一句话总结：一块 5W 功耗的 RDK S100 + 一个 USB 摄像头 + 一个 322M 参数的开源小模型（Laya，Apache-2.0），跑通了摄像头实时感知 → 板载算力推理决策 → 网页可视化的五个小游戏，全程离线运行、零 API 成本。同样的决策范式在云端模型上按调用计费（某商用模型 $0.042/百万 token），我们这个跑在自己的板子上。
附件 laya-rdk-kit.zip：31 个实机验证脚本 + 完整图文教程（TUTORIAL.md）+ 启动脚本，解压即用。本帖为文字版，图文版看附件内 TUTORIAL.md。
板卡兼容性
| 板卡 | 实测配置 | 验证情况 |
|---|---|---|
| RDK S100 | 6×Cortex-A78AE，4.7G RAM，Ubuntu 22.04 + TROS 4.0.2 | 全链路 ✓（决策 107~215ms@INT8，BPU 视觉 57ms/帧） |
| RDK X5 | 8×Cortex-A55，4~6.9G RAM，RDK OS 3.1.1 | 决策/量化/贪吃蛇 ✓（393ms@INT8）；BPU 视觉走 hobot_dnn 老栈，待接入 |
| RDK S600 / X3 / Ultra | 理论可跑 | 未实测：决策层只依赖 onnxruntime（aarch64 Linux 即可），欢迎社区验证反馈 |
只实测了手上的 X5 和 S100——但这个范式对硬件的要求其实很低：决策层只依赖 onnxruntime（aarch64 Linux 即可），任何能跑 Linux 的板子都能跑；BPU 视觉层才依赖地瓜的 NPU 栈（S100 已验证，X5 走老栈待接入，其他板欢迎反馈）。
我们复现了什么
2026 年 9 月，商用模型 Jev 引爆开发者社区：它不聊天，只做一件事——给定状态描述和一组有限选项，直接输出每个选项的校准概率分布。社区基于它做出了 AI 玩 Doom、3D 城市驾驶、考科目二等 20 多个玩法。
这个「状态 → 选项打分 → 取最高项 → 执行」的模式（我们称之为 System-1 决策控制面），我们用开源 Laya 模型完整复刻，并做成五个游戏：
| Jev（云端 API） | Laya（本地部署，本文） | |
|---|---|---|
| 成本 | $0.042/百万输入 token | 零 |
| 网络 | 必须联网 | 断网可用 |
| 延迟 | 几十~几百 ms | S100 INT8 107~215ms |
| 校准概率 |  |
（画面里有人吗：有人 0.99 / 无人 0.22） |
| 指令跟随 | 强 | 中等（工程上有对策，见文末） |
五个游戏
1. 贪吃蛇 AI 对局（8123） —— 哈密顿环安全规划器兜底，Laya 每 500ms 决策一次方向，概率条实时可见。最小闭环，适合第一个跑通。启动：start_snake.sh。
2. 猎手 · 视觉目标锁定（8125） —— 摄像头 → BPU 跑 YOLOv5x（单帧 57ms）→ 检测框变成候选选项 → Laya 锁定。P(person) 校准判断：有人 0.99 / 无人 0.2x。
启动：start_hunter.sh。
3. 实体水果忍者（8130） —— BPU 以 10Hz 追踪你的身体，屏幕上的刀光就是你的映射，快速横扫切开抛起的水果。Laya 发牌官决定每波发水果波/疯狂连击/炸弹混合——连击越高它越爱发炸弹整你。
启动：
start_fruit.sh。
4. 红灯绿灯 3D（8128） —— Three.js 真三维。Laya 当鬼决定何时翻灯（越接近它越想抓你），红灯瞬间娃娃转身，你静止不动才不会被 BPU 判定移动。被抓扣命，走满进度通关。启动：start_rlgl.sh。
5. 城市道路 FSD（8132） —— 复刻「Jev 开车」类视频的完整课程：红灯刹停 → 左转 → 礼让行人 → 变道绕障碍 → 右转 → 汇入高速超车 → 终点结算。行人不是脚本——你本人走近镜头，BPU 检出即触发「行人横穿」，Laya 必须礼让。每个决策展示状态原文 + 概率 + 置信度，违章计数。启动：start_course.sh。
实测一局：5 次决策（刹停/左转/右转/高速跟车×2），0 违章，用时 21.6s。
游戏厅门户（8140）：start_hub.sh 启动，以上游戏点卡片一键切换，自动调度内存（板子只容得下一个模型会话）。
系统架构与关键决策
UVC 摄像头 → BPU·YOLOv5x（NPU，单帧 57ms）→ 检测框→文字选项
→ Laya INT8（CPU，107~215ms）→ 校准概率 → 程序执行 → 新状态
- 感知与决策分离：视觉走 BPU/NPU（快），决策走 CPU（稳），互不抢占
- 仿真暂停式节拍：模型思考时物理仿真暂停，不需要实时硬算力
- harness 组装选项：危险选项由程序层过滤，模型只在能力圈内排序
- 全链路 INT8：646MB fp16 → 310MB INT8，延迟减半
复现路径
Step 1 · 环境（版本必须钉死，实测踩坑）：
python3 -m venv venv && venv/bin/python -m ensurepip
venv/bin/pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
onnxruntime transformers huggingface_hub onnx
# 版本红线：onnxruntime>=1.18（模型是 IR version 10，ORT 1.16.x 直接报
# Unsupported model IR version: 10 加载失败）；numpy 钉 1.26.4（2.x 会崩
# hobot_dnn 的 C 扩展）；transformers 4.53 实测通过
S100 出厂 venv 无 pip 且 bin/pip 可能是 0 字节空壳——ensurepip 修复，仍失败就开发机下 whl 离线装（详见教程文档）。
Step 2 · 模型下载：走 hf-mirror + 禁 Xet（两个条件缺一不可，否则 401）：
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com HF_HUB_DISABLE_XET=1 hf download \
mizchi/laya-multilingual-onnx --local-dir models/laya-onnx
下载后必须 sha256 校验（期望 0b095e00…8310c，646870871 字节）。
Step 3 · 模型接口：Laya 是 encoder-only 的 typed-decision 模型，不是聊天模型。输入 input_ids/marker_pos/marker_mask/qtype，输出 logits（按配置温度校准再 softmax）。配套 runtime.py 已把上游 prompt 构造/collate/温度校准逐行移植，直接 import。最小调用示例（附件 scripts/ 实测可跑）：
from runtime import OnnxAgent
agent = OnnxAgent("models/laya-int8", threads=4)
out = agent.predict(
"The player is far away and getting bolder.",
{"light": {"type": "choice",
"instructions": "Only switch to red when close.",
"criteria": {"keep green": "Fair. Safe.",
"switch red": "Catch them. Spicy."}}})
print(out["answers"]["light"]["choice"],
out["answers"]["light"]["probabilities"])
# -> switch red {'keep green': 0.29, 'switch red': 0.71}
Step 4 · 贪吃蛇对局：run_snake.py --steps 64 --threads 4。跑通判据：概率分布有明显区分度（UP=0.62 vs DOWN=0.03）、shield False 占绝大多数、结果可跨重启复现。
Step 5 · INT8 量化（2682ms → 393ms）：在开发机上量化（板端 fp32 重建峰值内存易 OOM），双路线自动回退。三个坑：value_info 元数据残留、shape 注释冲突 (772) vs (256)、Cast(to=FLOAT16) 节点未翻转——脚本已内置修法。量化后必须用场景探针对比概率分布确认未退化。
Step 6 · 跑游戏：start_vision.sh && start_hub.sh，浏览器开 8140。
性能汇总
| 平台 | 配置 | 决策延迟 |
|---|---|---|
| X5 | fp16 / INT8 全量 / INT8+skip-aux | 2682 / 978 / 393ms |
| S100 | fp16 / INT8 | 498 / 107~215ms |
| Mac mini | fp16 | 130ms |
| 参照：某云端 Jev | — | 几十~几百 ms（计费） |
工程红线（实测复现，违反必踩）
- 供电：X5 必须 5V/4A。低规格电源 + 持续推理 = 掉电重启（实测两次，其中一次先出 malloc_consolidate heap corruption）
- 线程数：每个 onnxruntime 实例默认抢满全部核心。板上多服务并存必须 threads=2~4 按核数分配，否则 load 冲到 9-11、延迟抖动 5 倍
- 常驻推理：长时间满载会掉电，常驻服务加占空比/空闲暂停
- governor：保持 schedutil，performance 放大供电压力
- 单模型会话：4.7G 内存 + swap 只容得下一个 ONNX 服务，同时起两个必卡死——用游戏厅门户自动调度
- HTTP 长连接必须设超时：ThreadingHTTPServer 开 HTTP/1.1 keep-alive 后，半开连接会让读写线程永久阻塞、accept 队列塞满，服务假死且无任何报错（handler 设 timeout + daemon_threads + 扩队列）
踩坑实录（19 条全表）
- 高负载掉电重启 → 见工程红线 1
- pgrep -f 自杀匹配误判 → 检查与启动拆两次 SSH
- HF 下载 CAS 401 → hf-mirror 不代理 Xet，HF_HUB_DISABLE_XET=1
- GitHub/huggingface.co 直连不通 → hf-mirror + jsdelivr
- 远程命令写中文注释后 syntax error → 远程命令纯 ASCII
- macOS 持续清 /tmp → 工作区放家目录
- 大文件 heredoc 传输尾部截断 → 用 scp，传完校验
- 页面数值显示 null → JSON.stringify 把 NaN 变 null
- 板上 pip 报 versions: none → 板上 DNS 故障，开发机下 whl 离线装
- 量化重跑显示成功产物没变 → 幂等守卫+rm 路径错；核对 mtime
- 隐藏浏览器标签页游戏冻结 → 浏览器节流，演示保持可见
- S100 无 RTC 电池时钟不准 → date -s 同步
- NaN 渲染/角色瞬移 → 同 8
- S100 出厂 libpostprocess 的 YOLO JSON 解析损坏（官方样例自己也挂）→ numpy 解码，输出缓冲按 NHWC (H,W,256) 通道补齐读取，按 (H,W,255) 读类别全错
- pyeasy_dnn import 报 _ARRAY_API not found → 该扩展按 numpy 1.x 编译，钉死 numpy==1.26.4
- USB 摄像头重枚举后 /dev/video* 编号漂移 → 启动扫描试帧自动选摄像头
- keep-alive 不设超时服务假死（无报错） → 见工程红线 6
- onnxruntime 1.16.x 加载模型报 Unsupported model IR version: 10 → 模型是 IR v10，升级 onnxruntime ≥1.18
- 模型连续选危险选项（90%+ 置信度闯红灯） → 不是量化问题（fp16 同样），是提示词句式问题，见下节
能力边界（诚实评估）
| 行为 | 可靠度 | 实测 |
|---|---|---|
| 有人必锁人（人先验） | ★★★★★ | 概率饱和 1.0，两种 checkpoint 一致 |
| P(person) 校准判断 | ★★★★★ | 有人 0.99 / 无人 0.21-0.32 |
| 无人物体选最大 | ★★★★ | laptop 0.88 vs cup 0.12 |
| 红灯刹停（极简价感句） | ★★★★☆ | “Stop. Safe.” vs “Go. Accident. Very unsafe.” → 83% 合规 |
| 绑雷水果规避 | ★★★★ | 2/2 正确翻转 |
| 变道绕障（车道先验） | ★☆ | “stay in lane” 5 种提示词写法均无法翻转，最高 95% 拒绝变道 |
| 精细指令跟随（leftmost 等） | ★★ | 模型语义先验会压过指令 |
提示词措辞方法论（城市道路课程实测沉淀）：
- 极简价感句完胜长推理句：“Stop. Safe.” vs “Go. Accident. Very unsafe.” → 83% 合规刹停；换成 “Stop and wait for green. Safe and legal.” vs “Run the red light. Illegal. Very unsafe.” 长句 → 91% 闯红灯。选项文本越长语义噪声越多，模型容易抓住与状态词面重叠的选项。
- 模型先验无法用提示词翻转时，显式化它：变道决策上 “stay in lane” 是深度编码的驾驶先验——导航层强制执行变道，同时把模型真实倾向（如 “stay 36%”）公示在答卷里。「AI 想偷懒但被导航纠正」反而是最真实的演示片段。
- 一题一措辞，逐题实测：同一极简句式在红灯题 83%、行人题 82% 合规，变道题仍失败——每类决策需独立探针验证，不存在通用万能句式。
材料清单
- RL 微调版 ONNX（646MB fp16）：HF
mizchi/laya-multilingual-onnx（镜像站下载，sha256 校验） - 通用版基座 MLX（663MB，Mac 导出 ONNX 用）：HF
aac6fef/laya-multilingual-mlx（镜像站） - 上游参考实现（Apache-2.0）：GitHub
mizorewww/laya-mlx（大陆走 jsdelivr） - ONNX 导出工具 fork（含 export-onnx）：GitHub
mizchi/laya-mlx - 全部脚本 + 图文教程：见本帖附件 laya-rdk-kit.zip（31 个实机验证文件 + TUTORIAL.md 完整图文版）
- Jev 玩法参照：小红书「让 Jev 大模型考科目二」、「Jev 模型一小时复刻特斯拉 FSD」、Datawhale「Jev 的 22 个玩法」
写在最后
这个项目从「在板子上跑通一个开源小模型」开始，到交付五个可玩游戏 + 一个游戏厅门户，全程只用到了：一块国产开发板、一个 USB 摄像头、一份 Apache-2.0 的开源模型权重。
它验证的不是一个模型，而是一条路径：小模型 + 板载算力 + 正确的工程护栏（安全盾、占空比、harness 组装选项），就足以支撑「感知 → 决策 → 执行」的 AI Native 闭环。这条路径上每一个坑——Xet 401、量化元数据、语义陷阱、供电红线、libpostprocess 损坏、256 通道对齐——都已在本文、附件教程和配套脚本中给出修法。
关于通用版模型的获取：附件 zip 因体积原因不含模型权重。RL 微调版（贪吃蛇）可按上文直接下载；通用版 fp16/INT8 目前未公开发布——有 Mac 的读者按附件 TUTORIAL.md 的导出流程自制（约 30 分钟），没有 Mac 的建议先跑通贪吃蛇与全部非视觉逻辑，通用版后续看社区需求再发布。