国产算力中，当前市场上当红炸子鸡当属CANN和RKNN两个平台，前者是华为系列，后者是瑞芯微系列。在国产算力浪潮下，前者以品牌高度打进广大科研院校/国央企中，后者以性价比优势在市场上斩获百万计订单。我们在去年下半年的时间里，针对这两个国产化的算力品牌，结合市场需求，做了两个案例：

我们为国内某大型电网企业( 世界500强企业 )的科研项目提供了基于国产昇腾算力服务器的CV-AI算法移植。实现了基于CANN生态的高性能国产算法兼容能力，全链路打通从数据标注/模型训练/模型推理的多种小模型&小参数量大模型的适配。这些模型包括多目标识别模型（ObjectDetector模型）、跨帧跟踪算法（ObjectTrackers算法）、人脸识别算法（FaceRegnise模型）、特征提取算法（ResNet/FeatureExtractor模型）、MLLM多模态识别算法（SmolVlm/Mincpm-Vision/Qwen-3.5-Vision等模型）等。为电网企业安监业务的模型&算法的纯内网部署提供了坚实助力。

我们为国内某上市制造企业集团( 中国500强企业 )的一条半自动化生产线的智能化改造提供了AI模型和算法。实现了基于国产边缘侧RKNPU算力的CV-AI算法移植。帮助企业在现有生产产线的基础上，用极具性价比的成本导入AI设备，实现了空位检测、产品缺陷检测（QA质检）等功能。算法服务支持7x24小时稳定可靠运行，支持实时高清视频流输入/485工控信号输出,实际单帧算法识别延迟低于200ms，大幅度提升工厂产线效率，并降低工位人员成本。获得企业主的好评。