diff --git a/rfcs/AVH/20230222_ppocr_deploy_for_arm.md b/rfcs/AVH/20230222_ppocr_det_deploy_for_arm.md
similarity index 98%
rename from rfcs/AVH/20230222_ppocr_deploy_for_arm.md
rename to rfcs/AVH/20230222_ppocr_det_deploy_for_arm.md
index 82b46113f..e38817ee2 100644
--- a/rfcs/AVH/20230222_ppocr_deploy_for_arm.md
+++ b/rfcs/AVH/20230222_ppocr_det_deploy_for_arm.md
@@ -6,7 +6,7 @@
 |提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | 2023-2-22 | 
 |版本号 | V1.0 | 
 |依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | develop | 
-|文件名 | 20230222_ppocr_deploy_for_arm.md<br> | 
+|文件名 | 20230222_ppocr_det_deploy_for_arm.md<br> | 
 
 # 一、概述
 ## 1、相关背景
diff --git a/rfcs/AVH/20230228_ppocr_cls_deploy_for_arm.md b/rfcs/AVH/20230228_ppocr_cls_deploy_for_arm.md
new file mode 100644
index 000000000..479226f5c
--- /dev/null
+++ b/rfcs/AVH/20230228_ppocr_cls_deploy_for_arm.md
@@ -0,0 +1,80 @@
+# Arm 虚拟硬件上完成 PP-OCR 方向检测 模型的部署
+
+| 任务名称                                                     | Arm 虚拟硬件上完成 PP-OCR 方向检测 模型的部署            | 
+|----------------------------------------------------------|------------------------------------------|
+| 提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   | ZhengBicheng                             | 
+| 提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   | 2023-02-28                               | 
+| 版本号                                                      | V0.0                                     | 
+| 依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | develop                                  | 
+| 文件名                                                      | 20230228_ppocr_cls_deploy_for_arm.md<br> | 
+
+# 一、概述
+
+## 1、相关背景
+
+任务目标为将 ch_ppocr_mobile_v2.0_cls 部署在 Arm Cortex-M55 处理器上并使用 Arm 虚拟硬件 Corstone-300 平台进行验证。
+
+## 2、功能目标
+
+使用Arm虚拟硬件完成文本方向分类模型应用的结果验证。
+
+## 3、意义
+
+为ch_ppocr_mobile_v2.0_cls套件提供TVM部署的实例方案。
+
+# 二、飞桨现状
+
+ch_ppocr_mobile_v2.0_cls暂时没有在TVM上运行的案例。
+
+# 三、业内方案调研
+
+* [PPOCR部署](https://github.com/ArmDeveloperEcosystem/Paddle-examples-for-AVH/tree/main/OCR-example)中提供了PPOCR模型在TVM上运行的实例代码。
+
+# 四、对比分析
+
+本方案将采用类似的方案，使ch_ppocr_mobile_v2.0_cls在ARM硬件上部署，并输出具有可读性的运行结果。
+
+
+# 五、设计思路与实现方案
+
+## 1、主体设计思路与折衷
+
+参考实例代码跑通TVM安装、模型编译、代码编写与测试等部署。
+
+* TVM安装部分将提供TVM安装教程。
+* 模型编译部分将采用tvmc来编译模型，最后生成能够在Arm Cortex-M55设备上运行的模型
+* 代码编写采用c++或c来编写，可能考虑附带上一定的python脚本
+* 测试时采用图片输入的形式，输出类别与置信度
+
+### 主体设计具体描述
+
+将提供模型转换文档，模型部署代码，以及展示测试结果
+
+### 主体设计选型考量
+
+按照任务需求使用ch_ppocr_mobile_v2.0_cls部署
+
+
+## 2、关键技术点/子模块设计与实现方案
+
+按PPOCR demo实现类似的方案
+
+## 3、主要影响的模块接口变化
+
+无影响
+
+# 六、测试和验收的考量
+
+使用Arm虚拟硬件平台验证文本方向分类模型应用运行结果, 检测结果正常并具有可读性。
+
+# 七、影响面
+
+无影响与风险
+
+# 八、排期规划
+
+还是存在一定难度的，将会尽快完成代码。
+
+* 转换模型(3-15前)
+* 部署模型(4-15前)
+* 输出demo(5-15前)