不止于机器人：桦汉ARM边缘AI平台的又一次工业落地

栏目：产品新闻
发布时间：2026.09.10
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工业现场常陷入两难境地：算力足够的平台，成本太高；成本可控的平台，算力又不够。如何在有限的预算内，让边缘端同时拥有足够的AI推理能力和工业级的稳定品质？

桦汉科技CES-P3576-W34A嵌入式无风扇工业电脑，正是围绕这一矛盾给出的完整方案。

六轴机器人控制器

运动控制技术的成熟正在推动工业机器人向更多细分场景渗透。焊接、切割、喷涂、视觉检测等工序中，通用运动控制产品的应用边界不断扩展，设备制造商对控制器提出的要求也日趋明确：既要满足多轴协同的实时响应，也需在有限的空间和成本约束下，提供足够的接口灵活性和算力储备。

客户需求

基于上述场景要求，客户对控制器的核心需求集中在以下三个方面：

基于瑞芯微RK3576平台，兼顾算力与功耗；
3路千兆网口；1路RS485、1路RS232分别接入力扭矩传感器和PLC；
2路USB、单面出I/O以适配紧凑机柜布局、12-24V宽压输入。

运行原理

CES-P3576-W34A通过LAN3连接示教器进行编程控制，通过LAN2连接六轴伺服驱动器驱动机械臂运动；
伺服驱动器通过LAN1连接I/O板LAN4，由示教器下达指令，通过 I/O板CAN口对接机械臂上的视觉检测设备；
通过RS485连接力扭矩传感器反馈力度数据用于指导下一步动作；
通过RS232连接PLC定位被检测物体，通过USB 3.0连接工业相机采集图像。多路数据协同，共同完成物体的检测与分析；
最后通过HDMI接口外接CEM-15RS-VHD0显示器实时呈现检测结果。

产品特性

6TOPS NPU，端侧 AI 落地

产品搭载瑞芯微RK3576八核64位处理器（4×Cortex-A72+4×Cortex-A53），内置算力达6TOPS的NPU，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等主流AI框架的模型部署。

在实际部署中，这意味着：

- YOLOv5 等目标检测模型可稳定运行于边缘端；

- DeepSeek、OpenClaw 等轻量化模型支持本地推理；

- 单台设备即可完成端到端推理，无需外挂算力模块、也无需依赖云端回传，从架构上省去加速卡与上行带宽，降低整体部署复杂度。

工业级品质，稳住严苛现场

针对高温、供电不稳等现场挑战，产品在硬件层面做了针对性设计。

无风扇被动散热：全铝合金机身，消除风扇磨损与积灰导致的宕机风险；

板载内存存储：配备4GB LPDDR5 + 64GB eMMC，相较插拔式模组，抗振性更优。LPDDR5最高数据率达5500Mbps，相比LPDDR4X提升近30%，确保6TOPS NPU在AI推理时不会被内存带宽拖累。

宽温宽压：支持-20℃~60℃工作温度与12-24V宽压输入，适配不同现场供电条件；

丰富接口，对齐设备接入需求

ARM平台过往常因外围接口偏少而受制约，CES-P3576-W34A针对这一痛点，将通讯接口一次性配齐。

网络与总线：3×千兆网口满足伺服驱动器、上位机等多设备组网需求；4×串口（2×RS232/2×RS485）可用于连接PLC、传感器、变频器等现场设备；2×CAN可按需连接伺服驱动器、I/O模块等总线设备。

扩展与交互：USB3.0+3×USB2.0连接工业相机、存储设备等外设；HDMI输出用于外接显示器。

无线与定位：1×Mini-PCIe+1×M.2 3052（支持5G）提供无线通信扩展能力，板载WiFi/BT满足短距无线传输需求，内置SIM卡槽支持蜂窝网络部署。

多系统可选，按需灵活适配

针对不同工业场景对响应确定性的要求，该产品在系统层面提供了灵活选择：

若场景为运动控制、高速数据采集，可选用Baremetal、RT-Thread或Real-Time Linux等实时操作系统；
若场景为人机交互、边缘计算或算法迭代，可选用标准Linux、Ubuntu或Android等。

同一套硬件平台，通过切换系统即可适配不同项目需求，帮助用户降低备货和运维复杂度。

CES-P3576-W34A可广泛适配多种工业设备形态，典型应用于机器人控制器、工业PLC、边缘计算网关等场景，同时覆盖工商业储能EMS、通讯管理机、配网DTU等应用方向。以6TOPS端侧算力、ARM平台的高性价比与工业级可靠性，为预算有限的边缘AI项目提供“够用、好用、用得起”的硬件底座。

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