HARDWARE · 机器人计算平台

机器人核心控制器 — 全算力档位的机器人大脑与小脑

覆盖「大脑 + 小脑」的机器人计算平台家族：从量产现货的 RQX-59G（AGX Orin）、Robo3588（RK3588 + RK1828 + TC397），到具身智能旗舰 RQX-71G（Jetson Thor）。全系 GMSL2 车规视频链路，支持按项目定制。

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6 → 2070 TFLOPS

全算力档位一站覆盖

12 路

GMSL2 车载摄像头接入（最高）

5 款

量产现货 + 在研旗舰 · 路线透明

核心能力

大脑 + 小脑 · 软硬一体 · 车规视频链路

全算力档位

6 TOPS（RK3588）→ 26 TOPS（+RK1828）→ 100 TOPS（Orin NX / IQ9）→ 200 TOPS（AGX Orin）→ 2070 FP4 TFLOPS（Jetson Thor），按场景与成本档选型。

GMSL2 车规摄像头接入

自研 IQ9 12 路、RQX-71G 8 路、RQX-31G 最多 8 路；同轴传输视频 + 控制 + 供电（PoC），支持多摄帧同步与硬件时间戳。

大脑 + 小脑组合

RQX-71G / 59G 作为感知与决策「大脑」（VLA / VLM 大模型），Robo3588 作为本体实时控制「小脑」，一套组合覆盖具身智能全链路。

实时控制与运动

EtherCAT 实时以太网（2×100M 专用口 / 千兆口支持）、CAN FD 最多 6 路、DI / DO 与 PWM，支撑多关节同步与高动态运控。

安全岛与可靠性

双路线安全岛：IQ9 内置 4×Cortex-R52 实时核，RK 平台外挂 TC397（含 HSM）；-40~85°C 宽温，CE / FCC 认证齐全。

软硬一体方案

预集成 / 可选 ACOS 中间件、DDS-SOA 通信、TSN 方案与 ADrive 算法；ROS 2 原生支持，兼顾 RoboVan 与 AI Box 场景。

型号规格

RQX-71G

NVIDIA Jetson Thor T5000 / T4000 · 2070 / 1200 FP4 TFLOPS · 人形机器人与 VLA / VLM 大模型本地推理 · 8 路 GMSL2 + QSFP28

RQX-59G 系列

NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB / 64GB · 200 / 275 TOPS（INT8）· 量产在售 · 多传感器融合与低速自动驾驶 · -E 型号带 PCIe 扩展盒

RQX-31G

NVIDIA Jetson Orin NX 16GB · 100 TOPS（可选 70 / 40）· 紧凑型 ROS 2 控制器 · 宽压 9-36V 带点火控制 · VESA 安装

Robo3588

RK3588 + RK1828 + AURIX TC397 · 约 26 TOPS INT8 · 量产在售 · 本地运行 7B 级大模型 · EtherCAT / TSN 双千兆

自研 IQ9 控制器

高通 QCS9075（内置 4×Cortex-R52 安全岛）· 100 TOPS Dense / 200 TOPS Sparse · 12 路 GMSL2 + 车载以太网 · 在研（车规设计目标 -40~85°C）

存储与扩展

DDR5 / LPDDR5 8–128GB；NVMe / eMMC / M.2 扩展；可选 RK1820 算力卡或 SSD

网络与定位

5G / 4G、Wi-Fi 6 / BT 5.0（按型号配置）；定位建议外置 GNSS / IMU 模组

软件生态

Ubuntu / JetPack / Android；ROS 2 原生支持；可叠加 ACOS、DDS-SOA、TSN、ADrive 形成软硬一体方案

应用场景

人形机器人与具身智能

RQX-71G 本地运行 VLA / VLM 大模型，打造具身智能算力底座。

AMR / AGV 与移动机器人

RQX-59G / 31G 多传感器融合与 ROS 2 生态，覆盖从物流配送到科研教学。

RoboVan 与 AI Box

低速功能车、无人车与边缘 AI Box，Robo3588 / RQX-59G 按需选型。