瑞莎Cubie A7S AI开发板发布：199元起，高效适配本地化AI应用场景

瑞莎近日正式推出了一款名为Cubie A7S的新型单板计算机，凭借其高能效和专用智能终端定位，迅速吸引了市场的关注。该产品专为本地化人工智能应用场景设计，如家庭自动化、教育实验、工业边缘计算以及个人数字助理等领域，展现出强大的适应性和潜力。

Cubie A7S的核心亮点在于其搭载的全志A733处理器与RISC-V E902实时协处理器的组合。全志A733采用异构八核架构，包含两个主频高达2.0GHz的Cortex-A76核心，负责处理高负载任务，以及六个主频为1.8GHz的Cortex-A55核心，专注于后台任务的运行。该芯片还集成了神经网络处理单元（NPU），算力达到3 TOPS（INT8），能够显著加速本地模型的推理过程。

在存储方面，Cubie A7S配备了LPDDR5内存，数据传输带宽较前代产品提升了50%，为用户提供了更流畅的使用体验。同时，该设备支持通过microSD卡、eMMC存储模块以及M.2 NVMe固态硬盘（需通过PCIe 3.0转接）进行存储扩展，满足了不同用户对存储容量的需求。

Cubie A7S的物理尺寸仅为51×51毫米，却集成了30+15针的通用输入输出接口（GPIO），支持UART、I²C、SPI、PWM等多种通信协议，能够轻松连接各类传感器与执行器件，为用户的创意实现提供了无限可能。

在功耗控制方面，Cubie A7S同样表现出色。在典型的OpenClaw运行状态下，如持续监听、周期性API调用及GPIO控制等，设备功耗维持在4-5W之间，日均耗电量约为0.01度，为用户节省了大量能源成本。

外部接口方面，Cubie A7S提供了丰富的选择，包括1个支持DisplayPort视频输出的USB 3.2接口、2个USB 2.0接口、千兆以太网口、Wi-Fi 6无线网卡以及PCIe 3.0扩展槽，满足了用户在不同场景下的连接需求。

为了进一步提升用户体验，Cubie A7S预装了Radxa操作系统镜像，内置了Docker容器环境、Python与Node.js运行环境以及OpenClaw依赖库。用户只需5分钟即可完成基础配置，轻松实现通过自然语言指令控制外接设备的功能，让智能生活触手可及。