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国产机器人开发平台 RDK-S100 硬件与 AI 功能评测

综述由AI生成评测了地瓜机器人 RDK-S100 开发板。硬件方面,S100 芯片集成六核 A78AE、四核 R52 及 Mali-G78AE GPU,提供 80/128TOPS 算力,配备 12GB LPDDR5 及丰富接口。软件方面,支持 Ubuntu 系统,需 NDA 获取源码,个人可下载镜像。AI 测试显示,通过 Python 调用 BPU 运行 YOLOv5x 模型效果良好,BPU 占用低,温度可控。优势在于高性价比与高集成度,劣势在于 SDK 仅限企业授权且需签保密协议,相比英伟达生态开放性稍弱。

极客零度发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2534 浏览
国产机器人开发平台 RDK-S100 硬件与 AI 功能评测

当前机器人开发平台主流方案包括英伟达 Jetson Orin 及高通 RB5。国内是否有同等出色的平台?地瓜机器人 RDK-S100 提供了另一种选择。

地瓜机器人源自以自动驾驶 SoC 闻名业界的地平线机器人,目前专注于机器人相关领域的研发。近年来,公司已陆续推出 X3、X5 等芯片组平台,并实现大规模量产。而此次介绍的 S100 芯片组,则是其最新一代产品,对应地平线 J6 平台。与英伟达 Orin Nano 模组及高通 RB5 模组类似,S100 芯片组同样采用 SIP 模组形式供货,集成有 S100 主控芯片、DDR 内存及 PMIC 等关键部件。而 RDK-S100,正是基于该 SIP 模组打造的官方评估板。

本文将从硬件、软件两个方面,大致介绍一下 RDK-S100。

硬件介绍

开发板的外包装,正面是开发板的名称,背面的文字说明了开发板硬件的配置。

文章配图

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包装内包含开发板一个 (SIP 模组和散热器已经安装上去),电源一个。

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开发的正反面。这里只能拆下盖子,散热器是用硅脂粘在上面的,无法拆卸。

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主要硬件配置如下:

配置项规格
处理器地瓜机器人 S100,搭载六核 Cortex-A78AE,4xCortex-R52,Mali-G78AE GPU,以及高达 80/128TOPS 算力的 BPU
内存12GB,规格为 96bit LPDDR5,6400Mbps
存储64GB EMMC,EMMC 芯片厂商为三星,规格为 5.1 (HS400)
视频输出一个 HDMI 接口,最高支持 2560x1440@60Hz
摄像头接口3 组 4lane MIPI CSI-2 扩展口
USB 接口4 x USB 3.0 Type-A
1 x USB 2.0 Type-C(镜像烧录、MCU/Main Domain 串口调试)1 x JTAG 调试接口(Main & MCU Domain)1 x 40-Pin GPIO(SPI、I2C、I2S、PWM、UART 等)1 x MCU 接口扩展(供 MCU Domain 使用)



无线模块AP6275S,使用 PCIE2.0 接口,支持 WIFI6 5G/2.5G,BT4.2
网络接口2 x RJ45(1000M 以太网)
M.2 Key E(接入 WiFi & BT 模组)
供电电源口支持 12-20V DC 供电

其接口分布图如下:

文章配图

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目前售价,12G 内存 +64G EMMC 规格核心板 + 底板 2799 元。

S100 是一款高度集成的 SoC,定位堪称'全能型选手'。它不仅搭载了 6 核 Cortex-A78AE 高性能 CPU 与顶级的 Mali-G78AE GPU,还集成了算力强大的 BPU(AI 处理单元)。更值得一提的是,S100 内置了四核 Cortex-R52 实时处理器。作为 Cortex-R 系列中最先进的处理器之一,R52 具备出色的实时响应能力和高阶安全机制。这意味着在机器人应用中,无需再外挂 MCU,即可实现高实时性控制任务。

RDK-S100 作为官方开发板,充分扩展了 S100 的各类接口,便于开发者全面评估 S100 的各项功能。即便将其直接用作 AI 盒子使用,该平台所提供的算力也显著高于同价位竞品,堪称高性价比的算力代表。

操作系统

目前地瓜机器人为 RDK-S100 提供了 ubuntu 系统,此系统源码,需要签订 NDA 之后才能开放,个人用户只能下载到镜像,下载地址为

https://archive.d-robotics.cc/downloads/os_images/rdk_s100/

解压之后得到一个名为 product.zip 的压缩包,这里面包含了分区镜像。需要将其解压。

下载镜像之后还需要下载驱动和烧录工具。

驱动下载地址为

https://archive.d-robotics.cc/downloads/software_tools/winusb_drivers/

下载之后,解压 sunrise5_winusb.zip,然后管理员身份执行 sunrise5_winusb 下面的 install_driver.bat 脚本即可。在安装驱动的情况下,将开发板此处的按钮,拨到上方,开发板即进入烧录模式。

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此时插上 USB 线,设备管理器可以看到一个新设备。说明驱动安装完成。

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烧录工具下载地址为

https://archive.d-robotics.cc/downloads/software_tools/download_tools/

下载之后解压,打开 D-navigation-win32-x64 下面的 D-navigation.exe 即可。

按下图配置,配置好之后点击开始升级。

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烧录成功会有如下提示。

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烧录之后,开发板会启动 ubuntu 系统。板上的 usb 口设计非常巧妙,它用一个 usb hub 同时接了两个 usb 转串口的芯片,还有 S100 的 usb device 接口,因此找根普通的 usb 线连接 pc 和开发板,即可看到 MCU 和 CPU 端开机时的 log。波特率是 921600。

从启动流程上看,它使用 uboot spl 作为第一级 bootloader,然后带了 OPTEE 功能,其余的打印信息被隐藏了。

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系统起来之后可以用 free 命令查看内存信息,用 cat /proc/cpuinfo 查看 cpu 信息。

free
cat /proc/cpuinfo

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系统的 GPU API 为 openCL,可以执行如下命令查看 GPU 信息。

apt-get install clinfo
clinfo

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MCU 的打印信息可以在开发板的 MCU 串口查看。

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AI 功能测试

RDK-S100 的 AI 功能是一大特点,这里测试一下其 AI 功能。机器人常用的就是视觉识别功能,其系统里面带了摄像头图像识别的 demo,如果使用的是 USB 摄像头,则可以运行位于/app/pydev_demo/09_usb_camera_sample/ 目录下的 demo。

找一个支持 UVC 协议的 USB 摄像头,这种摄像头出来的是原始格式的数据,非编码后的数据,在将 USB 摄像头插到开发板的 USB 接口后,通过执行如下命令,可以查看是否正确识别。

ls /dev/video*

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然后运行

cd /app/pydev_demo/09_usb_camera_sample/
python3 usb_camera_yolov5x.py

即可看到如下图所示的效果,这里可以对多个目标进行识别,框出其范围,并且有标明其置信度。

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运行此 demo 时,通过如下命令,可以看到 bpu 的占用情况。

sudo hrut_somstatus

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温度大概在 45 摄氏度左右,这个温度跟空载时基本一样。

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说明这个 bpu 应对这种场景是绰绰有余的,甚至是 6 路摄像头同时执行这种识别,性能也是够的。

下面简要说明下这个 demo 的执行过程。首先

通过 hbm_runtime 加载指定的 .hbm 模型文件,提取模型名称、输入输出形状、量化信息等。

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自动扫描 /dev/video* 下的设备,打开第一个可用的 USB 摄像头。

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将 BGR 图像 resize 至模型输入分辨率(letterbox 模式或普通缩放),并转换为 NV12 格式。

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通过 run() 方法提交输入张量,在 BPU 上完成模型前向计算。

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包括量化输出解码、候选框筛选(按 score 阈值过滤)、NMS 去重,以及坐标还原回原始图像大小。

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最后将结果可视化。这个可视化结果用的是 cv2 里面的方法。

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最终就是上面看到的结果了。

因此,在 S100 上面做推理,其流程跟市面上其他方案类似,就是先做模型转换,从开源的模型或者自行训练的模型转换,得到 hbm 模型文件,然后将 hbm 模型加载到 bpu,将图像发到 bpu,bpu 完成推理后将结果返回 cpu。然后根据需要执行绘制等操作。

结语

本文详细介绍了 RDK-S100 的硬件构成,简要说明了 Ubuntu 系统在平台上的部署与基本操作,并展示了基于 Ubuntu 环境的 AI 功能测试。若希望从软硬件两方面对地瓜机器人 S100 平台进行初步评估,RDK-S100 无疑是一个理想的选择——该开发板已引出大部分常用接口,且凭借其出色的算力表现,定价颇具竞争力。目前,这款开发板可通过地瓜机器人官方渠道购买。

就 S100 本身而言,其强大的 AI 性能在当前国产机器人及边缘 AI 领域同价位产品中几乎难逢对手,所采用的 SIP 模块也极大简化了硬件设计流程。不过,该平台目前仍存在一定局限:其 SDK 仅面向企业客户授权,且需签署 NDA 协议;而作为其主要竞争对手的英伟达,则开放了 Jetson 系列的全套源码。这一差异可能导致部分个人开发者更倾向于选择英伟达平台。

目录

  1. 硬件介绍
  2. 操作系统
  3. AI 功能测试
  4. 结语
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