什么是 电鱼智能 EFISH-SBC-RK3576？

电鱼智能 EFISH-SBC-RK3576 是一款定位于“中高端 AIoT”的嵌入式板卡。它搭载 Rockchip RK3576 SoC（28nm/8nm 工艺混合），拥有 4×A72 + 4×A53 的 8核 CPU 架构。

其核心杀手锏在于：虽然 CPU 性能略低于旗舰 RK3588，但其 NPU（神经网络处理器）算力同样达到了 6 TOPS。这意味着在处理 AI 视觉任务时，它能提供与旗舰几乎相同的推理速度，但芯片成本和功耗却大幅降低。

为什么说 RK3576 是鱼种识别的“性价比之王”？

在开发一款带有“自动识鱼”功能的探鱼器或打窝船时，选型往往面临两难：选 RK3568 跑不动模型，选 RK3588 成本压不住。RK3576 的出现完美填补了这一空白：

1. 算力对标旗舰，价格下探中端

• 对比 RK3568 (1 TOPS)：RK3568 仅能运行极简的 YOLO-Nano 模型，识别准确率低，稍复杂的模型帧率会跌至个位数。

• 对比 RK3588 (6 TOPS)：RK3588 性能强悍，但其过剩的 CPU 性能和昂贵的配套电源/散热成本，对于手持设备来说是负担。

• RK3576 优势：它拥有与 RK3588 同级的 6 TOPS NPU。在运行 YOLOv5/v8 进行鱼类检测时，推理速度几乎一致（均可达 30fps+），但BOM 成本降低了约 30-40%。这相当于用中端车的价格，买到了跑车的引擎。

2. 功耗红利：更小的散热片，更久的续航

• 痛点：RK3588 TDP 约为 6W-12W，需要较大的金属散热片甚至风扇，这在密封防水的探鱼器中很难处理。

• RK3576 优势：TDP 优化至 5W 左右。在 AI 满载情况下，发热量显著降低。这不仅节省了散热结构件成本，还允许设计更轻薄的电池包，间接降低了整机成本。

3. 支持大模型：为未来留出余量

• 前瞻性：手册明确提到 RK3576 支持 DeepSeek-7B 等端侧大模型。这意味着除了基础的视觉识别，未来您的设备还可以升级“AI 垂钓助手”功能（如语音问答、钓点分析），而无需更换硬件平台。

场景实测：6 TOPS 到底能做什么？

在 6 TOPS 算力的加持下，EFISH-SBC-RK3576 在渔具场景中可以轻松实现“并发多任务”：

任务 A：实时鱼种分类 (Classification)

• 模型：MobileNet V2 / ResNet-18。

• 性能：对水下摄像头采集的 1080P 画面进行逐帧分析，识别出是“鲫鱼”、“鲤鱼”还是“黑鱼”。

• 表现：RK3576 可维持 60 FPS 满帧运行，延迟 < 20ms。

任务 B：鱼体尺寸测量 (Detection & Segmentation)

• 模型：YOLOv8-Seg (实例分割)。

• 功能：在浑浊水域中勾勒出鱼体轮廓，结合深度信息自动计算鱼身长度，并在屏幕上叠加 AR 尺子。

• 表现：相比 RK3568 的卡顿，RK3576 依然流畅，且置信度更高。

系统架构与成本构成 (System Architecture)

本方案展示了如何用最少的器件实现 AI 视觉功能。

硬件拓扑

1. 输入：星光级 MIPI 摄像头 (低成本，免 USB 转换芯片)。

2. 核心：EFISH-SBC-RK3576 (单芯片搞定 ISP、编解码、NPU)。

3. 输出：MIPI DSI 屏幕 (比 HDMI 屏更便宜，适合手持机)。

4. 电源：普通 PMIC 方案 (无需 RK3588 那种复杂的多相供电)。

软件优化

• 利用 Rockchip RKNN-Toolkit2 进行模型量化（Int8），在损失极小精度的情况下（<1%），将推理速度提升 3 倍。

• 利用 Zero-Copy (零拷贝) 技术，将 ISP 数据直接传给 NPU，不占用 CPU 缓存。

选型建议表：该买 RK3568, RK3576 还是 RK3588？

需求场景	推荐型号	理由
入门级：只需录像、简单显示，无 AI 或仅需简单人形检测	RK3568	成本最低，接口够用 (1 TOPS)
进阶级：需实时识别鱼种、测量尺寸、双摄拼接、手持设备	RK3576	性价比之选，6 TOPS 算力刚好喂饱 AI 算法，功耗适中
旗舰级：需 8K 显示、3D 声呐建模、多路 4K 拼接、边缘服务器	RK3588	CPU/GPU 性能最强，适合不差钱的专业设备

常见问题 (FAQ)

Q1: RK3576 的 NPU 兼容性如何？

A: 非常好。它与 RK3588 共用一套 RKNN 工具链。如果您之前在 RK3588 上开发过算法，几乎可以直接迁移到 RK3576 上，无需重写代码。

Q2: 6 TOPS 算力是独享的吗？

A: 是的。RK3576 的 NPU 是独立的硬件加速单元，AI 运算时不占用 CPU 资源。这意味着你在跑 YOLO 的同时，CPU 依然可以流畅运行 Android 界面和处理网络请求。

Q3: 支持双目摄像头测距吗？

A: 支持。板载 2路 MIPI CSI 接口。利用 6 TOPS 算力，可以运行双目立体匹配算法（Stereo Matching），实现比单目更精准的水下测距。