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一、前言

首先非常荣幸受到邀请参加本次香橙派开发板的测评活动，除了令人眼前一亮，做工非常精细的开发板，举办方还非常贴心地准备了散热套件，以及烧录好系统的TF卡，甚至准备了电源适配器，数据线；再加上官网有详尽的资料，让整个体验过程很是愉快。
下面让我们进入主题，先来一张产品套件全家福：

盒子内就是我们的主角OrangePi AIpro 开发板，主板上下都有泡沫缓冲垫，主板使用防静电包装，保护措施很完善：

推荐资料：
香橙派官网
昇腾论坛 香橙派AIpro专题页

二、产品简介

OrangePi AIpro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板，其搭载了一颗高性能4核64位CPU+昇腾 AI 处理器，集成图形处理器，支持8TOPS AI算力，内存提供了 8GB 和 16GB LPDDR4X两种版本，可以外接最高 256GB eMMC模块，支持双4K高清HDMI输出，板载WiFi5+BLE4.2集成模块。

OrangePi AIpro引出了相当丰富的接口，包括两个HDMI输出、GPIO接口、Type-C电源接口、支持SATA/NVMe SSD 2280的M.2插槽、TF插槽、千兆网口、两个USB3.0、一个USB Type-C 3.0、一个Micro USB（串口打印调试功能）、两个MIPI摄像头、一个MIPI屏等，预留电池接口，可广泛适用于AI边缘计算、深度视觉学习及视频流AI分析、视频图像分析、自然语言处理、智能小车、机械臂、人工智能、无人机、云计算、AR/VR、智能安防、智能家居等领域，覆盖AIoT各个行业。

OrangePi AIpro目前已经支持操作系统有Ubuntu、openEuler，基本满足大多数AI算法原型验证、推理应用开发的需求。

三、连接测试

本次拿到的开发板由于已经在TF卡中烧写了系统，因此这里我们不再探究烧写系统过程，有兴趣的可以参考《OrangePi_AI_Pro_昇腾_用户手册》第2.4节 烧写 Linux 镜像到 TF 卡中的方法，讲解很详细。

3.1 串口连接

为什么把串口连接方式放在最前面，因为这种方式最简单，不需要网线，也不需要屏幕。
首先需要安装如下USB转串口驱动：
https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/OrangePi/private/CH343SER.EXE
再找到Micro USB 接口的数据线通过如下接口连接电脑（注意看丝印UART）：

PC上打开MobaXterm，新建串口连接，选择CH343的USB串口，波特率填写为115200

如果在给开发板上电前打开串口，就可以抓到开机LOG：

输入用户名和密码就可以登录了：

以root用户登录成功：

可以看到当前安装的是Ubuntu 22.04.3 LTS版本。

3.2 VNC连接

该方法适合没有HDMI屏幕但想通过桌面方式使用的朋友。
通过下面的命令检查vnc服务是否开启
ps -ef | grep vnc
可以看到有以Xtightvnc开头的进程，说明VNC服务已经启动。

通过网线将开发板的网孔连接到路由器上，串口连接的情况下输入ifconfig命令查看当前开发板的IP地址

PC端下载VNC Viewer软件或者就使用MobaXterm的VNC连接功能也行；

密码是默认的Mind@123
连接成功后:

3.3 SSH连接

该方法相比只串口连接的好处在于通过网线和PC处于同一网段这样可以很方便地传文件。
SSH连接可以使用putty，这里我直接用了MobaXterm里的SSH连接功能：
填写好IP地址后，默认22端口即可

还需要输入登录账号和密码，直接用默认的HwHiAiUser账号登录：

四、硬件配置

lscpu查看CPU信息，可见开发板搭载的是一颗64位4核CPU，具体型号不详

npu-smi info命令可以查看昇腾芯片 NPU 卡的信息，Device为310B4，芯片温度为46度

df-h查看磁盘的空间，开发板使用32G内存卡作为硬盘

free -m查看物理内存的大小和使用情况，Mem项显示物理内存一共7545MB，手头这个版本是8G内存的，还有16G版本可选

五、AI功能体验

官方镜像中预装了 Jupyter Lab 软件，并且预置了一些可以在 Jupyter Lab 软件中运行的 AI 应用样例。

JupyterLab作为一种基于Web的集成开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、Markdown文本、打开交互模式、查看CSV文件及图片等功能。JupyterLab的执行文件被称作Notebook，它的后缀是.ipynb

切换到样例目录下:

cd /home/HwHiAiUser/samples/notebooks

执行 start_notebook.sh 脚本启动 Jupyter Lab
启动成功后，复制登录 Jupyter Lab 的网址链接到浏览器中打开(注意是香橙派上的浏览器不是PC端的)

登录 Jupyter Lab 后的界面如下所示， 左侧文件管理器中是 9 个 AI 应用样例和Jupyter Lab 启动脚本：

样例1、YOLOv5目标检测

在 jupyter lab 界面双击“01-yolov5” ， 进入到该目录，再双击打开 main.ipynb， 在右侧窗口中会显示 main.ipynb 文件中的内容，按下图所示点击双三角符号运行样例：

往下翻到“样例运行”小节，等待几秒后会展示识别结果：

这是一段赛车短视频，可以看到视频中出现的赛车都被识别出来了。
在 main.ipynb 文件中 infer_mode 的值可赋值为 image、 video 和 camera， 分别对应对图片、 视频、 USB 摄像头中的内容进行目标检测， 默认值为 video。
接下来我们尝试图片推理，infer_mode 的值改为image，并且img_path改为我们导入的图片

识别小狗（只识别出其中两只）：

样例2、OCR文字识别

回到主目录，再双击“02-ocr” ， 进入到该目录，再双击打开 main.ipynb，找到IMAGE_PATH，改成我们自己导入的图片名进行测试

点击restart，等待结果：

这是随便找的图片，可以看到还是成功识别出来了大部分，已经算是不错的了，要知道我们用专业的文字扫描软件也常有误判，这个跟字体，模型有关系。

样例3、cartoonGAN模型生成卡通图像

双击“05-cartoonGAN_picture ”，双击打开 main.ipynb，点击restart运行，等待结果：
转换前：

转换后：

Tips

1、开发板上有2个按键分别是关机按键和复位按键，当机器出现问题死机了可以按关机按键进行关机。但该按键没有开机功能，在关机状态下想开机可以按一下RESET按键也可以开机

2、机器刚开机时风扇会全速运行一小段时间，进入系统后切到自动调速模式风速就慢下来了
sudo npu-smi info -t pwm-mode

使用该命令可以查看风扇当前的模式是自动模式还是手动模式，一般默认是自动模式。
我的这块板子的自动模式不知为什么不起作用，板子开机一会后即使很烫了风扇也只能保持15的百分比速度运行而不会随温度变化。后来我切换到手动模式，手动调速到50%就没问题了，板子温度很快就降下来了
设置风扇模式为手动模式的命令如下：
sudo npu-smi set -t pwm-mode -d 0

设置风扇的调速比为50：
sudo npu-smi set -t pwm-duty-ratio -d 50
另外，设置的模式和调速比都有记忆功能，下次开机还是上次的配置。

使用感受

OrangePi AIpro 开发板是一款非常优秀的 AI 边缘计算开发板，其推进了 AI 部署的国产化进程，其算力是完全满足商业级产品的需求。经过这几天的使用，我认为香橙派AIpro是一款性能强劲，并且在AI算力上也是可圈可点，最高16G的LPDDR4X内存令树莓派等等熟知的Linux系列开发板望尘莫及，接口非常丰富，尤其是官方配备的散热器，风扇静音效果极佳且风力很强，散热效果很好，50%的转速就已经满足日常使用，该风扇可CPU智能控制转速，这项功能在一众开发板中也是独占鳌头。
香橙派官方为这款开发板准备了详细的资料供开发者阅读，其中用户手册的细节程度非常夸张，让我在整个体验过程上手非常顺畅。
在这款芯片上的核心部件中，出现了不少国产芯片的加入，在可预见的未来，希望我国科技实力和产业实现新的飞跃，让国产化更上一层楼。