【华秋·开源硬件创新加速计划】：为开源硬件项目提供免费的PCBA制造服务，从设计、制板到贴片，覆盖创意的完整落地流程。让开发者无需为打样成本和生产链路发愁，真正专注于创意本身，让创意走出图纸，变成真正可用、看得见的硬核产品，开启开源创新的无限可能！

• 报名链接：https://docs.qq.com/form/page/DU0dUZWZ5emx5WWFJ

• 硬件资料：ShiMetaPi Pico G1-IPC开源开发板

• 加入活动社群，了解活动动态：

活动简介

用 Pico 看见边缘，让视觉 AI 从 Demo 走向产品

视美泰推出的 ShiMetaPi Pico G1 边缘视觉 AI 开发板，帮助开发者快速验证硬件原型，让算法真正跑在设备上。板卡紧凑，接口丰富，提供 Linux 系统与示例代码，适合嵌入式工程师、算法开发者、行业从业者及高校创客。

华秋开源社区联合视美泰发起创新征集，邀请您基于 ShiMetaPi Pico G1 将创意落地为作品。面向各领域开发者，方向涵盖安防、检测、巡检等场景，提供资料、培训及打样支持，优秀者可获传播与量产对接机会。

活动详情

活动时间

活动报名时间：2026.08.25-2026.09.30；

报名审核与开发板发放时间：2026.10.15；

项目完善与结项：2026年11月15日；

评审及结果公布：2026年11月30日；

如需申请2000元供应链补贴，请填写：

赛道方向

参赛作品须以 ShiMetaPi Pico G1 为核心计算与视觉处理平台，围绕真实应用场景开展原创设计。

作品可包含扩展板、载板、摄像头与传感器适配、外设控制、Linux 应用、Web 管理端和 NPU 模型部署等内容。

赛道1：黑光全彩与智能安防

聚焦赛事硬件夜间、低照度、逆光或复杂光照环境下的图像增强与智能分析，完成黑光全彩与智能安防应用案例

参考应用：

• 家庭/商铺/仓储低照度监控终端

• 夜间全彩门铃、门禁或猫眼

• 无补光/弱补光野外监测设备

• 周界入侵、区域停留与异常行为告警

• 低照度图像质量评测与 ISP 调优工具

赛道2：边缘 AI 视觉检测

利用赛事硬件 1.0 TOPS NPU 在板端完成视觉模型推理与事件决策完成边缘 AI 视觉检测应用案例

参考应用：

• 人脸/人员/车辆/宠物检测

• 安全帽、工服、烟火或危险行为识别

• 工业缺陷、仪表读数或物料状态检测

• 客流、排队、区域占用与空间状态分析

• 农业病虫害、动物活动或环境目标识别

作品提交要求

项目提交平台： https://p.eda.cn/ 提交内容：

• 项目说明（解决的问题、目标用户、设计思路）

• 实物照片及 1～3 分钟演示视频；

• 完整的项目源文件；

  • 软件源文件（上传时，选择其他格式）；

  • 硬件设计源文件

    • 原理图与 PCB 截图及实物照片，并附上功能说明；

    • 请添加 ShiMetaPi 及华秋开源硬件社区 logo，见文末附件

合规要求：

1. 项目须原创，硬件文件与代码须开源首发上传至华秋社区（知识产权归创作者）；

2. 涉及人脸识别须说明数据合规处理方式；

参赛资源

（1）开发板关键规格

（2）AI 模型训练平台

平台地址： https://mlops.shimetapi.cn/

专为边缘视觉 AI 场景打造的云端训练平台，无需编写代码，上传图片、框选目标、云端训练、导出模型，一站式完成 YOLO 目标检测模型的端到端部署。让不具备深度学习背景的开发者也能轻松训练自己的视觉 AI 模型。

核心功能：

适用场景： 安全帽检测、火焰烟雾检测、区域入侵告警、工业缺陷检测、车辆行人检测、客流统计、摔倒检测等。

平台优势： 全程 Web 界面操作，无需 Python 或 PyTorch 基础；配备 4×RTX 6000 Ada 专业显卡；支持多人团队协作；训练完直接导出板端可用的 NPU 模型格式。

（3）学习与开发资料

完整资料见 ShiMetaPi Pico G1 开源项目页及开发文档，核心入口：

• 开源项目：https://p.eda.cn/d-1390957158652182528

• 开发文档：https://forum.shimetapi.cn/wiki/zh/shimeta-pi/pico/g1/introduction/ch01-Chip-Introduction.html

• SDK 仓库：https://gitee.com/ShiMetaPi_0/shimetapi_pico_gx

• 模型训练平台：https://mlops.shimetapi.cn/

• KiCad 华秋发行版：https://kicad.eda.cn/download

评审规则

优先关注真实运行效果，不以模型复杂度或功能数量为唯一标准。能够在资源受限环境中稳定运行、对关键指标进行量化测试，并对隐私与安全作出合理设计的项目，将获得额外认可。

活动奖项

*注：训练平台积分可用于兑换平台算力资源或模型训练服务，每训练一个模型耗费1积分；成本价购买资格限获奖者本人使用，有效期及价格详见后续说明。

其他附件

说明	附件
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