边缘AI新王者！DEEPX联手百度推出DX-M1芯片，工业场景识别效率飙升

🏭 一、产品与公司介绍

DEEPX（迪普爱思）是韩国专注边缘AI芯片的领军企业，拥有370项专利，其DX-M1芯片以5nm工艺打造，曾获CES 2024嵌入式技术与机器人双创新奖。本次合作中，DEEPX将向百度供应DX-M1芯片，并深度适配百度飞桨的轻量化OCR模型PP-OCRv5，共同推出面向工业场景的高性能识别方案。

技术合作亮点：

• 双巨头协同：百度提供算法（飞桨框架+文心模型），DEEPX提供硬件（超低功耗芯片）
• 目标场景：工厂巡检、设备监控、文档处理等需实时AI计算的边缘环境

👥 二、适用人群

✅ 工业自动化工程师：需高精度设备状态识别
✅ 安防系统开发商：多路视频实时分析需求
✅ 智能硬件产品经理：寻求低功耗AI芯片嵌入
✅ 边缘计算方案商：需平衡性能与能耗的部署场景

⚙️ 三、核心功能与技术解析（按优先级排序）

🛠️ 四、工具使用技巧（工业场景优化指南）

1. 模型量化压缩：

   • 使用飞桨PaddleSlim对PP-OCRv5进行INT8量化，体积缩小4倍，DX-M1推理速度提升3倍
   • 适用场景：电池供电的移动巡检设备

2. 多摄像头协同策略：

   • 通过DX-M1的16通道并发能力，部署“主摄像头识别文本+辅助摄像头监控设备状态”的联动方案
   • 案例：工厂流水线质检差错率下降40%

3. 生僻字增强方案：

   • 在PP-OCRv5训练中加入垂直文本增强数据，搭配DX-M1的竖版识别优化模块
   • 效果：古籍/票据识别准确率突破92%

🌐 五、访问地址

👉 百度飞桨PP-OCRv5模型：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
👉 DEEPX DX-M1开发者套件申请：
https://www.deepx.ai/eecp （含M.2模块+DXNN工具包）

✨技术演进预告：双方已开始测试下一代DX-M2芯片（2nm工艺）运行百度文心开源模型ERNIE-4.5，边缘大模型时代即将到来！

数据来源：DEEPX官网技术白皮书、百度飞桨开源文档、CES创新奖评委会报告。