过去几年，香橙派基于昇腾Atlas 310B芯片推出的OrangePi AIpro(20T) 、OrangePi AIpro(8T) 和OrangePi Kunpeng Pro三款产品，已经在开发者社区和行业项目中积累了大量的实操案例。从大模型本地部署到智能机械臂控制，从医院人脸测温到智能助手平台搭建，这些案例覆盖了AI边缘计算的多个典型场景。

本文按产品分类，整理了其中具有代表性的经典案例，供开发者参考。

一、OrangePi AIpro(20T)：大模型与多模态推理的实战平台

案例1：DeepSeek-R1蒸馏模型本地部署

http://www.orangepi.cn/html/news/news-details/news44.html

场景：大模型端侧推理

2025年2月，香橙派官方发布了OrangePi AIpro(20T)运行DeepSeek-R1蒸馏模型的实操指南。AIpro(20T)释放高达20TOPS的AI算力，可配24GB运行内存，依托昇腾AI基础软硬件能力，融合大模型与训推一体化优势，实现端边云全场景无缝部署。

实操步骤：

1 下载最新的desktop版本镜像

2 进入项目目录：cd orange-pi-mindspore/Online/17-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

3 执行推理命令：python deepseek-r1-distill-qwen-1.5b.py

4 第一次启动会自动下载模型，模型会被下载到指定文件夹内

关键细节：推理代码默认在启动时会检查相关依赖，如果网络环境不好可能导致无法启动。如果不是第一次启动且模型已下载完成，可以修改tokenizer和model参数，将路径改成本地绝对路径，实现离线启动。此外，有开发者在AIpro(20T)上完成了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的开发实践，硬件配置为20T+24G，软件环境为CANN 8.0.0 beta1和MindSpore 2.5.0。

案例2：Janus-Pro多模态模型部署

昇腾 DeepSeek:基于昇思MindSpore的Janus-Pro开发实践-技术干货-昇腾社区

场景：多模态AI推理

2025年4月，昇腾社区发布了基于昇思MindSpore AI框架和MindSpore NLP套件，在香橙派AIpro(20T)24G开发板上部署Janus-Pro模型的完整教程。

环境配置：

硬件：Orange Pi AIpro(20T)开发板、鼠标、键盘、显示屏、网线

软件：Ubuntu 22.04镜像（20250211版）、CANN 8.0、MindSpore 2.5

关键步骤：

1 从官网获取20T开发版镜像，使用balenaEtcher（1.18版本，管理员身份运行）烧录到至少64G的SD卡

2 启动开发板后，设置16G swap内存：sudo fallocate -l 16G /swapfile

3 新版本默认已安装CANN 8.0，可直接使用

该教程帮助开发者了解MindSpore及Janus-Pro在香橙派AIpro开发板上的完整部署过程。

案例3：MiniCPM-V 4.6纯C++推理引擎

场景：边缘端多模态大模型推理

开发者lvyufeng在GitHub上开源了一个完全从零写的C++/AscendC推理引擎，将MiniCPM-V 4.6多模态模型跑在Orange Pi AIPro 20T板载的Ascend 310B NPU上。

技术亮点：

文本和图像对话完全运行在NPU上

Python端仅在CPU上做tokenize和图像预处理

推理热路径完全不依赖torch_npu

这个项目展示了如何绕过PyTorch生态，直接在昇腾NPU上用C++/AscendC进行高效推理，对于追求极致性能和最小依赖的开发者具有重要参考价值。

案例4：openKylin 2.0 SP2操作系统适配

场景：国产操作系统与昇腾硬件的生态融合

深圳市迅龙软件有限公司联合OpenAtom openKylin社区Embedded SIG组，成功完成了香橙派AIpro开发板（基于昇腾310B芯片）与openKylin 2.0 SP2操作系统的适配。

技术方案：

基于“端边云”一体化的架构设计

深度定制openKylin操作系统内核

开发专用板级支持包（BSP）与NPU驱动模块

集成华为CANN异构计算架构

支持搭载DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B大模型

解决的问题：该项目旨在解决openKylin操作系统与昇腾AIpro 20T开发板之间存在技术断层、底层驱动适配不完善以及软硬件协同效能低下的痛点。经验证，OrangePi AIpro 20T搭载openKylin 2.0 SP2系统后运行稳定，系统可正确识别硬件信息，桌面交互流畅。

案例5：VS Code远程开发环境搭建

论坛_开发者_技术论坛_华为云_鲲鹏_昇腾_华为

场景：开发者工作效率提升

2026年5月，有开发者在华为开发者社区分享了“一根网线，完成Win11共享上网、静态IP与VS Code远程开发的完整方案。

方案目标：

Win11笔记本通过网线直连OrangePi AIpro 20T

OrangePi通过Win11共享网络访问互联网

OrangePi固定为静态IP，避免每次查地址

使用SSH与VS Code Remote-SSH实现远程开发

关闭Wi-Fi干扰，保持网络路径纯净稳定

实测环境：宿主机为Lenovo 82JQ（Windows 11），开发板为Huawei OrangePi AIpro 20T，通过网线直连2.5G以太网口。该方案避免了外接显示器、键鼠和无线网络不稳定的折腾，极大提升了开发效率。

案例6：CosyVoice语音交互应用部署

场景：AI语音交互

开发者在昇腾社区分享了基于香橙派AIpro开发板的CosyVoice应用部署案例。方案先在华为云ECS（Tesla T4、Ubuntu 22.04）搭建CosyVoice服务器，然后在香橙派AIpro开发板部署WeNet和Qwen两个模型并调用搭建好的CosyVoice服务器，最终实现人机智能AI语音聊天。

二、OrangePi AIpro(8T)：AI算法验证与硬件控制的主力

案例1：YOLOv8林业害虫目标检测

香橙派AIpro实测：YOLOv8便捷检测，算法速度与运行速度结合-腾讯云开发者社区-腾讯云

场景：AI视觉检测

开发者fruge365在腾讯云开发者社区分享了使用香橙派AIpro(8T)进行YOLOv8目标检测的实测报告，具体应用场景是林业病害虫目标检测。

产品配置：OrangePi AIpro(8T)采用昇腾AI技术路线，4核64位处理器+AI处理器，支持8TOPS AI算力，拥有8GB/16GB LPDDR4X，可外接eMMC模块，支持双4K高清输出。接口方面包括两个HDMI输出、GPIO接口、M.2插槽、千兆网口、两个USB3.0等。

案例2：医院人脸红外测温系统

场景：智慧医疗与疫情防控

论坛_开发者_技术论坛_华为云_鲲鹏_昇腾_华为

有开发者基于香橙派AIpro(8T)设计了一套完整的医院人脸红外测温系统。

技术方案：

1 主控：香橙派AIpro（8TOPS INT8算力，Ubuntu 22.04）

2 人脸检测：OpenCV + SSD算法模型

3 测温：非接触式红外测温技术

4 环境补偿：温湿度传感器实时监测并校准测温数据

5 数据上传：MQTT协议上传至华为云物联网云平台

项目价值：系统实现了智能化、自动化的人脸识别与体温监测，提高了公共卫生领域的响应速度和防控效率，减少了人力资源投入，同时降低了交叉感染风险。

案例3：Orange AI RoboArm智能机械臂

场景：智能机器人与工业自动化

香橙派在华为合作伙伴大会、开放原子开源生态大会等活动中展示了Orange AI RoboArm（香橙派智能机械臂）。

产品配置：以OrangePi AIpro(8T)作为主控，搭载6自由度机械臂等高性能硬件配置。

功能清单：

1 动作编排、色彩确认、色块抓取、色块堆叠

2 人脸追踪、物体追踪、智慧分拣、物体分类

3 人体特征识别

4 MoveIt机械臂仿真控制

该机械臂吸引了上千名学子驻足观看和体验，动态演示了色块抓取、智慧分拣等功能。

案例4：智能网联小车

场景：自动驾驶与机器人教育

开源之夏2025项目中有一个基于OrangePi AIpro开发板的智能网联小车项目。

技术方案：

主控：OrangePi AIpro开发板 + 高清摄像头

AI算法部署在开发板上

通过摄像头辅助远程控制者进行目标检测、车道线检测、车道偏移计算等辅助控制功能

三、OrangePi Kunpeng Pro：鲲鹏全栈开发与教学平台

案例1：AI大模型部署（Ollama+多模型）

OrangePi KunPeng Pro部署AI模型介绍-电子发烧友网

场景：边缘端大模型推理

有开发者在电子发烧友分享了使用OrangePi Kunpeng Pro部署AI大模型的完整教程。

部署的模型：

序号	模型	参数量	大小
1	qwen	1.8b	1.1GB
2	gemma	2b	1.7GB
3	phi3	3.8b	2.4GB
4	qwen	4b	2.3GB
5	llama2	7b	—

环境搭建要点：

1 板卡运行openEuler非常流畅

2 通过Ollama启动并运行大型语言模型

3 板卡有3个AI CPU和1个control CPU

案例2：openGauss DataVec + Dify 智能助手平台

基于香橙派鲲鹏pro开发板快速搭建你的智能助手平台(openGauss Datavec + Dify)-技术干货-鲲鹏社区

场景：企业级智能问答系统

鲲鹏社区发布了基于香橙派鲲鹏Pro开发板部署Dify，并使用openGauss DataVec向量数据库作为RAG引擎语料库，搭建高效智能助手平台的案例。

核心价值：

1 Dify作为开源大语言模型应用开发平台，集成了检索增强（RAG）引擎

2 openGauss是关系型数据库，支持单机和一主多备部署方式

3 在1000并发用户场景下，系统仍能保持92%的请求成功率，平均响应时间低于1.2秒

该方案为开发者提供了可复制的智能助手平台构建路径，完全满足企业级应用需求。

案例3：GPIO开发与物联网控制

基于香橙派鲲鹏Pro开发板的GPIO开发-技术干货-鲲鹏社区

场景：物联网与工业控制教学

鲲鹏社区发布了基于香橙派鲲鹏Pro开发板的GPIO开发实验教程。

实验内容：

基于gpio_operate实现GPIO的读写

基于RPI.GPIO接口协议实现跨语言（C、Python）调试

驱动LED模块

学习目标：掌握香橙派鲲鹏Pro开发板的GPIO接口配置、数据收发编程及调试方法，为学习物联网设备开发、传感器通信或工业控制应用奠定基础。

案例4：搭建《我的世界》多人联机服务器

基于香橙派鲲鹏pro开发板快速搭建《我的世界》-技术干货-鲲鹏社区

场景：开源游戏服务器搭建

鲲鹏社区发布了基于香橙派鲲鹏Pro开发板搭建《我的世界》游戏服务器、实现多人联机的案例。

硬件基础：香橙派鲲鹏Pro采用4核64位处理器+AI处理器，支持8-12TOPS AI算力，拥有8GB/16GB LPDDR4X，支持双4K高清输出。

操作方法：通过网线直连开发板和PC，配置同一网段后通过SSH登录，即可进行服务器搭建。

案例5：DevKit套件性能调优

论坛_开发者_技术论坛_华为云_鲲鹏_昇腾_华为

场景：鲲鹏全栈开发与性能分析

有开发者在鲲鹏社区分享了使用Orange Pi Kunpeng Pro进行DevKit套件调优的体验。

关键操作：

1 openEuler操作系统已预装，远程连接后可直接使用命令行进行无线网络连接

2 通过Docker虚拟环境安装DevKit套件

3 使用DevKit进行热点函数分析和应用性能分析

该案例展示了如何在鲲鹏开发板上利用DevKit工具链进行应用性能调优。

总结

从以上案例可以看出，三款产品形成了清晰的分层定位：

产品	核心场景	典型案例
AIpro(20T)	大模型推理、多模态AI、国产OS适配	DeepSeek-R1部署、Janus-Pro、MiniCPM-V、openKylin适配
AIpro(8T)	AI视觉检测、智慧医疗、机器人控制	YOLOv8检测、人脸红外测温、智能机械臂、智能小车
Kunpeng Pro	鲲鹏全栈开发、物联网教学、企业级应用	Ollama多模型部署、智能助手平台、GPIO开发、《我的世界》服务器

三款产品共享昇腾Atlas 310B芯片底座，但各自聚焦不同的应用层次。AIpro(20T)面向重负载AI推理，AIpro(8T)面向算法验证与硬件控制，Kunpeng Pro面向鲲鹏全栈生态开发与教学。开发者可根据项目需求选择最合适的产品。

以上案例中，哪个场景最接近你正在做的项目？你在用香橙派AIpro或Kunpeng Pro开发时，遇到过哪些坑、有哪些独门技巧？欢迎在评论区分享你的实操经验。