MaixCAM2 を使ってみる

株式会社Acculusの笹尾です。Sipeed社からMaixCAM2というエッジAIカメラが発売され、入手できたため使用してみます。

MaixCAM2とは

Axera社AX630Cという高性能なAI-SoCを使ったエッジAIカメラであり、その上にSipeed社のMaixPy等のソフトウェア層が載って、開発しやすいカメラとなっています。またすぐ接続可能な、サーマルカメラやToFカメラが用意されていて、多様な画像センシングとAI処理を試すことができます。

2026年2月にKickStarterでローンチされ、私はEarlyBirdで以下購入しました。

• MaixCAM2 4GBメモリ+4Kカメラ：HK$ 925 (約20倍で日本円)
• Thermal256 モジュール：HK$ 1,470
• TOF100 モジュール：HK$ 155

KickStarter https://www.kickstarter.com/projects/zepan/maixcam2-build-your-next-gen-4k-ai-camera Introduction to MaixCAM2 (Sipeed Wiki) https://wiki.sipeed.com/hardware/en/maixcam/maixcam2.html

MaixCAM2 の特徴

• AX630C ( Dual A53 1.2GHzとNPU 12.8Tops@INT4 / 3.2Tops@INT8 ) による高度なAI処理、CNNもTransformerも可で、LLM/VLM/ASR/TTSなどもplug&playで動作可。
• YOLO11n 解像度640x640が113fps, YOLO11s なら 62fps, YOLO26nなら160fps
• YoloWorldやMixformerv2を使った、学習不要な検出/追跡が動作
• Qwen3-VL-2Bによる映像理解、複雑なシーンの記述、質問回答などが可能 (VLM機能は、ラズパイ5の3倍、AMD Ryzen Pro 8845HSの0.5倍の処理速度で動作)
• 4Kカメラ、640x480タッチスクリーン、デュアルマイク、WiFi6 + BLE5.4、6軸IMU、RTC、バッテリも、一体型として統合
• Sipeed社ソフトウェアエコシステム MaixPy(Python), MaixCDK(C++)によるSDK、IDEやクラウドを使った開発が可能
• 想定用途：スマートカメラ、ロボット、生産ライン品質検査、学生向け等コンペの道具として、研究/教育
• レンズがM12マウントでCSマウントにも変換可、望遠鏡/顕微鏡が実現できる

MaixCAM2 Hardware

• AX630Cの他、Small CoreとしてRISC-V 32bit E907を搭載
• LPDDR4 1GB or 4GB
• Onboard 32GB eMMC、TFカードスロット
• その他 詳細 https://wiki.sipeed.com/hardware/en/maixcam/maixcam2.html#MaixCAM2-Hardware-Specifications
• Axera AX630C について：datasheet：AXNeutron 4.0 というNPUを備える。 M5Stack社LLM Moduleなどにも採用されている。 消費電力 フル動作時1.5W(5V-0.3A)、待機時0.5W、MaixCAM2は2.5W(センサ除く) （一般的なGPU/NPU環境に比べると低消費電力だが、当社が扱うNPU等に比較すると高性能/高消費電力の類）

Quick Start

MaixCAM2 MaixPy Quick Start https://wiki.sipeed.com/maixpy/doc/en/README_MaixCAM2.html

USB Type-Cケーブルで給電し、電源スイッチonで起動。 アプリアイコンが並んでいるので、タップするとアプリを実行できる。 まずはWiFiの設定をするため、Settings -> WiFiを選び、 https://maixhub.com/wifi からWiFi情報のQRコードを作成して、 ScanQR でカメラにQRコードを写すことで設定できる。 また、同じSettings内に、Install RuntimeとUpgrade MaixPyがあるので、最新のものに更新する。 多くのビルトインアプリがあるので、いろいろ試す。 なお、App Storeからは、 MaixHub : https://maixhub.com/app （ログインが必要） でアプリを選ぶとQRコードが表示されるので、それをスキャンすることでインストールできる。

主なビルトインアプリ：

• AI Classifier
• Desktop Monitor
• AI Detector
• Face Emotion
• Face Landmarks
• Face Recognizer
• Face Tracking
• Find blobs
• Gesture Classifier
• Hand Landmarks
• HTTP File Browser
• Human Pose
• Pose Classifier
• Image Generation
• IMU AHRS
• Line Tracking
• Local Chat
• Local VLM
• Depth Estimation
• Mouse Simulator
• OCR
• Self Learn Classifier/Tracker
• Speech Recognition
• Tracker Counter
• WebRTC Stream
• YOLO11 Seg/OBB, YOLO-World

Thermal / ToF Camera

https://wiki.sipeed.com/hardware/en/maixcam/tof_thermal.html MaixCAMシリーズのPMODスロットに装着できる。

温度カメラ アプリThermal256 Camera/Thermal Cameraで閲覧可

• PMOD_Thermal256：解像度256x192, 25fps
• PMOD_Thermal160：解像度160x120, 25fps
• PMOD_Thermal32：解像度32x24, 1~30fps (MLX90640と思われる)

ToFカメラ アプリToF Cameraで閲覧可

• PMOD_TOF100：解像度100x100: 6fps, 50x50: 22fps, 25x25: 30fps, FOV 70x60, 距離0.2~2.5m, 光源940nm VCSEL

ソフトウェア開発

https://wiki.sipeed.com/maixpy/doc/en/index.html https://wiki.sipeed.com/maixpy/en/

1. MaixVisionをインストールする https://wiki.sipeed.com/maixvision
2. MaixCAM2をPCとUSB接続し、MaixVision左側のConnectで接続する。WiFiとUSBと両方見えるようだが、USB側で接続。接続に成功すると、MaixCAM2のディスプレイは黒画面になる。
3. Examplesを動作させてみる。MaixVision左側のExamplesから、例えばhello_maix.pyを選んで左側のRunを押すと、カメラ画像をディスプレイに表示し、fpsをログ表示するアプリが動作する。 （なお多様なサンプルコードがあり、外付けセンサについてはext_dev/sensors/に、IMU, Si7021(湿度/温度), MLX90640(PMOD_Thermal32), Tof100のコードがあるが、Thernal256/160のコードは見当たらない）

モデル変換

既存モデルや学習したモデルをAX630Cで動作させるには、onnxファイルからAxera社が提供する変換ツールPulsar2で、専用ファイル形式axmodelに変換する必要があります。またモデル情報をMUD (Model Universal Description)ファイル形式で記述します。これをMaixPyでは、maix.nn.NNなどでLoadして使用します。 これについては機会あれば試したいと思います。

from maix import nn

model_path = "/root/models/yolov8n.mud"

model = nn.NN(model_path, dual_buff=False)

Convert ONNX Model to a Model Usable by MaixCAM2 MaixPy (MUD) https://wiki.sipeed.com/maixpy/doc/en/ai_model_converter/maixcam2.html AXera Pulsar2 Toolchain Instructions Manual https://pulsar2-docs.readthedocs.io/en/latest/

最後に

当社では、MaixCAM2(AX630C)のような小型・低消費電力のAIチップを多数評価しています。AIチップを用いたエッジAIカメラも発表しています。クマ検出のデモ動画も公開しました。AX630Cよりも低消費電力で動作します。 画像処理、AI・画像認識、組み込み系・デモアプリ開発などの業務委託も請け負っております。お気軽にご連絡ください。 株式会社Acculus 笹尾 https://acculus.jp/mini-watt-vision