目前生成式AI与边缘计算依旧是大热门，算力作为加速算法识别、视频流推理解码、大语言模型部署的核心因素，而工业自动化、服务机器人、智能安防等边缘领域对工业可靠性及低延迟高响应速度有一定要求，因此NVIDIA推出最高67 TOPS INT8稀疏大算力Jetson Orin Nano 核心模组，搭配模组载板扩展外设接口，可以广泛适用于工业自动化、服务机器人、智能安防、机器视觉、车载智能、智慧巡检等场景开发。
定昌电子应生态客户需求，基于Jetson Orin Nano 模组自主研发边缘计算主板载板，支持9V~19V宽电压输入，并提供MIPI CSI、多路USB 3.0、千兆以太网及3个M.2扩展插槽等工业级接口，提供工控边缘AI即插即用的高性能硬件基底。
关于Jetson Orin Nano(Super)平台
NVIDIA Jetson Orin Nano是面向边缘端AI推理与轻量训练的主流计算平台，目前有4GB和8GB两种RAM内存(核心性能对比如下表)。其中，Jetson Orin Nano Super为Orin Nano的升级版本，通过提升CPU主频至1.7GHz、GPU频率至1020MHz。与上一代Jetson Nano相比，性能提升约1.7倍，同时保持了7W~25W的低功耗区间，Super的AI算力、内存带宽、CPU主频和频率等都有所提升，更大的算力和内存带宽，能流畅运行更复杂的生成式AI模型和多任务并发场景。
Supe核心升级点包括：
l CPU主频：从1.5 GHz提升至1.7 GHz
l GPU频率：从635 MHz提升至1020 MHz
l 新增25W及MAXN SUPER功耗模式，实现性能不设限
l 软件栈升级：支持CUDA 12.6、TensorRT 10.3
NVIDIA Jetson Orin Nano搭载6核Arm Cortex-A78AE v8.2 64位处理器和NVIDIA Ampere架构GPU(含32个Tensor核心)，保证了复杂AI模型的高效运行，Orin Nano与Orin Nano Super在硬件资源上相同。
核心AI能效
对于边缘设备开发者而言，算力不足容易导致视觉检测、语音识别等模型无法本地化部署。Jetson Orin Nano Super核心模组，8GB的内存版本可提供最高67 TOPS的INT8稀疏算力。
主板预装Ubuntu 22.04 LTS系统，完全兼容NVIDIA Jetson软件栈，包括TensorRT、CUDA、cuDNN，以及Isaac(机器人开发)、Metropolis(视觉AI)、Holoscan(多模态传感器)等边缘应用框架。
应用场景
67 TOPS的本地算力与丰富的工控接口，Jetson Orin Nano载板可胜任以下典型边缘AI场景：
l 工业控制：对接工业相机、传感器与PLC，实现产线缺陷检测、仪表读数识别、机械臂引导等。
l 机器人开发：支持ROS/ROS2系统，适用于服务机器人、巡检机器人及AGV。
l 智能安防：配合MIPI CSI或USB摄像头，在边缘端完成人员入侵检测、人脸识别、行为分析(如跌倒检测)。推理在本地执行，视频流无需上传云端，响应时延低
l 机器视觉：可用于无人机巡查、交车牌识别、AI视觉计算、智能座舱驾等。
接口配置
工业边缘计算通常需要主板具备充足的IO接口扩展外设，单核心模组需要搭配载板引出硬件资源。以定昌的Jetson Orin Nano的载板为例，这个板子在有限板面积内实现了以下关键扩展：
● 宽压电源输入：支持9V~19V直流输入(典型12V/5A这意味着它可直接由工业设备常见的12V或19V适配器供电，无需额外电压转换模块。
● 图像采集接口：配备2个22针MIPI CSI-2接口，支持2-lane或4-lane工业相机，适用于双目视觉、多角度同步取像。提供1个标准DisplayPort输出，最高输出4K60画面，用于本地调试与显示。
● 高速数据与网络：板载1个RJ45千兆以太网口;3个M.2插槽(其中1路PCIe 3.0 x4，2路PCIe 3.0 x2)，可扩展Wi-Fi/4G/5G模块或NVMe SSD。
● 工业控制接口：40针GPIO扩展排针，支持UART、I2C、SPI、I2S、GPIO等协议;额外提供2路串口(含1路TTL调试串口)，并可选配CAN总线接口。这些接口可直连PLC、传感器、电机驱动等工控设备。
● USB与存储：5个USB 3.0接口(4个Host + 1个Type-C OTG)，总输出电流不超过3A(5V);另支持SD卡槽扩展。
开发资料支持
定昌电子为 DC_Jetson Orin Nano 主板配套了系统化、从入门到进阶的开发资料包，全面覆盖软硬件开发各环节。包含以下核心内容：快速上手，主板基础规格，基础使用手册，外设GPIO控制，Docker以及ROS1-Melodic机器人系统模型等等，形成完整的学习路径。软件商包括提供配套驱动、工具链及硬件API文档，方便开发者快速查阅。
该资料包旨在帮助开发者快速入门、接口驱动开发、视觉/AI算法部署、容器化与机器人系统集成，显著降低基于 Jetson Orin Nano 的边缘计算产品开发门槛。这套资料可用于：
l 快速搭建 Orin 系列开发板的基础运行环境;
l 学习核心板加载板嵌入式 Linux、GPIO 外设控制;
l 基于 OpenCV 或 ROS1 完成视觉感知、机器人控制项目;
l 利用 Docker 实现环境迁移与部署。
