基于高通 QCS6490 的 IoT 设备需要做 OTA 固件升级，如何确保升级过程中断电不会变砖？

少年阿炳哥 2026-03-19 15:42:25

基于高通 QCS6490 的 IoT 设备需要做 OTA 固件升级，如何确保升级过程中断电不会变砖？

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weixin_38498942 03-19 16:12

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推荐使用 A/B 分区方案：系统维护两套分区（slot_a 和 slot_b），OTA 时写入非活动分区，写入完成并校验后再切换启动标志。若新分区启动失败，bootloader 自动回退到旧分区。高通平台可结合 Android 的 update_engine 或 Linux 下的 RAUC/SWUpdate 实现。关键点：
1）写入前校验镜像完整性（签名验证）；
2）写入后 CRC/hash 校验；
3）设置 boot_retry 计数器，连续失败自动回退。

本文深入评测了高通QCS6490平台上YOLO全系列模型的性能表现。QCS6490作为一款专为工业与商业物联网应用设计的高性能SoC，采用6nm制程工艺，集成八核Kryo 670 CPU和第6代AI Engine，提供高达12 TOPS的AI算力。评测涵盖了从YOLOv5到最新YOLOv11等20余个模型版本，详细比较了各模型在CPU和NPU上的推理速度（FPS）和延迟（ms）表现。测试结果显示，在NPU加速下，轻量级模型如YOLOv5n能达到318.47 FPS，而大型模型如YOLOv5x也能保持24.34 FPS的性能。评测还分析了QCS6490的硬件架构优势，包括异构计算设计、AI加速能力和多摄像头支持特性，为边缘计算设备部署视觉AI应用提供了重要参考数据。

本文详细介绍了在高通跃龙QCS6490平台上部署yolov11_obb模型的步骤，重点讲解了QNN SDK的安装过程。内容涵盖了工具链的组成，包括QNX、Linux和Android三个软件系统，以及x86工控机和高通硬件平台的搭配使用。文章详细列出了QNN提供的各种工具，如模型编译和运行工具、调试和解析工具、模型格式转换工具等，并提供了服务端准备工作的具体步骤，包括环境准备、QPM安装和常见问题的解决方法。

本文以高通QCS6490和QCM6490为例，详细解析了高通处理器中QCS与QCM系列的区别。两者基于相同的6nm工艺核心架构，包括Kryo™ 670八核CPU、Adreno 643 GPU和10 TOPS以上的AI能力，但在功能配置和市场定位上存在显著差异。QCM6490集成5G基带，主打移动终端如车载和手持设备，而QCS6490无基带，支持多系统（Android/Linux/Windows IoT），专注于高端物联网如工业机器人和医疗设备。文章强调两者虽技术同源，但因通信模块和系统支持差异，需根据具体场景选型，不可完全互换。

高通QC8625Q HSQualcomm Diagnostics 9006 升级下载驱动，支持ADB等多个端口驱动。

本文是《探索QCS6490目标检测AI应用开发》系列的第三部分，重点介绍了如何在应用程序中使用解码后的视频帧结合Yolov8n模型进行推理。文章详细说明了使用高通Qualcomm® AI Engine Direct（QNN）进行模型推理的前置条件，包括环境搭建、模型准备和AI Engine Direct Helper的下载与编译。此外，文章还提供了具体的代码示例，展示了如何利用AI Engine Direct Helper简化模型推理过程，包括模型初始化、输入缓冲区填充、推理执行以及资源释放等关键步骤。

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