人工智能的重要性是毋庸置疑的。人工智能被認為是第四次工業革命的引擎，它正面臨著核心算法突破、計算能力快速提高和海量數據充分利用的關鍵階段。在人工智能時代，深度學習框架在芯片和應用之間起著承上啟下的作用。在具有強大計算能力的人工智能芯片的支持下，人工智能技術可以得到廣泛的推廣。
5月13日，Rockchip正式宣布其AI芯片RK1808和RK1806適用于Paddle開源深度學習平臺，并與Paddle Lite完全兼容，后者是Paddle的一個輕量級推理引擎。瑞星威與百度的合作有一個明確的目標：——，為人工智能行業提供更多的應用場景，加快人工智能產品的落地進程。百度飛槳和瑞鑫微兼容性證書
據了解，瑞星威的AI芯片RK1808和RK1806內置了獨立的NPU神經計算單元，INT8的計算能力高達3.0運算
它們采用22納米FD-SOI工藝，在相同性能下的功耗比主流的28納米工藝產品降低了30%左右，在計算能力、性能和功耗方面都有著優異的性能。根據實際測量，瑞新微人工智能芯片在槳式精簡版中運行移動V1只需6.5毫秒，幀率高達153.8 FPS。兩種芯片完全兼容，運行高效穩定。
從百度的角度來看，其飛行槳行業級深度學習開源平臺具有長期的深度學習技術研究和行業應用積累和經驗。它集成了深度學習核心培訓和預測框架、基本模型庫、端到端開發工具包、工具組件和服務平臺。blade Lite是一款功能完善、易用性強、性能卓越的輕量級推理引擎，支持多種硬件和平臺，具有輕量級部署和高性能實現等重要特性。瑞鑫微RK18xx系列芯片適應槳式精簡
瑞鑫微人工智能芯片在適應飛槳開源深度學習平臺后效果更好。一方面，瑞信微人工智能芯片可以更好地滿足國內用戶的業務需求，為終端人工智能提供強大的計算能力。另一方面，兩者的融合可以充分發揮軟硬件結合的優勢，加快開發部署，促進更多人工智能應用的落地。
具體來說，關于瑞鑫微型人工智能芯片在飛槳上的具體操作方法，包括支持的芯片、設備列表、槳葉型號和操作者，以及參考示例的演示，請參見槳葉精簡版文檔。測試設備(EVB RK 1808)
據了解，除RK1808和RK1806芯片解決方案外，瑞星威旗下配備NPU的AI系列芯片將陸續升級改造為百度飛盤，進一步深化雙方合作。可以預見，在新正大、瑞星威和百度的推動下，人工智能應用的登陸速度將繼續加快。