怎样利用移动端推理库（MNN/NCNN）快速原型化车载 AI 功能：从 NDK 环境到芯片适配

车载信息娱乐系统（IVI）和高级驾驶辅助系统（ADAS）对低延迟AI推理的需求日益增长。传统的云端AI模型部署流程复杂且延迟高，因此轻量级的端侧推理库（如NCNN和MNN）成为车载AI功能快速原型化的理想选择。本文将聚焦于如何利用NCNN，在Android NDK环境下快速搭建一个车载AI原型。

1. 为什么选择 NCNN 或 MNN？

NCNN 和 MNN 是为移动端/嵌入式设备优化的高性能推理框架，具备以下优点：

1. 体积小巧: 库文件体积小，适合资源受限的车载系统。
2. 高性能: 针对 ARM 架构做了深度优化，支持 SIMD 指令集。
3. 异构计算支持: 支持 Vulkan、GPU 等加速后端，方便后续芯片适配。

2. 环境搭建与 NCNN 库集成（Android NDK）

车载系统通常运行在定制的 Android 或 Linux 发行版上，我们以 Android NDK 为例。假设您已经准备好 Android Studio 和 NDK 环境。

2.1 引入 NCNN 预编译库

通常我们会将 NCNN 的头文件和针对不同 ARM 架构（如 armeabi-v7a 和 arm64-v8a）编译好的库文件 (libncnn.a 或 libncnn.so) 放入项目的 jniLibs 或自定义的 third_party 目录。

2.2 配置 CMakeLists.txt

关键在于链接 NCNN 库。在您的 CMakeLists.txt 文件中，添加如下配置：

# 指定 NCNN 库的路径
set(NCNN_DIR ${PROJECT_SOURCE_DIR}/third_party/ncnn)

# 查找并链接 NCNN 库
find_library(NCNN_LIBRARY ncnn REQUIRED PATHS ${NCNN_DIR}/lib/${ANDROID_ABI})

# 链接到您的原生库目标
target_link_libraries(
    # 你的原生库名，例如 car_ai_inference
    car_ai_inference
    ${NCNN_LIBRARY}
    log
    # 确保加入必要的系统库
    z
    m
    dl
    android
)

# 添加头文件搜索路径
target_include_directories(
    car_ai_inference PRIVATE 
    ${NCNN_DIR}/include
)

3. C++ 原型化核心：模型加载与推理

车载 AI 功能（如驾驶员疲劳检测、手势识别）的模型通常会被转换为 NCNN 的 .param 和 .bin 格式。以下是如何在 JNI 层执行推理的核心 C++ 代码。

假设我们有一个 JNI 函数 runDriverMonitor，它接收图像数据并返回检测结果。

#include <ncnn/net.h>
#include <jni.h>
#include <string>
#include <android/log.h>

#define TAG "NCNN_CAR_AI"
#define LOGD(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, TAG, __VA_ARGS__)

// 声明全局网络对象，避免每次调用都重新加载模型
static ncnn::Net driver_monitor_net;
static bool model_loaded = false;

extern "C" JNIEXPORT jboolean JNICALL
Java_com_example_CarAI_InferenceWrapper_loadModel(JNIEnv* env, jobject thiz, jstring paramPath, jstring binPath)
{
    if (model_loaded) return (jboolean)true;

    const char *param_path = env->GetStringUTFChars(paramPath, 0);
    const char *bin_path = env->GetStringUTFChars(binPath, 0);

    // 初始化 NCNN 网络
    int ret = driver_monitor_net.load_param(param_path);
    ret &= driver_monitor_net.load_model(bin_path);

    env->ReleaseStringUTFChars(paramPath, param_path);
    env->ReleaseStringUTFChars(binPath, bin_path);

    if (ret != 0) {
        LOGD("NCNN Model Load Failed! Ret: %d", ret);
        model_loaded = false;
        return (jboolean)false;
    }
    model_loaded = true;
    LOGD("NCNN Model Loaded Successfully.");
    return (jboolean)true;
}

extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_example_CarAI_InferenceWrapper_runInference(JNIEnv* env, jobject thiz, jbyteArray inputImage, jint width, jint height)
{
    if (!model_loaded) {
        return env->NewStringUTF("Error: Model not loaded.");
    }

    // 1. 数据转换：将字节数组转换为 NCNN::Mat
    jbyte* input_data = env->GetByteArrayElements(inputImage, 0);

    // 假设输入是 NV21 或 RGB 格式，需要进行适当的预处理和归一化
    // 这里的 from_pixels 只是一个简化的例子
    ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels(
        (unsigned char*)input_data, 
        ncnn::Mat::PIXEL_RGB, 
        (int)width, 
        (int)height
    );

    env->ReleaseByteArrayElements(inputImage, input_data, 0);

    // 2. 预处理：归一化 (根据模型要求设置均值和方差)
    const float mean_vals[3] = {104.f, 117.f, 123.f};
    const float norm_vals[3] = {1.f/255.f, 1.f/255.f, 1.f/255.f};
    in.substract_mean_normalize(mean_vals, norm_vals);

    // 3. 创建 Extractor 并执行推理
    ncnn::Extractor ex = driver_monitor_net.create_extractor();
    ex.set_light_mode(true); // 开启轻量模式

    // 检查是否支持 Vulkan/GPU 加速，并在支持时启用
    // ex.set_vulkan_compute(true);

    ex.input("data", in); // 'data' 为输入层名称

    ncnn::Mat out;
    ex.extract("output", out); // 'output' 为输出层名称

    // 4. 后处理：解析结果
    // 假设这是一个二分类任务 (疲劳/清醒)
    float p_fatigue = out[0]; 
    float p_awake = out[1];

    std::string result_msg = "";
    if (p_fatigue > p_awake) {
        result_msg = "Fatigue Detected! Score: " + std::to_string(p_fatigue);
    } else {
        result_msg = "Driver Awake. Score: " + std::to_string(p_awake);
    }

    return env->NewStringUTF(result_msg.c_str());
}

4. 芯片适配与性能优化

快速原型验证功能正确性后，下一步是确保推理速度满足车载实时性要求。这通常涉及到充分利用车载芯片的异构计算能力。

4.1 开启硬件加速

对于大部分现代车载 SoC (如高通 Snapdragon Automotive 或 MTK Auto)，它们通常配备强大的 GPU 或专用的 DSP/NPU。NCNN 和 MNN 都支持多种加速后端：

• Vulkan/GPU: 这是最常见且跨平台性能较好的加速手段。在 NCNN 中，您可以通过 ex.set_vulkan_compute(true); 启用 Vulkan 后端（前提是 NCNN 编译时包含了 Vulkan 支持，且目标设备驱动支持）。
• DSP/NPU: 更深入的优化可能需要将模型转换到芯片厂商提供的专用工具链（如高通 QNN 或其他神经处理单元 SDK），但这会牺牲一定的跨平台性，适合最终产品部署而非快速原型。

4.2 线程绑定与功耗控制

在车载系统中，功耗和热管理是重要因素。NCNN 允许控制推理使用的线程数和绑定 CPU 核心：

// 限制推理使用的线程数，防止过度占用 CPU 资源
driver_monitor_net.opt.num_threads = 2;

// 尝试绑定到小核（LITTLE core）以节约功耗
// driver_monitor_net.opt.cpu_resource = ncnn::Net::CPU_LITTLE_CORE;

通过上述步骤，您可以在 Android NDK 环境中快速集成 NCNN，验证 AI 模型的功能和初步性能，从而实现车载 AI 功能的快速原型化。