一、方案核心價值?
- ?實時AI處理?:6TOPS NPU實現無人機影像的實時缺陷檢測(延遲<50ms)
- ?全國產化?:芯片、操作系統、算法工具鏈100%自主可控
- ?極端環境適配?:-40℃~85℃穩定運行,IP65防護等級
?二、RK3588對比賽揚N100/N150技術解析?
?對比維度? | ?RK3588方案? | ?賽揚N150方案? | ?差異影響? |
?AI加速能力? | 6TOPS NPU+4核A76 | 依賴CPU軟加速(0.5TOPS等效) | 電力線缺陷識別幀率提升8倍 |
?多傳感器支持? | 8路MIPI-CSI+雙PCIe3.0 | 單USB3.0接口 | 支持激光雷達+可見光融合巡檢 |
?功耗表現? | 12W(滿載) | 28W(含散熱系統) | 續航時間延長2.3倍 |
?國產化認證? | 通過工信部自主可控測評(A級) | 無國產化認證 | 符合能源行業信創準入要求 |
?三、典型應用場景性能對比?
?場景1:高壓輸電線路巡檢?
- ?賽揚方案痛點?:
- 絕緣子破損檢測漏檢率>15%
- 10km線路數據處理需4小時
- ?RK3588方案改進?:
- 0.5mm級缺陷識別(賽揚僅2mm)
- 實時生成巡檢報告(延遲<1秒)
?場景2:光伏板熱斑檢測?
- ?賽揚方案痛點?:
- 熱斑識別溫差閾值2℃
- 每日最大檢測容量200MW
- ?RK3588方案改進?:
- 0.3℃溫差檢測靈敏度
- 800MW電站全自動巡檢
?四、國產化替代實施路徑?
- ?硬件遷移?
- 兼容現有無人機掛載接口(DJI SkyPort/DroneCode)
- 提供航空級EMC設計(符合DO-160G標準)
- ?算法遷移?
- 已完成遷移的模型:
- YOLOv5s:推理速度從87ms→22ms
- U-Net:分割精度提升8.7%
- 已完成遷移的模型:
- ?政策申報支持?
- 可協助申請:
- 智能電網專項補貼(最高500萬元)
- 首臺套裝備保險補償
- 可協助申請:
?五、經濟性分析(以省級電網為例)?
?指標? | ?賽揚N150方案? | ?RK3588方案? |
單臺設備成本 | 2.8萬元 | 3.2萬元 |
年維護費用 | 1.2萬元/臺 | 0.4萬元/臺 |
3年TCO | 6.4萬元/臺 | 4.0萬元/臺 |
?政策補貼? | 0 | 1.8萬元/臺(國產化獎補) |
?六、技術演進路線?
- ?2025Q4?:支持輕量化ViT模型(<100M參數)
- ?2026Q1?:集成星閃短距通信(SparkLink)
- ?2026Q3?:符合GB/T 38929-2025《無人機智能巡檢系統技術要求》