友恺 AI 算力盒 — 宸芯无人机业务专项

Section 01

核心竞争优势对比

面对宸芯等对算力、体积、功耗有严苛要求的无人机客户，我方方案在迁移成本、开发门槛、实战性能及 BOM 成本上具备显著优势。

竞争维度	友恺 AI 算力盒	传统竞品	销售转化话术
硬件架构与兼容性	● 核心优势采用兼容英伟达 Orin NX 的 SO-DIMM 设计	多采用传统封装，与英伟达生态硬件不兼容	话术要点零硬件门槛平滑迁移：极大保护客户前期在结构和载板上的研发投入。
系统底座与开发门槛	● 核心优势独家支持量产级 Ubuntu 22.04（同时支持 Yocto）	需要花较多时间迁移系统	话术要点生态降维开发：在熟悉的 Ubuntu 环境下开发，大幅缩短应用移植和整体研发周期。
实战性能（YOLOv8）	● 核心优势端到端工程化调优，视频处理极低时延，精度损失千分之几	依赖标准框架部署，全链路时延与精度损耗较大	话术要点实战性能跃升：毫秒级响应和近乎无损的精度，直接提升无人机复杂环境下的避障能力。
资源优化与量产成本	● 核心优势极致内存优化，量产模型内存需求从 16G 降至 12G	资源占用大，通常必须使用 16G 内存版本	话术要点量产成本击穿：节省 50% 左右的系统资源，大幅砍掉单台设备的 BOM 成本。

Section 02

针对无人机特有的 VIO、SLAM 建图以及功耗限制，梳理以下实战回应策略。

客户关注点

无人机对 Payload 空间要求严苛（如大疆 Manifold 3 生态），算力盒是否易于集成？

应对策略

强调 SO-DIMM 设计的普适性。若客户已有基于英伟达生态设计的载板，可实现极低成本的平滑替换。即使针对全新设计的紧凑型挂载平台，标准化的金手指设计也能帮助客户团队快速完成定制载板，最大化节省内部结构空间。

客户关注点

目标识别的同时运行 VIO 和 SLAM 自主导航，算力是否会遭遇瓶颈？

应对策略

突出 60 TOPS 稠密算力的绝对优势。配合我们经过工程化调优的 YOLOv8 模型，在保障千分之几极低精度损失和时延的前提下，系统仍留有充足的算力冗余。这能够完美并行支撑多路视觉传感器的 VIO 接入与 SLAM 建图算法，确保无 GPS 信号下的精准定位。

客户关注点

算法需与飞控（如大疆 OSDK/PSDK）进行深度数据交互，如何解决传统 Yocto 环境配置困难的问题？

应对策略

强调 Ubuntu 22.04 的量产支持这一核心软件壁垒。算法工程师可以直接在标准的 Ubuntu 环境下部署 ROS/ROS2，无缝调用开源中间件并对接飞控系统。系统环境的踩坑调试时间将从"按周计算"大幅缩短至"按小时计算"。

客户关注点

针对无人机对重量、功耗和散热的极度敏感性，方案有何针对性优化？

应对策略

结合内存优化数据（16G 降至 12G）进行说明。减少的内存不仅降低了 BOM 成本，更从物理层面降低了板级功耗和发热量。搭配芯片平台的高能效比，有效减轻了无人机散热模组的负担（实现减重），进而直接延长滞空作业续航。

Section 03

适用于向宸芯决策层展示的核心亮点总结 —— 四个维度，一击即中。

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硬件

硬件零感迁移

对标 Orin NX：采用兼容英伟达 Orin NX 的 SO-DIMM 标准设计。无需推翻现有结构，实现原产线无缝替换与挂载。

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生态

生态降维开发

突破系统限制：独家实现量产级 Ubuntu 22.04 支持。完美适配 ROS 系统与飞控中间件，加速研发落地。

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性能

实战性能跃升

无损极低时延：60 TOPS 稠密算力加持，YOLOv8 端到端工程化调优，极低时延，精度损失控制在千分之几。

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成本

量产成本击穿

极致资源压缩：深度底层优化，打破行业门槛，实现12G 内存跑出 16G 性能，大幅降低单机 BOM 成本与散热功耗。