基于近期在智能硬件项目中的实际使用体验，笔者从硬件性能、软件生态、开发适配性等维度对米尔-全志T536
开发板进行了深度测试。以下为综合评估与分析：
一、硬件性能表现1. 核心配置与算力
- 处理器性能：全志T536四核A55架构（主频1.8GHz）在轻量级AI推理（如YOLOv5s目标检测）中表现稳定，FP32浮点运算能力达3.2 GFLOPS，可满足智能家居、工业控制等场景需求。
- GPU与NPU：Mali-G31 MP2 GPU支持OpenGL ES 3.2，实测1080P视频解码流畅；内置0.5TOPS NPU加速库（如Tengine）适配良好，图像分类任务耗时降低40%。
2. 接口与扩展性
- 双千兆网口、4路USB 3.0、HDMI 2.0及多路GPIO接口设计，便于外接摄像头、传感器等设备；
- 板载M.2 NVMe接口支持高速存储扩展，实测SSD读写速率达520MB/s（需注意散热）。
3. 功耗与散热
- 待机功耗约2.3W，满载运行（NPU+GPU双负载）功耗8.5W，需搭配主动散热器（建议加装散热片或小风扇）；
- 持续高负载下，SoC温度峰值68℃（室温25℃环境）。
二、软件生态适配性1. 系统兼容性
- 原生支持Linux 5.15 LTS（米尔提供定制化Debian/Ubuntu镜像），ROS 2 Humble、OpenCV 4.7等主流框架部署无障碍；
- Android 14适配存在部分驱动缺失问题（如HDMI音频输出需手动配置）。
2. 开发工具链
- 全志官方SDK与米尔开发文档整合度高，支持交叉编译（推荐使用Docker容器环境）；
- 调试工具（如ADB、GDB）响应迅速，但NPU模型量化工具链需依赖第三方社区资源（如GitHub开源项目）。
三、典型场景测试1. 多媒体应用
- 4K H.265视频播放流畅（需启用硬件解码），但HEVC 10-bit格式存在兼容性问题；
- 双屏异显功能（HDMI+LVDS）实测延迟低于16ms，适合数字标牌项目。
2. 网络与存储
- 千兆网口吞吐量稳定在940Mbps，Wi-Fi 6模块（需外接）传输速率达600Mbps；
- eMMC 5.1存储随机读写性能较弱（4K随机读速12MB/s），建议优先使用NVMe扩展。
3. AI边缘计算
- 部署YOLOv5s模型（640×640分辨率）推理帧率22 FPS，NPU利用率达90%；
- 模型转换需通过ONNX中间格式，部分算子（如Slice）需手动优化。
四、问题与优化建议1. 现存问题
- NPU驱动对TensorFlow Lite支持有限，需依赖自定义算子库；
- 部分GPIO引脚电平标准（1.8V）与常见传感器（3.3V）不兼容，需电平转换模块。
2. 优化方向
- 建议米尔官方提供更完整的Android BSP支持及预编译NPU模型库；
- 开发板供电模块可升级至PD 3.0协议，提升外设兼容性。
五、总结米尔-全志T536开发板凭借均衡的算力、丰富的接口及成熟的Linux生态，在边缘计算、工业控制等领域具备较高性价比。其短板主要集中于Android适配与NPU工具链完善度，建议开发者优先选择Linux环境并积极利用社区资源。对于中小型智能设备项目，该板卡可作为全志T系列芯片方案的优质验证平台。
推荐使用场景：智能安防终端、轻量级AIoT网关、嵌入式视觉系统。
配套建议：搭配主动散热器、USB转TTL调试器及5V/3A PD
电源。
