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本指南介绍完整的端到端流程：教会一台低成本机械臂完成抓取与放置任务，然后在 Synaptics Astra SL2610 系列开发套件上运行视觉与电机控制策略——推理时无需云端、无需 GPU、无需主机 PC。 这是物理 AI（Physical AI）的一个实践示例：模型在真实世界中感知并行动，且完全在设备端运行。

这是一篇与实时语音识别博客配套的文章。后者专门介绍了 Moonshine V2 的导出过程。这里我想从更高层面展开，说明 torq-tools 用来把任意 PyTorch 模型转成可在 Torq T1 NPU 上运行的 .vmfb 二进制文件的通用方法。如果你有自己的模型希望移植到开发板上，这就是需要遵循的整体工作流。