锂电池的“剩余使用寿命”（RUL）预测是电池健康管理的重要环节，NASA公开的电池老化数据为研发提供了关键支持。传统方法依赖人工分析，效率和精度都很低；现有嵌入式平台计算能力有限，难以实现实时预测，导致用户对于精准、轻量级解决方案的需求难以满足。

飞凌嵌入式将AI算法（CNN+LSTM融合）和RK3588核心板相结合，成功突破这些限制，带来高效、精准的锂电池寿命预测。本文将对此方案进行简练的介绍。

飞凌嵌入式FET3588-C核心板是基于瑞芯微RK3588旗舰处理器设计开发的一款高性能嵌入式平台，搭载强大的6TOPS算力NPU（神经处理单元），专为AI推理优化，功耗低、算力强，可应用于工业和消费电子设备。

AI算法模块：结合CNN提取特征、LSTM捕捉趋势，融合后预测容量。

部署模块：通过RKNN工具将模型优化为.rknn格式，确保在RK3588核心板上高效运行。

数据处理模块：支持从NASA数据集 提取样本，生成预测结果。

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