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## 回答
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# RK3588 智能视频分析系统 PRD（完整方案 v1.1）
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> 在你 v1.0 的基础上，已经补上你点名要的这几块：
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> **DAG 多分支示例 + 节点通用字段 + 生命周期 Drain + Frame 结构 + 性能 / 线程 / 监控章节**，现在这份可以直接当总 PRD 用。
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## 一、文档综述
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### 1.1 项目背景
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为了充分利用瑞芯微 RK3588 芯片提供的：
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- **NPU：约 6 TOPS**（RKNN，INT8 推理能力）
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- **VPU：多路 1080p 硬件解码/编码**
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- **RGA：硬件图像处理（缩放/颜色转换/OSD 等）**
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构建一套**纯 C++ 实现、高性能、低延迟、模块化**的边缘计算视频分析平台。平台主要部署在园区、仓库、工厂等场景，实现就地智能分析与处理，减少带宽与中心算力压力。
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### 1.2 核心目标
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- **高性能**
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- 单 RK3588 支持 8–16 路 1080p 实时分析
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- 单路端到端（拉流→推理→输出）延迟 < 500ms
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- **低耦合**
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- 基于插件 + DAG 流水线架构
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- 算法、业务逻辑与底层框架完全解耦
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- **易运维**
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- JSON 配置驱动
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- 支持热更新，无需重启进程即可变更流程/参数
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- **多场景覆盖**
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- 同一套框架通过不同配置图覆盖：
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- 安防报警
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- 录像存储
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- 转码网关（RTSP/HLS）
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- 混合场景（报警 + 存储 + 推流）
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## 二、总体架构设计
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### 2.1 系统逻辑架构
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[ media-server 主进程 ]
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+-- Graph Manager (图管理：加载配置、构建DAG、热更新/回滚)
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+-- Plugin Loader (插件加载：dlopen .so，检查 ABI 版本)
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+-- AiScheduler (统一调度 NPU 推理请求)
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+-- Metrics & Logger (监控指标、日志)
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+-- HTTP Server (REST API + Web 控制台 + 状态查询)
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- **media-server**：主入口，负责初始化配置、图构建、主事件循环。
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- **Graph Manager（GraphMgr）**：
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- 对应多个 graph（每个 graph 一路/一组业务流程）。
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- 实例化节点（Node），建立边（Edge），负责热更新时的 diff & 切换。
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- **Plugin Loader**：
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- 动态加载插件 `.so`，校验节点类型和 ABI 版本。
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- **AiScheduler**：
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- 所有 AI 节点统一将推理任务提交到 AiScheduler，由其管理 NPU 资源。
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- **HTTP Server**：
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- 对外提供图状态查询、节点指标、配置热更新触发等。
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### 2.2 数据流架构（DAG）
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- **Graph（图）**：一个完整业务通道。例如：Camera 1 的“拉流→AI→报警+录像+推流”。
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- **Node（节点）**：功能基本单元，由动态加载的 `.so` 实例实现。
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- **Edge（边）**：节点间的数据通道，每条边对应一个 **SPSC（单生产者单消费者）环形队列**。
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- **多分支支持**：一个节点可以有多个下游（多条边），实现一对多分支。
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示意：
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```text
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[in] → [pre] → [ai] ─────→ [alarm]
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└──→ [osd] → [storage]
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└──→ [publish]
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```
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## 三、数据模型（Frame & 元数据）
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### 3.1 检测结果结构（Detection & DetectionResult）
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> 约定：**所有 AI 节点写入此结构**，OSD / 报警 等节点只读。
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```cpp
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struct Rect {
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float x; // 左上角X，像素或归一化坐标
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float y; // 左上角Y
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float w; // 宽
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float h; // 高
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};
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struct Detection {
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int cls_id; // 类别ID
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float score; // 置信度 [0,1]
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Rect bbox; // 检测框
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int track_id; // 跟踪ID，可选（无则 -1 或 0）
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};
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struct DetectionResult {
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std::vector<Detection> items;
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int img_w; // 推理输入宽
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int img_h; // 推理输入高
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std::string model_name; // 模型名/版本
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};
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```
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**约定：**
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- `bbox` 坐标标准在 PRD 中约定好（建议：像素坐标），避免后续插件互相搞混。
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- class 映射表由 AI 节点自行维护，OSD/报警通过 `cls_id` 做规则匹配。
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### 3.2 Frame 结构
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```cpp
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enum class PixelFormat {
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NV12,
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YUV420,
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RGB,
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BGR,
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UNKNOWN
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};
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struct Frame {
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int width;
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int height;
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PixelFormat format;
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int dma_fd; // DMA-BUF FD；无则为 -1
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uint8_t* data; // CPU 内存指针（可选，有则指向内存buffer）
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uint64_t pts; // 时间戳（微秒）
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uint64_t frame_id; // 单调递增ID
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std::shared_ptr<DetectionResult> det; // AI 检测结果
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std::shared_ptr<void> user_meta; // 扩展元数据（具体类型由插件间约定）
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};
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```
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**约定：**
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- **零拷贝优先**：解码/前处理尽量通过 `dma_fd` 传递，必要时才用 data。
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- 节点默认只读图像数据，**可以更新 `det` / `user_meta`**。
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- 所有队列中传递的都是 `std::shared_ptr<Frame>`，实现多下游共享。
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## 四、插件模型与生命周期
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### 4.1 节点通用字段（Node 通用配置）
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每个节点配置中推荐包含以下通用字段：
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```json
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{
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"id": "唯一节点ID",
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"type": "节点类型，如 input_rtsp / ai_yolo",
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"enable": true,
|
||
"role": "source|filter|sink", // 可选，但建议写上，便于校验
|
||
"queue": { // 可选：覆盖边上的默认队列策略
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"size": 128,
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"policy": "drop_oldest" // drop_oldest / drop_newest / block
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||
},
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"...特定节点参数..."
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}
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```
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- `enable = false`：GraphMgr 构建图时可直接忽略该节点及相关 edges。
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- `role` 主要用于配置校验（source 不应有上游，sink 不应有下游等）。
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### 4.2 INode 接口（含 Drain）
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```cpp
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// NodeStatus 用于描述处理结果
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enum class NodeStatus {
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OK, // 正常处理
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DROP, // 丢弃该帧（例如不满足条件）
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ERROR // 发生错误，需要记录日志
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||
};
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class INode {
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public:
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virtual ~INode() = default;
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// 1. 初始化：解析 JSON 配置，申请静态资源
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virtual bool Init(const Json::Value& config) = 0;
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// 2. 启动：启动内部线程（如有），准备接收/发送数据
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virtual bool Start() = 0;
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// 3. 处理数据：GraphMgr 从队列中取到 Frame 后调用
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// - 对 filter/sink 节点：正常消费上游 Frame
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// - 对 source 节点：通常可忽略（见下文约定）
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virtual NodeStatus Process(std::shared_ptr<Frame> frame) = 0;
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||
// 4. 动态配置更新：支持热更参数（如改变报警阈值、bitrate）
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||
// 返回 true 表示就地更新成功，无需重建节点
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virtual bool UpdateConfig(const Json::Value& new_config) { return false; }
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||
// 5. Drain：停止前，**不再有新输入**，但需处理完内部队列/缓冲数据
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||
// 如：storage 完成当前切片写入，publish 发送剩余帧等
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virtual void Drain() {}
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||
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||
// 6. 停止：释放资源（线程、句柄、内存等），Drain 之后调用
|
||
virtual void Stop() = 0;
|
||
};
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```
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### 4.3 插件导出与 ABI 版本
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```cpp
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#define ABI_VERSION 20250101
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#define REGISTER_NODE(TYPE_NAME, CLASS_NAME) \
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extern "C" { \
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INode* CreateNode() { \
|
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return new CLASS_NAME(); \
|
||
} \
|
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const char* GetNodeType() { \
|
||
return TYPE_NAME; \
|
||
} \
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||
int GetAbiVersion() { \
|
||
return ABI_VERSION; \
|
||
} \
|
||
const char* GetNodeDescription() { \
|
||
return "node: " TYPE_NAME; \
|
||
} \
|
||
}
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```
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GraphMgr 在加载插件 `.so` 时：
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- 调用 `GetAbiVersion()` 校验兼容性。
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- 通过 `GetNodeType()` 找到对应 `type` 的构造函数。
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### 4.4 Source 节点约定
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为避免把所有采集逻辑都硬塞进 `Process()`，PRD 中统一约定：
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- `role == "source"` 的节点（如 `input_rtsp` / `input_file`）：
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- 在 `Start()` 中启动**内部采集线程**。
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- 线程中从外部拉流/读文件，构造 `Frame`，通过框架提供的 `FrameEmitter` 写入下游队列。
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||
- `Process()` 可以是空实现或仅做心跳/监控。
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- `role != "source"` 的节点：
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- 由 GraphMgr 驱动 `Process(frame)`，消费上游队列元素。
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||
GraphMgr 负责：
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- 对非 source 节点：循环从对应队列取 `Frame` → 调用 `Process()`。
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- 对所有节点：在热更新 / 停止时，控制 `Drain()` 和 `Stop()` 的调用顺序。
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## 五、配置系统（Config System）
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整个系统由 `config.json` 驱动，主要包含三层：
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- `global`：全局配置
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- `templates`：pipeline 模板（复用节点与拓扑）
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- `instances` / `graphs`：具体业务实例（通道）
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### 5.1 顶层结构示例
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```json
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{
|
||
"global": {
|
||
"plugin_path": "/usr/lib/rknodes",
|
||
"log_level": "info",
|
||
"metrics_port": 9000
|
||
},
|
||
"templates": { ... },
|
||
"instances": [ ... ],
|
||
"graphs": [ ... ] // 可选：直接手写graph
|
||
}
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```
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||
- **优先方式**：使用 `templates + instances` 快速生成多路通道。
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||
- **高级用法**：直接使用 `graphs` 写复杂拓扑（例如：一条流拆成多个完全不同的分支）。
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### 5.2 DAG 多分支完整示例（带报警 + 存储 + 推流）
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```json
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{
|
||
"graphs": [
|
||
{
|
||
"name": "cam1_pipeline",
|
||
"nodes": [
|
||
{
|
||
"id": "in_cam1",
|
||
"type": "input_rtsp",
|
||
"role": "source",
|
||
"enable": true,
|
||
"url": "rtsp://user:pwd@ip/stream1"
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "pre_cam1",
|
||
"type": "preprocess",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"dst_w": 640,
|
||
"dst_h": 640,
|
||
"keep_ratio": true
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "ai_cam1",
|
||
"type": "ai_yolo",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"model_path": "/models/yolov8n.rknn",
|
||
"conf": 0.5,
|
||
"nms": 0.5,
|
||
"class_filter": [0, 1]
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "osd_cam1",
|
||
"type": "osd",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"draw_bbox": true,
|
||
"draw_text": true
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "alarm_cam1",
|
||
"type": "alarm",
|
||
"role": "sink",
|
||
"enable": true,
|
||
"rules": [
|
||
{
|
||
"name": "intrusion_day",
|
||
"object": ["person"],
|
||
"roi": "roi1",
|
||
"min_duration_ms": 500,
|
||
"schedule": "08:00-20:00"
|
||
}
|
||
]
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "storage_cam1",
|
||
"type": "storage",
|
||
"role": "sink",
|
||
"enable": true,
|
||
"mode": "continuous",
|
||
"segment_sec": 300,
|
||
"path": "/rec/cam1"
|
||
},
|
||
{
|
||
"id": "publish_cam1",
|
||
"type": "publish",
|
||
"role": "sink",
|
||
"enable": true,
|
||
"codec": {
|
||
"video": "h264",
|
||
"bitrate_kbps": 2048,
|
||
"gop": 50
|
||
},
|
||
"outputs": [
|
||
{ "proto": "rtsp", "port": 8554, "path": "/live/cam1" },
|
||
{ "proto": "hls", "port": 8080, "path": "/hls/cam1", "segment_sec": 2 }
|
||
]
|
||
}
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
["in_cam1", "pre_cam1"],
|
||
["pre_cam1", "ai_cam1"],
|
||
["ai_cam1", "alarm_cam1"],
|
||
["ai_cam1", "osd_cam1"],
|
||
["osd_cam1", "storage_cam1"],
|
||
["osd_cam1", "publish_cam1"]
|
||
]
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
通过简单改动即可支持不同组合：
|
||
|
||
- 不报警：`alarm_cam1.enable = false` 或移除该节点/边。
|
||
- 只转码网关：直接连 `["in_cam1", "publish_cam1"]`，并禁用 AI/OSD/报警/storage。
|
||
- 只录像：`["in_cam1", "storage_cam1"]`。
|
||
|
||
### 5.3 模板（templates）与实例（instances）
|
||
|
||
#### 5.3.1 模板示例：标准安防流程
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||
```json
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||
"templates": {
|
||
"standard_security": {
|
||
"nodes": [
|
||
{ "id": "in", "type": "input_rtsp", "role": "source", "url": "${url}" },
|
||
{ "id": "pre", "type": "preprocess", "role": "filter", "dst_w": 640, "dst_h": 640 },
|
||
{ "id": "ai", "type": "ai_yolo", "role": "filter", "model_path": "/models/yolov8n.rknn", "conf": 0.5 },
|
||
{ "id": "osd", "type": "osd", "role": "filter" },
|
||
{ "id": "pub", "type": "publish", "role": "sink", "path": "/live/${name}" }
|
||
],
|
||
"edges": [
|
||
["in", "pre"],
|
||
["pre", "ai"],
|
||
["ai", "osd"],
|
||
["osd", "pub"]
|
||
]
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### 5.3.2 实例与 override（禁用某些节点）
|
||
|
||
```json
|
||
"instances": [
|
||
{
|
||
"name": "cam_01",
|
||
"template": "standard_security",
|
||
"params": {
|
||
"url": "rtsp://192.168.1.101/stream1",
|
||
"name": "office"
|
||
},
|
||
"override": {
|
||
"nodes": {
|
||
"ai": { "enable": true },
|
||
"osd": { "enable": true }
|
||
}
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "cam_02_only_transcode",
|
||
"template": "standard_security",
|
||
"params": {
|
||
"url": "rtsp://192.168.1.102/stream1",
|
||
"name": "transcoder"
|
||
},
|
||
"override": {
|
||
"nodes": {
|
||
"ai": { "enable": false },
|
||
"osd": { "enable": false }
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
]
|
||
```
|
||
|
||
> GraphMgr 在加载时将模板 + 实例 merge 成具体的 graph（节点 ID 会按实例名做前缀防冲突）。
|
||
|
||
### 5.4 热更新与回滚（简要）
|
||
|
||
- 通过 inotify 监控 `config.json`。
|
||
- 检测到变更时：
|
||
1. 读取新配置 → JSON Schema 校验；
|
||
2. 构建新的图对象（dry run），包括插件加载与节点实例化；
|
||
3. 与旧图做 diff：
|
||
- 能 `UpdateConfig` 的节点优先调用 `UpdateConfig`；
|
||
- 需要重建的节点：先创建新节点并预热（如加载模型），然后做 **边的原子切换**；
|
||
4. 对旧节点：依次调用 `Drain()` → `Stop()`；
|
||
5. 若任意步骤失败：回滚到旧配置，并输出错误日志。
|
||
- 保留上一份有效配置，支持手动回滚。
|
||
|
||
---
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||
|
||
## 六、功能模块定义（插件类型）
|
||
|
||
> 下表是“典型插件类型”，后续可以扩展更多。
|
||
|
||
### 6.1 输入与前处理
|
||
|
||
| 节点类型 | 功能描述 | 关键参数 | 硬件依赖 |
|
||
| :------------- | :------------------------------- | :------------------------- | :--------------- |
|
||
| `input_rtsp` | 拉取 RTSP 流，断线重连 | `url`, `reconnect_sec` | MPP VDEC / 网络 |
|
||
| `input_file` | 读取本地 MP4/MKV 文件循环播放 | `path`, `loop` | MPP VDEC |
|
||
| `preprocess` | 缩放、裁剪、NV12→RGB/BGR 等 | `dst_w`, `dst_h`, `format` | RGA / GPU |
|
||
|
||
### 6.2 AI 分析
|
||
|
||
| 节点类型 | 功能描述 | 关键参数 | 硬件依赖 |
|
||
| :----------- | :------------------------- | :----------------------------------- | :------- |
|
||
| `ai_yolo` | 通用目标检测（YOLOv5/v8） | `model_path`, `model_version`, `num_classes`, `conf`, `nms`, `class_filter` | NPU(RKNN) |
|
||
| `ai_pose` | 关键点检测（可选扩展） | `model_path` | NPU |
|
||
| `ai_custom` | 自定义 AI 算法 | `model_path`, `custom_param` 等 | NPU |
|
||
|
||
**ai_yolo 参数说明：**
|
||
- `model_version`: `"v5"`, `"v8"` 或 `"auto"`（自动检测）
|
||
- `num_classes`: 模型类别数（默认 80）
|
||
- `class_filter`: 只检测指定类别 ID 的数组，如 `[0, 1, 2]`
|
||
|
||
> 所有 AI 节点通过 **AiScheduler** 使用 NPU，不直接持有 NPU 句柄。
|
||
|
||
### 6.3 业务逻辑与输出
|
||
|
||
| 节点类型 | 功能描述 | 关键参数 | 硬件依赖 |
|
||
| :---------- | :--------------------------------- | :----------------------------------- | :----------------- |
|
||
| `osd` | 绘制检测框、文字等 | `draw_bbox`, `draw_text`, `labels`, `line_width`, `font_scale` | RGA / CPU |
|
||
| `alarm` | 报警规则（区域、时间、目标类型） | `rules`（含 ROI、时间段、阈值等） | CPU |
|
||
| `storage` | 录像（MP4/TS 切片） | `mode`, `segment_sec`, `path` | CPU（IO） |
|
||
| `publish` | 编码并推流（RTSP/HLS） | `codec`, `bitrate`, `outputs` | MPP VENC + 网络 |
|
||
|
||
**osd 参数说明：**
|
||
- `labels`: 自定义类别标签数组，如 `["cat", "dog", "bird"]`，为空则使用 COCO 默认标签
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 七、线程模型（Thread Model）
|
||
|
||
### 7.1 线程类型与职责
|
||
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| 线程类型 | 职责 | 绑核策略（可配置） |
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| :-------------- | :-------------------------------------- | :-------------------------- |
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| `main` | 程序入口、配置加载、GraphMgr 调度 | 默认 CPU0 |
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| `input-io` | RTSP 网络 IO | 大核/通用 |
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| `decode` | 调用 MPP 解码 | 大核 |
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| `preprocess` | RGA/GPU 前处理 | 视情况绑核 |
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| `ai-worker` | 调度 AiScheduler，异步调用 NPU | 大核 |
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| `post/osd` | OSD 绘制、报警逻辑等 | 小核优先 |
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| `storage` | 文件写入、切片管理 | 小核 |
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| `publish` | RTSP/HLS 推流 | 小核 |
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| `metrics/log` | 指标采集、日志异步写入 | 任意核 |
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### 7.2 配置控制
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- 节点配置中可增加字段：
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```json
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"cpu_affinity": [2, 3] // 可选
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```
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- 若未配置，由框架根据 `role` 和负载自动分配。
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## 八、性能指标（Performance Targets）
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| 场景 | 指标 | 目标值 |
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| :------------- | :------------- | :--------------------- |
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| 8×1080p@25fps | 整机总处理帧率 | ≥ 200 fps |
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| 单路端到端 | 延迟 | ≤ 500 ms（典型 ≤ 380） |
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| NPU | 利用率 | ≥ 90% |
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| 8 路全开 | CPU 占用 | ≤ 30% |
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| 7×24 小时运行 | 内存泄漏 | 无明显增长（< 10MB） |
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测试要求（简要）：
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- 在实际 RK3588 设备上，使用典型 YOLO 模型和 8 路 RTSP 输入进行长稳测试。
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- 统计长时间运行中的 CPU、内存、NPU 使用情况。
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## 九、监控与运维（Metrics & Ops）
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### 9.1 节点级指标
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每个节点提供以下基本指标（通过 HTTP / Prometheus 等暴露）：
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- `node_input_fps` / `node_output_fps`
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- `queue_length`（入队/出队队列长度）
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- `frame_drop_count`
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- `error_count`
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- `avg_process_time_ms`（Process 平均处理耗时）
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### 9.2 图 / 通道级指标
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- 通道状态：running / error / disabled
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- 报警次数 / 最近报警时间
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- 当前推流客户端数（RTSP/HLS）
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- 当前录像文件信息（路径 / 大小 / 最近片段时间）
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### 9.3 管理接口（REST 简要）
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- `GET /api/graphs`：列出所有 graph 状态
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- `GET /api/graphs/{name}`：单通道详情
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- `POST /api/config/reload`：触发配<EFBFBD><EFBFBD><EFBFBD>重加载
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- `GET /api/nodes/{id}/metrics`：查询节点指标
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- `POST /api/nodes/{id}/config`：动态更新节点配置（调用 `UpdateConfig`）
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## 十、开发与部署环境
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- **硬件平台**：RK3588（4×A76 + 4×A55 + NPU + VPU + RGA）
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- **工具链**：
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- 板上编译：GCC 10+（推荐）
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- 交叉编译：`aarch64-linux-gnu-gcc 12+`（可选）
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- 构建：CMake ≥ 3.20
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- **调试**：
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- `gdbserver` + VSCode 远程调试
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- RKNN Profiler 分析 NPU 利用率
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- **日志**：
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- `spdlog` 异步日志
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- 日志级别可运行时调整（通过配置或 REST 接口）
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### 10.1 板上编译（推荐）
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在 RK3588 板子上直接编译，无需配置交叉编译环境。
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**依赖安装：**
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```bash
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# Ubuntu/Debian
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sudo apt update
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sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config \
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libavformat-dev libavcodec-dev libavutil-dev libswscale-dev
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```
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**编译命令：**
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```bash
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cd Rk3588Sys
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# 配置（启用所有硬件加速）
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cmake -S . -B build \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
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-DRK3588_ENABLE_FFMPEG=ON \
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-DRK3588_ENABLE_MPP=ON \
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-DRK3588_ENABLE_RGA=ON \
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-DRK3588_ENABLE_ZLMEDIAKIT=ON \
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||
-DRK_ZLMK_API_LIB_PATH=$PWD/third_party/rknpu2/examples/3rdparty/zlmediakit/aarch64/libmk_api.so \
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-DRK_ZLMEDIAKIT_INCLUDE_DIR=$PWD/third_party/rknpu2/examples/3rdparty/zlmediakit/include
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# 编译
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cmake --build build -j$(nproc)
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```
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**CMake 选项说明：**
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| 选项 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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| `RK3588_ENABLE_FFMPEG` | 启用 FFmpeg 拉流/软解码 | OFF |
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| `RK3588_ENABLE_MPP` | 启用 MPP 硬件编解码 | OFF |
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| `RK3588_ENABLE_RGA` | 启用 RGA 硬件图像处理 | OFF |
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| `RK3588_ENABLE_RKNN` | 启用 RKNN NPU 推理 | OFF |
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| `RK3588_ENABLE_ZLMEDIAKIT` | 启用内置 RTSP Server | OFF |
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**运行：**
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```bash
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# 纯转码网关
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./build/media-server --config configs/sample_cam1.json
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# 带预处理的 pipeline
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./build/media-server --config configs/sample_preprocess.json
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# 内置 RTSP Server 模式
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./build/media-server --config configs/sample_cam1_rtsp_server.json
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||
```
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### 10.2 交叉编译（可选）
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在 x86 主机上交叉编译，适合 CI/CD 或批量部署。
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```bash
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# 需要安装交叉编译工具链
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sudo apt install gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu
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# 配置
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cmake -S . -B build-cross \
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-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/aarch64-linux-gnu.cmake \
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-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
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-DRK3588_ENABLE_FFMPEG=ON \
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-DRK3588_ENABLE_MPP=ON \
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-DRK3588_ENABLE_RGA=ON
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# 编译
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cmake --build build-cross -j$(nproc)
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# 同步到板子
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rsync -avz build-cross/ user@board_ip:/opt/media-server/
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```
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## 十一、扩展与演进
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1. **新增算法插件**
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- 实现新的 `INode` 子类（例如 `ai_cls`, `ai_reid`）。
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- 使用 `REGISTER_NODE` 编译为 `.so` 放入 `plugin_path`。
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- 在 `config.json` 中新增节点即可接入全流程。
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2. **新增输出类型**
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- 新增 `publish_webrtc`、`storage_s3` 等节点类型。
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- 不改动上游图结构，只调整 sink 部分。
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3. **分布式扩展（后续版本）**
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- 引入 ZeroMQ / NanoMSG，将远端设备作为特殊节点处理（如 `remote_sink`）。
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- 中控只维护抽象图，实际在多台 RK3588 设备上分布执行。
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