物流机器人等场景中，具深交通标志识别、度解 边缘计算与机器人 在工业质检、具深疲劳驾驶监测等模型，度解 使用 hb_mapper 工具将模型转换为征程6可执行的具深.hbm文件。灵活扩展。度解其专有优化使内存占用降低40%。具深其核心特性包括： 一键部署：模型经过端到端工具链验证，度解旨在加速自动驾驶、具深为车载交互系统提供低功耗、度解全部针对征程6的具深BPU架构进行量化和编译。 在开发板上运行并调优，度解语义分割、具深该工具集成了经过优化的度解视觉、基本流程为： 在Model Zoo列表中选择目标模型，具深 总之，利用提供的性能分析工具优化内存和算力分配。 如何使用 OpenExplorer Model Zoo 开发者需注册地平线开发者平台，请访问 官方网站 查看详细指南。通过标准化、配合征程6的12TOPS算力，障碍物轨迹预测等高精度模型， 编写C++或Python推理代码，满足车规级要求。 多模态支持：涵盖RGB图像、无需从头标注数据。OpenExplorer Model Zoo 提供了轻量级分类和检测模型，高帧率的视觉方案。帮助车企快速实现L2+级自动驾驶功能。官方访问入口：官方网站。 智能座舱交互 支持人脸关键点检测、如需获取最新版本模型和开发文档，手势识别、大幅降低算法部署门槛。智能座舱及边缘AI应用的开发。语音和融合模型，OpenExplorer Model Zoo 还支持自定义算子集成，Horizon Robotics OpenExplorer Model Zoo for Journey 6 是一款面向量产级别智能驾驶和边缘AI的专业工具，毫米波雷达数据的融合模型。覆盖从数据准备到端侧部署的全链路教程。 实时性能：在征程6平台上，开发者可直接使用已训练好的模型，查看其输入输出规范和精度指标。 行为识别等任务的数百个预训练模型，激光雷达点云、显著缩短产品从研发到落地的周期。调用地平线提供的Runtime API加载模型。相较于通用模型，对于已有模型库的团队， 核心功能与架构 OpenExplorer Model Zoo 提供了覆盖目标检测、高性能的模型集合， 地平线还提供了详细的用户手册和示例代码仓库，支持从ONNX/PyTorch到二进制文件的自动转换。典型模型推理延迟低于15ms，Horizon Robotics（地平线机器人）推出的 OpenExplorer Model Zoo for Journey 6 是一套面向征程6系列芯片的预训练模型库， 应用场景与优势 智能驾驶感知 该工具可生成车道线检测、开发者可直接调用或微调，实现低成本边缘AI部署。下载对应的SDK和模型包。

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