龙心挑战杯专项培训笔记

导读

本次培训聚焦龙心挑战杯专项赛，邀请两位专家分享：李永征老师带来龙芯软硬件开发环境搭建与生态资源应用，琪琪老师从产品实践角度拆解龙芯3A6000在医疗自助终端中的落地路径。两大方向覆盖「软件开发」与「硬件适配」，从环境搭建到端侧AI，助你系统备战。

龙芯软件开发指南

主讲人：李永征 · 龙芯软件开发方向

核心概念：新世界 vs 旧世界

在龙芯开发中，需理解「新世界」与「旧世界」的区别，这直接影响系统环境选择与软件包兼容性。

旧世界

Linux 内核 4.19
GCC 4.19 / 老工具链
早期生态，AI支持有限

新世界 ⭐

Linux 内核 5.19+ 常见 6.1+
GCC、Glac 升级到新版本
与主流社区全面接轨
AI 生态支持更好

✅ 行动建议

赛题要求涉及 AI 相关内容，强烈推荐使用新世界环境进行开发。务必确认系统环境，它关系到后续软件包下载与编译。

关键资源：社区与生态

龙Fans社区

龙fans.cn · 爱好者论坛，有大量技术文档、踩坑记录、解决方案

开发者指南

龙fast.cn 中文 + SDK 后缀，涵盖环境搭建到应用移植

GitHub 龙64 组织

适配好的容器化 Docker、欧拉、Python、Node.js 等，直接下载运行

AI 生态社区

咱龙了吗 ilongyet 社区，含新/旧世界详细对比文档

💡 开发者建议

把龙Fans中文站和 SDK 开发者指南加入书签，它们是比赛期间最得力的助手。GitHub 龙64 组织可省去大量编译时间！

Python 环境配置

三个核心问题决定 Python 生态在龙芯上能否顺利运行：

环境管理器：Anaconda（Conda）在龙芯上用不了，但 GitHub 上有更好的替代 uv

下载渠道：Python 需从 GitHub 的 python-build-standalone 仓库下载对应版本

依赖源：配置龙芯专属 pip 源（新世界 LTT源 / 旧世界 PP源，注意 L 区别）

      # pip 源配置提醒

      GitHub 龙64 pip 源 → 作为主 index

      新世界源：LTT 开头

      旧世界源：PP 开头

uv 比 Anaconda 更快

uv 是 Anaconda 的轻量平替，在龙芯上性能更优。用 uv venv -p 3.13 创建环境，uv pip install 安装依赖，体验流畅。

Node.js 配置

版本管理：nvm 已原生支持龙芯（2026年7月9日官方合并适配 PR）

下载路径：GitHub 有龙芯版本可供下载

npm 源：使用龙芯 npm 源，新世界端口 5873，旧世界 4873

端口号速记

      新世界 npm 源：5873｜旧世界 npm 源：4873

      注意区分，避免配置错误。

开发工具：VSCode / VSCodium

微软官方 VSCode 未提供龙架构二进制包，但开源版 VSCodium 可完美运行在龙芯上，支持 Open VSX 插件市场。

VSCodium 特点

      去除微软商标与数据收集 • 默认 Open VSX 插件市场 • 支持绝大多数 VSCode 插件

⚠️ 例外情况

个别自带二进制的插件（如 Rust Analyzer）可能无法在龙芯安装，因原作者未编译龙芯架构版本。龙Codium 仓库提供了已适配插件（如 Pylance、Python Debugger、Python Env 等），直接下载 VSIX 本地安装即可。

云虚拟机与作品提交

云虚拟机申请

      初赛提供云虚拟机资源，预装银河麒麟服务器操作系统 V11（典型的龙芯新世界环境）。申请约需 7 个工作日，请在赛务 QQ 群查看公告并尽早提交申请。

作品提交流程

5

项核心材料

3-5

演示视频（分钟）

项目展示 PPT

演示视频（带字幕+讲解）

产品设计文档

功能测试报告（验证稳定性）

用户使用手册

      命名格式：提报单位_选题名称_作品名称.zip

      提交邮箱：464718387@qq.com

🔥 重要提醒

视频中务必展示龙芯环境运行画面（如系统信息、龙芯平台截图），证明作品确实跑在龙芯上，仅文档说明证据力不足。

龙芯3A6000 医疗自助终端实践

主讲人：琪琪 · 深圳市德卡科技研发总监

核心命题：从芯片到终端的完整链路

一颗龙芯 3A6000 要变成患者可用的医疗自助终端，需经过工控平台 → 操作系统 → 动态库/驱动 → 外设 → 业务应用五层。任一环节出问题，最终都表现为患者操作失败。

龙芯3A6000 核心参数

64位

处理器

4核8线程

核心配置

16MB

L3缓存

DDR4

内存支持

医疗信创三阶段

1能用

2好用

3智用

先完成基础适配（能用）→ 解决稳定与体验问题（好用）→ 引入 AI 等端侧智能（智用）

🌿 为什么选择开源鸿蒙

国内发起、开放原子基金会孵化运营，符合信创路线；支持原生 ArkTS 开发，也可通过 ABI 机制调用 C/C++ 原生能力，对已有 C++ 存量业务至关重要。当前采用深开红 OpenHarmonyS 5.0.1（对应开源鸿蒙 5.0），Linux 内核 6.6。

硬件接口 → 业务能力映射

HDMI/DP → 显示器：业务页面 + 数字人展示

USB → 读卡器：身份识别

USB → 扫码器：医保电子凭证、支付码

USB → 打印机：凭证、报告、发票

摄像头 → 用户感知与图像采集

以太网 → 接入医院 HIS、医保、支付平台

动态库交叉编译要点

C/C++ 存量代码 → 使用面向龙芯架构的 OpenHarmony Clang 编译器 + SYSROOT 交叉编译 → 生成龙芯动态库 → 打包 HGAP 应用 → 运行在 3A6000 真机

架构一致：x86/ARM 版本动态库不能直接运行在龙芯上

依赖完整性：主库与依赖库必须统一为龙芯架构

ABI 与符号：检查 C++ 运行时、导出符号、调用约定统一

真机验证：编译通过 ≠ 加载成功，必须真机测试

问题排查方法论

应用请求发送成功 ≠ 设备调用成功；设备调用成功 ≠ 结果已回到应用；能力调用成功 ≠ 医院业务办理成功

经典调用链路：患者操作 → 原生App → AppI/本地服务 → C++ 库 → 驱动外设 → 逐层返回

四类典型难点
架构适配：第三方库（键盘、打印机等）未适配龙芯架构
系统适配：SDK、系统 API 不一致
外设适配：驱动、通信协议、返回值、插拔、超时恢复
长期运行：网络中断、内存增长、资源未释放（医院设备 24h 开机）

🔧 排查原则

先做最小验证，再逐层集成；先判断问题属于哪一层，再找对应解决方案。不要看到错误就重装驱动，也不要看到接口返回成功就忽略后续业务结果。

端侧 AI 实践：用户存在检测

以「数字人主动打招呼」为场景，构建可验证的终端 AI 实验闭环：

技术选型

      推理框架：腾讯 NCNN（已适配鸿蒙+龙芯64位编译链路，但「龙芯+开源鸿蒙」组合为首次实践）；

      目标检测模型：NanoDet SSD（轻量、可人工验证输出）

推理流程

      摄像头采集 → 缩放+归一化预处理 → NCNN 运行 NanoDet SSD →

      检测结果含"人"且达到置信阈值 → 连续多帧确认 → 数字人主动问候

📸 多帧检测策略

为避免检测抖动导致的频繁触发，采用连续多帧判断，提升稳定性，降低误报。

完整实践路线（五步走）

1. 搭建开发环境：安装龙芯提供的 DevEco Studio → 准备 OpenHarmony SDK 12+ → 配置 RuntimeOS 为「开源鸿蒙」版本 → 连接 3A6000 工控机调试

2. 最小应用验证：先保证最小应用可编译→签名→安装→启动

3. 最小动态库：从最小 C++ 源码 → 交叉编译出龙芯 .so → 用 llvm-readelf 检查 ELF 架构

4. 交叉编译 NCNN：最小配置（仅 CPU 推理）→ 检查 ELF 架构与依赖 → 真机运行

5. 模型逐步验证：固定图片分类 → 固定图片检测 → 接入摄像头实时检测 → 接入数字人状态联动

失败排查优先级

        编译失败 → 检查工具链、SYSROOT、链接文件

        加载失败 → 检查目标架构、依赖、C++ ABI、导入导出符号

        安装失败 → 检查 RuntimeOS、签名、Profile、设备信任

        动态库加载失败 → 检查打包路径、依赖库、权限、运行库

        模型运行失败 → 检查模型格式、算子支持、输入尺寸

        性能不理想 → 模型规模、线程数、量化、指令优化

🎯 核心原则

先得到可稳定复现的最小失败样例，每次只改变一个变量观察结果，建立完整证据链，避免无目标反复测试。

培训金句

医疗信创不是把国外芯片替换成国产芯片，而是让整条技术链路共同支撑真实的业务。

一颗芯片的价值，只有穿过工控平台、系统、外设和应用，转换为稳定的服务体验，才算是真正的产品交付。

核心总结

软件开发方向：主攻新世界生态，善用龙Fans+GitHub龙64+开发者指南三大资源池

硬件适配方向：医疗终端必须从真实业务流程出发，让用户操作路径在国产平台上稳定重演

调试思维：学会拆解问题、建立验证证据、逐层定位，把底层技术转化为可使用、可维护的终端能力

端侧 AI：数字人+NCNN 是可验证的 AI 切入点，从检测用户存在做起，逐步延伸到语音、引导等场景

赛事资源速查

赛务 QQ 群

云虚拟机申请、龙芯工程师在线答疑

服务时间

工作日 9:00-11:30 / 14:00-19:00

提交邮箱

      464718387@qq.com
截止日期前检查命名规范，避免材料缺失影响评审

作品开发专项培训