的AI系列芯片将陆续升级改造为百度飞盘，进一步深化双方合作。可以预见，在新正大、瑞星威和百度的推动下，人工智能应用的登陆速度将继续加快。