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全國大學生嵌入式芯片與系統設計競賽是由中國電子教育學會主辦。大賽旨在提高全國高校學生在嵌入式芯片及系統設計領域和可編程邏輯器件應用領域的自主創新設計與工程實踐能力，培養具有創新思維、具備解決復雜工程問題能力且擁有團隊合作精神的優秀人才，在活躍校園創新創業學術氛圍的同時，推進高校與企業人才培養合作共建。本賽事目前是全國普通高校大學生競賽排行榜榜單內賽事，屬教育部A類競賽。

為推廣RT-Thread大學計劃，促進RT-Thread操作系統引入課堂教學，提升學生利用國產RT-Thread操作系統開發設計作品，構建嵌入式軟件工程師的系統思維，RT-Thread連續多年支持全國嵌入式芯片與系統設計競賽，并深度參與該賽項的各種工作。今年RT-Thread繼續以協辦單位的名義參與并開設RT-Thread賽道，首次把行業前沿的技術引入賽道中，并針對所有參賽中使用了RT-Thread的作品進行單獨評審。RT-Thread在今年全國嵌入式芯片與系統設計競賽的選題指南如下：

賽題方向一：RT-Thread虛擬化混合部署與具身智能方向（重點推薦）

具身智能（Embodied Intelligence）是將人工智能深度融入物理實體（如機器人）的關鍵技術方向，使其具備自主感知、決策、學習和與復雜環境動態交互的能力。傳統嵌入式系統往往難以同時滿足高實時性控制、安全隔離以及復雜AI 算法運行的需求。RT-Thread虛擬化混合部署平臺基于瑞芯微RK3588高性能處理器（8核64位架構、集成6TOPS NPU），通過虛擬化技術實現Ubuntu/Linux（負責“大腦”級復雜AI計算）與RT-Thread實時內核（負責“小腦”級高可靠控制）的協同運行，在統一硬件平臺上提供強實時性、高功能復雜性、安全隔離與開發敏捷性的完美平衡。賽題要求基于RT-Thread虛擬化混合部署系統開發完整的行業應用案例。即賽題中必須使用RT-Thread虛擬化平臺混合部署方案。

參考應用1：電力設施智能巡檢機器人

應用背景：隨著我國新型電力系統建設的推進，電網規模日益擴大，設備復雜度急劇增加，對供電可靠性的要求達到了前所未有的高度。電力設施智能巡檢機器人具備自主移動、智能感知、執行關鍵維護操作的功能，可實現變電站、配電房“無人值守”或“少人值守”。

作品要求：利用RT-Thread虛擬化混合部署，Linux系統運行智能算法或模型，實現路徑規劃、電力設施狀態感知、數據存儲、人機交互等功能，RT-Thread根據路徑規劃、設備狀態執行行走、開關設備等關鍵操作。

參考應用2：RT-Thread混合部署下的室內智能配送機器人

應用背景：在醫院、酒店、餐廳、倉庫等室內場景中，物品配送需求頻繁且路徑復雜，傳統人工配送效率低、成本高。智能配送機器人可實現自主導航、動態避障與精準對接，支持多樓層/多房間物品運送，能夠顯著提升服務效率、降低人力投入并改善用戶體驗。RK3588強大的NPU與多傳感器配置特別適合此類需要實時感知與AI決策的具身智能應用。

作品要求：基于RK3588的RT-Thread虛擬化混合部署平臺，利用四輪麥克納姆輪底盤實現全向精準移動。Linux側運行復雜AI算法，包括基于激光雷達與深度相機的SLAM建圖、路徑規劃（A*/RRT等）、動態障礙物檢測與避障、目標點識別（二維碼/房間標識）以及語音交互/人臉識別；RT-Thread側負責高實時性任務，如多傳感器融合定位、電機 PID精準控制、姿態穩定與緊急停障。要求在模擬室內環境中實現自主配送任務，導航定位精度±5cm，動態避障響應時間≤0.5s，停車穩定性（托盤物品晃動≤2cm），支持APP/語音下單與實時狀態可視化界面。方案需兼顧不同負載、地面摩擦變化的魯棒性，易于調試與擴展。

參考應用3：RT-Thread 混合部署下的起重機智能防搖擺控制器

應用背景：起重機作為現代工業物料搬運的核心裝備，其吊運過程中的負載搖擺現象一直是行業痼疾。在鋼鐵、港口、航天裝配等高精度作業場景中，由慣性引發的負載大幅度擺動不僅嚴重降低搬運效率、延長作業周期，更對現場人員安全、設備穩定性及精密貨物（如風力發電機葉片、飛船艙段）構成重大威脅。傳統防搖擺技術依賴操作員經驗進行“點動”調整，對技能要求高且效果不穩定；而基于模型預測的先進控制策略雖在理論上可行，卻受制于實際工況的復雜性（如風力擾動、鋼絲繩長度變化、負載質量未知），難以實現穩定可靠的工程化應用。因此，研發一套能自適應環境、智能抑制擺動并融入現有起重機系統的解決方案，對于提升行業自動化水平、保障安全生產具有迫切的現實意義和商業價值。

作品要求：利用RT-Thread虛擬化混合部署開發一套智能起重機防搖擺控制系統，Linux系統能基于傳感器實時數據（如吊鉤視角視頻、鋼絲繩傾角、電機編碼器反饋等），通過先進算法在線識別或預測負載擺動，精度±0.1°，RT-Thread根據擺動角度運行控制算法，實現起重機小車移動，抑制擺角，要求停車時擺角≤0.2°，自動模式下定位精度±1cm，提供可視化人機界面，實時顯示擺動狀態、控制參數及作業效率統計。方案需兼顧算法魯棒性（應對不同負載、繩長變化與微風擾動）與工程可行性。

賽題方向二：RT-Thread Smart方向

RT-Thread Smart（RT-Smart）是RT-Thread的高級版本，支持MMU內存保護與用戶態多進程機制，能夠在資源受限的嵌入式設備上實現復雜AI應用與實時任務的安全隔離與高效并行。參賽者使用RT-Thread Smart操作系統與RT-Smart AI套件（基于K230處理器），開發嵌入式人工智能應用作品，包括但不限于智能視覺識別、語音交互、多模態監護、智能安防等方向。該選題要求利用RT-Thread SmartAI套件，利用RT-Smart的多進程隔離優勢，將AI推理、媒體處理、實時控制與人機交互等任務分離，提升系統魯棒性與實時性，具有較強的工程實踐性和創新空間，非常適合嵌入式系統設計競賽。

參考應用1：輕量級智能跌倒檢測監護系統

應用背景：隨著人口老齡化，獨居老人安全問題日益突出，跌倒是導致老人受傷甚至致命的主要風險。傳統可穿戴設備易遺忘或電池耗盡，而基于視覺的非接觸式跌倒檢測系統可實時監控室內活動，一旦檢測到跌倒即可發出警報并推送通知給家屬。K230強大的KPU支持高效運行輕量級姿態估計或跌倒分類模型，結合RT-Thread Smart的多進程機制，可將計算密集的AI推理與實時警報/交互分離，避免高負載導致系統延遲或崩潰。該方向在邊緣AI設備中有較多成熟開源模型與社區案例（如基于YOLO+關鍵點或專用跌倒檢測網絡），實現難度適中、實用性強。

作品要求：基于K230的RT-Smart AI套件，構建一個智能跌倒檢測監護系統，至少包含兩個獨立進程：1) 視頻采集與顯示進程：實時捕獲攝像頭數據（支持720P@30fps），在TFT屏幕上預覽畫面，并可選運行輕量級RTSP/HTTP服務器實現遠程視頻查看；2) AI事件檢測進程：利用KPU加速運行輕量級視覺模型（如基于關鍵點提取的姿態估計或專用跌倒分類模型），實時檢測人體跌倒事件（準確率≥90%在標準室內光照條件下），檢測到時通過IPC通知采集進程疊加OSD標識（如“Fall Detected!”）、觸發音頻警報（蜂鳴器或語音播報）、保存事件視頻片段至SD卡，并通過Wi-Fi推送通知至手機/云端。要求滿負荷運行時，從跌倒發生到警報觸發的端到端延遲≤500ms，系統穩定不崩潰，支持按鍵手動復位警報與本地事件日志查看。

參考應用2：智能人臉識別門禁/考勤系統

應用背景：傳統門禁依賴卡片或密碼，易丟失/泄露；智能人臉識別門禁具備更高安全性與便捷性，廣泛應用于辦公室、宿舍、社區等場景。K230強大的KPU支持高效人臉檢測與識別模型運行，結合RT-Thread Smart的多進程隔離，可將計算密集的AI推理與實時控制/交互分離，避免AI負載影響開門響應或系統穩定性。實際案例包括K230平臺的人臉門鎖、考勤機與活體檢測應用，具有成熟開源模型支持，便于學生快速實現。

作品要求：基于K230的RT-Smart AI套件開發智能人臉識別系統，至少包含三個進程：1) 視頻采集與顯示進程：實時捕獲攝像頭數據（720P），在TFT屏幕上預覽并提供按鍵/觸摸交互界面；2) AI人臉處理進程：運行KPU加速的人臉檢測+識別模型（支持注冊10-50張人臉），識別準確率≥95%（正常光照條件下），可選集成簡單活體檢測防照片攻擊；3) 事件控制進程：接收AI結果，通過IPC通信執行開門模擬（GPIO控制繼電器/蜂鳴器）、記錄考勤日志至SD卡，并支持Wi-Fi推送識別事件通知或Web界面查看日志。要求識別響應時間≤500ms，陌生人入侵時觸發警報，多進程間內存隔離確保AI進程異常不影響控制與顯示。方案需兼顧不同光照/角度的魯棒性，支持人臉庫動態注冊。

參考應用3：輕量級視頻流媒體服務器

應用背景：智能門禁、嬰兒監護等IoT設備需要將本地攝像頭畫面實時推送至手機App，同時還需處理移動偵測等AI任務。若將所有功能置于單個進程，視頻編碼的波動會影響AI響應的實時性。RT-Thread Smart的進程允許將高負載的流媒體服務與關鍵事件處理分離，為上述應用提供了解決方案。

作品要求：使用RT-Thread Smart構建一個視頻流媒體系統。系統至少須包含兩個主要進程：1) 采集與推流進程：捕獲攝像頭數據，并運行一個輕量級RTSP服務器發布視頻流；2) AI事件進程：對同一視頻源進行移動偵測，當發現移動時，通過IPC通知推流進程，在視頻流中疊加一個“Motion Detected!”的OSD標識，并保存快照至SD卡。要求在推流進程滿負荷運行（1080P@15fps）時，從移動發生到OSD疊加完成的端到端延遲應低于300ms，且兩個進程均不應發生卡死或崩潰。

參考應用4：AGV車隊管理及交通調度邊緣服務器

應用背景：在大型智能倉儲中，數十臺AGV協同作業需一個本地的“交通調度服務器”，負責處理所有AGV的實時狀態、規劃無碰撞路徑、解決死鎖。該服務器對多任務并行處理能力和網絡吞吐量要求極高，且任何調度線程的阻塞都可能導致現場交通癱瘓。RT-Thread Smart可作為這個邊緣服務器的操作系統，利用其多進程能力，將高優先級的實時交通裁決、計算密集型的路徑規劃和高吞吐的車輛通信管理分配至不同進程，并通過內存隔離確保某個模塊（如通信解析）的異常不會擴散至整個調度系統。

作品要求：基于RT-Thread Smart開發AGV車隊管理及交通調度邊緣服務器，至少實現3臺AGV的管理及調度，至少包含三個進程：通信進程負責AGV的狀態收發；調度進程運行核心調度算法，根據車輛狀態計算指令；監控進程提供Web界面顯示地圖和車輛實時位置。

賽題方向三：自主選題

賽題要求

利用本屆大賽RT-Thread指定的硬件平臺作為主控，搭載RT-Thread操作系統設計開發的任何作品。本次大賽的硬件產品具有RT-Thread操作系統的適配，可在RT-Thread github或gitee倉庫BSP目錄下找到對應的BSP使用；STM32的開發板，推薦采用RT-Thread Studio 開發環境進行開發；

賽事硬件平臺

RT-Thread虛擬化混合部署與具身智能套件

硬件平臺采用瑞芯微RK3588 八核 64 位處理器（4×Cortex-A76 + 4×Cortex-A55，集成 6TOPS NPU），提供強大的計算能力以支持復雜的AI算法實時運行。感知系統配備深度相機、激光雷達以及高精度慣性測量單元（IMU），實現環境三維建模、障礙物檢測與高精度位姿估計。底盤采用四輪麥克納姆輪設計，支持全向平移、原地旋轉等靈活運動方式，能夠在復雜室內外環境中實現精準運動控制。通過RT-Thread虛擬化技術，本系統可在同一硬件平臺上高效運行多個隔離的實時任務與AI應用，包括但不限于：基于激光雷達與深度相機的 SLAM（即時定位與地圖構建）、路徑規劃與運動控制算法、視覺目標檢測、跟蹤與語義分割、多傳感器融合的自主導航與避障等。

該平臺特別適合開發搭載多傳感器（深度相機、激光雷達、IMU等）和全向運動底盤（四輪麥克納姆輪）的具身智能機器人，能夠高效實現SLAM、路徑規劃、視覺感知、多傳感器融合等功能。參賽者可基于此平臺開發具身智能應用作品，包括但不限于智能巡檢機器人、服務配送機器人、人機交互助手、多智能體協同物流系統等，具有較高的技術深度、創新空間和工程實現性。

RT-Smart AI套件

RT-Smart AI套件是基于RISC-V架構處理器芯片定制的開發板，采用全新的多異構單元加速計算架構，集成了2個高性能高主頻RISC-V處理器，內置新一代KPU（Knowledge Process Unit）智能計算單元，具備多精度AI算力，支持通用的AI計算框架。開發板具備多種外設接口，以及2D、2.5D等多個標量、向量、圖形等專用硬件加速單元，可以對多種圖像、視頻、音頻、AI等多樣化計算任務進行全流程計算加速，具備低延遲、高性能、低功耗、快速啟動、高安全性等多項特性。開發板支持外設包括：攝像頭、矩陣按鍵、音頻輸入輸出、Wi-Fi、USB Host+Device、屏幕、傳感器拓展板等。