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具身智能系统的硬件平台选型指南.docx
资料介绍
具身智能系统的硬件平台选型指南
1 概述
硬件是具身智能系统的"身体"，决定了机器人的感知能力、运动能力和计算能力。硬件平台的选型直接影响系统的性能上限、开发周期和量产成本。本文从计算单元、感知传感器、执行机构、通信接口四个维度，提供具身智能硬件平台的选型指南。
2 计算单元选型
计算单元是具身智能的"大脑"，负责运行AI模型、处理传感器数据和控制算法。根据应用场景的算力需求，可分为三个层次。
云端训练层用于大规模模型训练，推荐NVIDIA A100/H100或华为昇腾910B等高性能GPU集群，支持PyTorch、TensorFlow等主流框架。
边缘推理层用于机器人端侧实时推理，推荐NVIDIA Jetson AGX Orin（275TOPS）或Jetson Thor（即将量产），支持INT8量化推理，功耗15-75W。国产替代方案包括华为昇腾310B（16TOPS，8W）和地平线征程6（560TOPS，适合端侧VLA模型部署）。
实时控制层用于底层运动控制，推荐STM32H7系列（Cortex-M7，400MHz）或TI TMS320F28379D（双核DSC），运行FreeRTOS等实时操作系统，控制周期可达1kHz以上。
3 感知传感器选型
视觉传感器方面，近距离精细操作推荐RGB-D深度摄像头，如Intel RealSense D455（0.2-6m，双目立体，适合室内）或微软Azure Kinect DK（0.5-5.46m，ToF，适合中距离）。中远距离空间感知推荐全景鱼眼相机或高分辨率RGB相机。
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