AIOT主板4核,8核智能安卓linux主板

当IOT（物联网）搭上AI的便车，让相关物联网终端大幅减少云分析的需求及成本部署，实时收集本地边缘计算数据，通过算法及数据分析，无需人工干预，可以自动做出相关数据汇总及决策的智能设备。

RK平台上用来做AI项目开发的主板型号一般主要集中在有NPU 算力的开发板及主板当中，主要是RK3568方案以及RK3588方案为主，当然也可以选择RK3399PRO方案。

中低算力方案：建议选择RK3568主板，拥有4核心的高速CPU以及1TOPS的NPUAI算力是比较适合做小型AIOT运算设备的。

中高算力方案：建议选择RK3588主板，则有8核心的高速CPU以及6TOPS的NPUAI算力则适合中大型的AIOT运算设备的，支持 INT4/INT8/INT16 混合运算，可实现基于 TensorFlow / MXNet / PyTorch / Caffe 等系列框架的网络模型转换。

AI技术可以在边缘计算设备上运行，自动处理和分析传感器和其他物联网设备生成的数据，如温度、压力、湿度、振动或声音，并利用这些信息做出相关决策并触发一些功能操作。建议在工业控制，人脸识别，人形动作识别，物体识别，图像分类，深度视觉学习，医疗设备都需要快速的响应的项目当中部署。这些应用都对宽带的要求并不高，大部分数据主要集中在本地运行。

举个例子：智能农业边缘计算物联网。

搭配AI智能系统，根据天气条件、水资源使用、温度和作物/土壤条件来调整参数。传感器的数据被分析，以在作物选择、施肥、灌溉和害虫控制方面做出决策。同时AI边缘设备也能帮助农民提高作物产量，通过季节性预测以及天气预报等，对作物种植和资源利用做出相关优化。利用AI的边缘设备的视觉分析功能则能够监测作物和大面积农田，识别问题区域，必要时可生成警报等相关信息汇总到大屏。

而云计算一般需要高速网络连接，边缘计算则是通过终端设备的本身的算力运行模型，不经过云。边缘计算相关设备的项目部署都对实时性分析要求较高，用云计算会有一些延时，这时就不好用云端服务器技术部署了。

定昌小编建议新老客户可以选择RK3588主板以及安卓系统或linux系统平台上进行AI部署，定昌的AIOT智能主板出厂时可预装好AI开发环境。

如：RK平台的相关工具，Python，QT GUI人机界面开发工具，配合RKNN工具和API，支持深度学习框架（如TensorFlow、Caffe等）训练出的模型转化为RKNN格式，并在Rockchip平台的开发板上进行性能优化和加速，以实现高效的深度学习推理。

篇幅有限，更多AIOT开发板的相关细节，欢迎电话咨询我们客服进一步了解，欢迎询价，竭诚为你服务。