树莓派 AI HAT+ 2：这是树莓派 5 的全新本地 AI 产品。

的到来 树莓派 AI HAT+ 2 这标志着那些希望直接在人工智能领域工作的人迈出了新的一步。 树莓派 5 无需永久依赖云端。这款扩展板增加了一个专用的神经加速器和独立的内存，从而将大部分人工智能处理从主CPU中转移出来，支持更具挑战性的生成式人工智能和计算机视觉项目。

建议零售价约为 130美元 （西班牙和欧洲其他地区的最终价格将因税费和官方经销商利润而有所不同。）AI HAT+ 2 在嵌入式 AI 生态系统中定位为相对经济实惠的选择。它虽然无法与大型服务器或专用 GPU 竞争，但在成本、功耗和性能之间实现了不错的平衡。 物联网、自动化、教育和原型设计.

什么是 Raspberry Pi AI HAT+ 2？它与第一代产品有何不同？

树莓派 AI HAT+ 2 是一款 官方扩展板 这款专为树莓派 5 设计的扩展板，通过主板集成的 PCI Express 接口连接，并利用 GPIO 连接器进行安装。它是 2024 年发布的第一代 AI HAT+ 的直接继任者，后者曾推出过带有加速器的版本。 Hailo‑8L (13 TOPS) 和 Hailo‑8 (26 TOPS) 并且非常专注于计算机视觉任务。

在第二代产品中，树莓派寄希望于…… Hailo-10H神经网络加速器 伴随 8 GB LPDDR4X 内存 专用于卡本身。这种组合旨在支持以下工作负载： 边缘生成式人工智能例如紧凑型语言模型、视觉语言模型以及结合图像和文本的多模态应用。

合并的事实 集成DRAM 这意味着运行 AI 模型不会直接占用 Raspberry Pi 5 的主内存。主板可以专注于应用程序逻辑、用户界面、连接或存储，而 NPU 则负责处理大部分推理工作。实际上，这有助于在 AI 模型后台运行时保持系统的可用性。

根据树莓派官方的说法，从第一代 AI HAT+ 到这款新型号的过渡是： 几乎透明 对于已经使用 Hailo-8 加速器的项目，可以保持与公司相机环境和软件栈的集成，避免大规模重写。

硬件、性能和功耗：采用 Hailo-10H NPU 时最高可达 40 TOPS

AI HAT+ 2 的核心是 海洛-10H一款专为在低功耗设备上高效运行推理而设计的专用神经网络加速器。Raspberry Pi 和 Hailo 正在洽谈将其性能提升至…… 40 TOPS 性能 （每秒万亿次运算），使用量化方法获得的数据 INT4 和 INT8当模型部署在边缘时，这种情况非常常见。

关键点之一是该芯片的功率限制在约 3W 功耗这使得它可以集成到紧凑型外壳和嵌入式项目中，而不会显著增加冷却需求或电费，这对于可能需要全天候运行的设备来说至关重要。然而，这一限制意味着…… 毛收益率 当树莓派 5 的 CPU 和 GPU 在某些高度优化的工作负载下达到极限时，它并不总是比树莓派 5 本身所能提供的性能更优越。

与之前的型号相比，飞跃显而易见：它从 13/26 TOPS，带 Hailo‑8L/Hailo‑8 它搭载 Hailo-10H 处理器，运算速度达到 40 TOPS，并且首次配备了 8GB 的​​专用板载内存。第一代 AI HAT+ 在目标检测、姿态估计和场景分割等任务中表现出色；新版本保留了这些应用类型，但其应用范围更广。 语言模型和多模态用途.

即便如此，树莓派自身也明确指出，在某些视觉操作中，Hailo-10H 的实际性能可能…… 与 26 TOPS 类似 Hailo-8 的优势在于其工作负载分配方式和架构差异。与原始计算机视觉能力相比，其主要改进在于它为 LLM 和局部生成模型开辟了新的可能性。

盘子配有 可选散热片 对于NPU而言，虽然功耗有限，但通常建议安装，尤其是在长时间运行高强度AI任务或进行高要求的性能测试时，以防止芯片因温度过高而降低频率。

支持的语言模型和本地语言模型使用情况

AI HAT+ 2 最引人注目的特点之一是它能够 本地运行语言模型 在树莓派 5 上运行，无需将数据发送到外部服务器。在演示过程中，树莓派和 Hailo 重点介绍了一系列型号，包括 1.000亿和1.500亿个参数 作为起点。

发布时提供的兼容LLM包括： DeepSeek-R1-Distill、Llama 3.2、Qwen2、Qwen2.5-Instruct 和 Qwen2.5-Coder它们是相对紧凑的模型，设计用于基本聊天、文本编写和纠错、代码生成、简单翻译或根据图像和文本输入进行场景描述等任务。

该公司展示的初步测试包括以下示例： 语言间的翻译 简单问题的答案完全在搭载 AI HAT+ 2 的 Raspberry Pi 5 上执行，延迟低，且不会显著影响系统的整体可用性。处理过程在 Hailo-10H 协处理器上完成，无需将设备连接到云端。

需要明确的是，此解决方案并非适用于大众市场型号，例如完整版产品。 ChatGPT、Claude 或 Meta 中更大的 LLM。其规模以数千亿甚至数万亿个参数来衡量。在这种情况下，问题不仅在于计算能力，更重要的是…… 所需内存 用于托管模型及其上下文。

树莓派本身也强调，用户应该意识到他们正在使用…… 使用更有限的数据集训练的小型模型为了弥补这一限制，研究重点放在了以下技术上： LoRA（低秩自适应）这样一来，无需完全重新训练模型，即可根据具体用例调整模型，并在现有基础之上添加轻量级的自适应层。

内存、限制以及与 16GB 树莓派 5 的比较

包括 8 GB 专用 LPDDR4X 内存 这是 AI HAT+ 2 的主要新功能之一，同时也明确定义了可以运行的模型类型。许多中等规模的量化 LLM 模型，尤其是在需要处理广泛上下文的情况下，可能很容易需要超过一定容量。 10 GB 内存因此，该配件适用于轻便型机型或上下文窗口较小的机型。

如果你把它和……比较的话 树莓派 5 16GB 即使不使用HAT扩展板，在将相对较大的模型直接加载到RAM中时，拥有更大内存的主板仍然具有优势，前提是其中相当一部分内存专门用于AI，而其他任务则被牺牲掉。在这种情况下，集成CPU和GPU将处理所有推理工作，从而增加工作负载。

在寻找……时，AI HAT+ 2 方案更有意义 各自承担不同的责任让 Hailo-10H NPU 处理 AI 计算，从而解放 Raspberry Pi 5，使其能够维护轻量级桌面环境、Web 服务、数据库、自动化或应用程序的表示层。

对于那些只想拥有一个的人来说 当地助理 AI HAT+ 2 功能相对简单，能够进行聊天、文本翻译或协助执行一些简单的编程任务，且无需将数据发送给第三方。其性能、功耗和成本的平衡性或许足以满足需求。然而，对于需要大型模型或极其广泛的场景的项目而言，使用内存更大的设备或云基础设施仍然更为实用。

另一点需要考虑的是，虽然 HAT 的 8 GB 内存有助于分担内存压力，但该版本…… 树莓派 5 的 16 GB 内存 在总容量方面，它仍然优于附加板，因此在某些内存密集型工作流程中，这种配置仍然是更可取的。

计算机视觉和同步模型执行

AI HAT+ 2 并没有放弃第一代产品广受欢迎的特性： 计算机视觉应用Hailo-10H 能够运行目标检测和跟踪模型、人体姿态估计或场景分割，其性能在实践中与 Hailo-8 提供的 26 TOPS 的性能保持一致。

树莓派表示，新板可以 同时运行视觉模型和语言模型这使其在需要摄像头和文本处理协同工作的项目中极具吸引力。例如，用于对事件进行分类并生成描述的监控系统、用于解释场景中正在发生的事情的智能摄像头，或将视觉识别与报告生成相结合的设备。

在特定情况下，会提到家庭模式。 YOLO 对于实时目标检测，刷新率最高可达每秒 30 帧左右，具体数值取决于模型的分辨率和复杂度。其思路是，由 NPU 处理这项任务，而 Raspberry Pi 5 则负责管理存储、网络、通知和显示。

树莓派人工智能相关的软件生态系统仍在发展完善中。尽管已经有一些…… 示例、框架和工具 对于 Raspberry Pi 和 Hailo 而言，多个模型（视觉、语言、多模态）的并行执行仍然是一个不断发展的领域，并且可能需要在每个项目中进行微调。

总之，与……的整合 官方树莓派摄像头堆栈 这简化了已经在使用该品牌相机模块的用户的工作。AI HAT+ 2 可直接与现有环境集成，因此许多现有的视觉项目只需进行相对较小的改动即可迁移到新板卡上。

西班牙和欧洲的应用案例：工业、物联网和教育项目

低功耗、小尺寸和 本地人工智能处理 这与西班牙和其他欧洲国家正在实施的数字化趋势高度契合。在云访问稳定性无法始终得到保证或存在严格保密要求的行业领域，此类解决方案尤其具有吸引力。

官方文档中最常用的术语之一是“项目”。 工业自动化、过程控制和设施管理生产线上的视觉检测系统、实时异常检测、门禁控制或建筑物内的人数统计等都是视觉和轻量级语言模型相结合可以增加价值而无需部署更昂贵的 AI 基础设施的例子。

在以下领域 家庭和企业物联网AI HAT+ 2 可作为运行在 Raspberry Pi 5 上的本地助手、解读传感器数据的仪表盘、描述场景的摄像头或无需将图像上传到外部服务器即可分析视频的设备的基础。这种方法有助于遵守欧盟日益严格的数据保护法规。

它也可以是一个有趣的工具， 开发套件 对于考虑将 Hailo-10H 芯片集成到最终产品的欧洲公司和初创企业而言，在 Raspberry Pi 上测试其性能和稳定性有助于在投资定制硬件设计之前验证相关概念。

在教育领域，西班牙的职业培训中心、大学和专业学院可以将AI HAT+ 2用作实践平台，从而带来…… 嵌入式人工智能和生成式人工智能 与其他更昂贵的系统相比，它为学生提供了价格相对低廉且易于使用的硬件。

用户画像和目标项目类型

树莓派 AI HAT+ 2 的目标用户群体广泛。一方面，它面向广泛的用户群体…… 创客和爱好者 已经使用 Raspberry Pi 5 的用户，希望将生成式 AI 或高级视觉技术融入到他们的项目中，而无需升级到配备专用 GPU 的工作站或完全依赖云服务。

另一方面，他试图勾引别人。 专业开发人员和初创公司 需要嵌入式人工智能测试平台的用户。与将 eGPU 或 NPU 集成到工业 PC 中的解决方案相比，该开发板具有尺寸紧凑、功耗极低、总体成本更低的优点，但其性能上限低于价格更高的平台。

对于已经熟悉第一代 AI HAT+ 的用户来说，过渡过程似乎相对简单： 与现有软件集成 相机堆栈经过精心设计，最大限度地减少了必要的改动。这对于那些希望在不重写所有代码的情况下利用性能提升的在建项目来说至关重要。

另一方面，那些只想在本地运行语言模型并尽可能保留最大内存的用户，仍然可能会发现 树莓派 5 16GB 如果没有 HAT，假设集成 CPU 和 GPU 将处理所有推理，并且功耗会略高一些。

简而言之，这款配件似乎正在开辟一个中间解决方案的市场：它比单独运行某些人工智能任务的树莓派 5 更强大、更灵活，但远不及服务器或专用 GPU 的性能，并且专注于…… 低功耗、隐私保护和成本控制.

Hailo软件集成、资源和支持

从软件角度来看，树莓派的目标是尽可能简化设置过程。AI HAT+ 2 通过以下方式连接： PCIe接口 Raspberry Pi 5 的原生支持，并被官方操作系统识别，因此对于已经熟悉该环境的用户来说，无需过于复杂的设置步骤即可运行 AI 应用程序。

Hailo 为用户提供 GitHub 上的代码库和开发者专区 它包含代码示例、预配置模型、教程以及专为生成式人工智能和计算机视觉设计的框架。它还包含用于管理量化、加载第三方模型和优化特定工作流程的工具。

公司成立之初便提供了多种解决方案。 可直接安装的语言模型它承诺将不断扩展产品目录，推出更大尺寸的变体或针对特定应用场景的定制版本。此外，它还鼓励使用 LoRa 等技术，以便根据每个项目的需求调整模型，而无需从头开始在庞大的数据集上进行训练。

与这类解决方案通常的情况一样，实际体验将取决于…… 软件生态系统的成熟度一些分析人士指出，在工具、稳定性和对同时执行多个模型的支持方面仍有改进空间，但树莓派生态系统的发展趋势是朝着越来越完善的集成方向前进。

总之，在西班牙或其他欧洲国家开展项目，拥有官方文档、实际案例和活跃的社区，可以大大降低在低成本设备中试验嵌入式和生成式人工智能的准入门槛。

西班牙和欧洲的价格、供应情况和实用性

树莓派 AI HAT+ 2 已发布，参考价格为 130美元在西班牙和欧洲其他地区，最终金额将取决于…… 汇率、税收以及各分销商的政策因此，预计不同商店和国家之间会存在一些细微差异。

该主板与全系列产品兼容 树莓派 5从配备 1GB 内存的型号到配备 16GB 内存的型号，兼容的 Raspberry Pi 均采用常见的 HAT 扩展板安装方式：它通过螺丝固定在主板上，并通过 GPIO 接口和 PCIe 接口连接。因此，缺少此接口的早期 Raspberry Pi 型号不在兼容列表中。

在公告发布后的初期阶段，一些专业分销商报告称： 有限股票现在，官方发布树莓派硬件时，这种做法已十分普遍。想要短期内入手一台的用户需要密切关注欧洲授权经销商的供货情况以及可能的候补名单。

除了硬件之外，购买此产品还包含 Raspberry Pi 和 Hailo 的技术文档和软件资源，包括 GitHub 示例、分步指南以及面向嵌入式 AI 新手的资料。这使得个人用户和小型企业都能轻松上手，无需投资额外的开发工具。

在欧洲的背景下， 数据隐私 随着能源效率变得越来越重要，AI HAT+ 2 被定位为一款能够实现这一目标的设备。 本地处理敏感信息 减少对远程数据中心的依赖，这对于寻求更可控的人工智能解决方案的政府机构、中小企业和独立开发商来说可能很有吸引力。

树莓派 AI HAT+ 2 将自身定位为云端和大型 AI 服务器之间的中间解决方案：它提供了一种相对便捷的方式，将计算机视觉和轻量级语言模型集成到单个设备中，同时保持低功耗并尊重隐私，但作为交换，它要求项目必须经过专门设计。 在功率和内存的限制范围内 这是专为低功耗和低成本设计而开发的硬件的典型特征。