Arduino QCS8275 Mikrocontrollerplatine, VENTUNO Q Edge AI SBC, 16GB RAM, 64GB eMMC, Qualcomm Dragonwing IQ-8275
- RS Best.-Nr.:
- 878-176
- Herst. Teile-Nr.:
- ABX00181
- Marke:
- Arduino
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Technische Daten
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Produktdetails
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Alle auswählen | Eigenschaft | Wert |
|---|---|---|
| Marke | Arduino | |
| Produkt Typ | Entwicklungsboard | |
| Produktname | VENTUNO Q Edge AI SBC, 16GB RAM, 64GB eMMC, Qualcomm Dragonwing IQ-8275 | |
| Kit-Klassifizierung | Mikrocontrollerplatine | |
| Teilenummer des Prozessors | QCS8275 | |
| Alle auswählen | ||
|---|---|---|
Marke Arduino | ||
Produkt Typ Entwicklungsboard | ||
Produktname VENTUNO Q Edge AI SBC, 16GB RAM, 64GB eMMC, Qualcomm Dragonwing IQ-8275 | ||
Kit-Klassifizierung Mikrocontrollerplatine | ||
Teilenummer des Prozessors QCS8275 | ||
- Ursprungsland:
- TW
Arduino VENTUNOTM Q
Arduino VENTUNOTM Q ist eine leistungsstarke Edge-KI- und Roboterplattform, die fortschrittliche künstliche Intelligenz, Linux-Computing und Echtzeitsteuerung auf einer einzigen Platine kombiniert. Entwickelt für Robotik, maschinelles Sehen, industrielle Automatisierung und intelligente Edge-Anwendungen, ermöglicht es Entwicklern, Systeme zu erstellen, die lokal erfassen, entscheiden und handeln können, ohne auf Cloud-Konnektivität angewiesen zu sein.
Der VENTUNO Q basiert auf einer Dual-Brain-Architektur und kombiniert einen Qualcomm® DragonwingTM IQ8-Prozessor mit einem dedizierten STM32H5-Mikrocontroller. Dieses einzigartige Design ermöglicht leistungsstarke KI-Arbeitslasten wie Computer Vision, große Sprachmodelle (LLMs) und multimodale KI-Inferenzen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer deterministischen Steuerung mit niedriger Latenz für Motoren, Betätigungselemente und industrielle Schnittstellen.
Mit 16 GB LPDDR5-RAM, 64 GB eMMC-Speicher in Industriequalität, Ubuntu-Linux-Unterstützung und ROS 2-Kompatibilität bietet VENTUNO Q eine skalierbare Entwicklungsplattform für autonome Roboter, intelligente Überwachungssysteme, Machine Vision-Projekte und KI-Anwendungen der nächsten Generation.
Warum sollten Sie sich für den Arduino VENTUNOTM Q entscheiden?
• Dual-Brain-Architektur, die KI-Verarbeitung und Echtzeitsteuerung kombiniert.
• Qualcomm® DragonwingTM IQ8-Prozessor mit einer KI-Beschleunigung von bis zu 40 TOPS.
• Spezieller STM32H5-Mikrocontroller für deterministische Motorsteuerung und industrielle Automatisierung.
• Führen Sie KI-Modelle lokal aus, einschließlich Computervision, Sprache und generative KI-Anwendungen.
• Ubuntu-Linux-Unterstützung mit Zugriff auf Docker-, VS-Code-, PyCharm- und Jupyter-Entwicklungstools.
• Das Arduino App Lab bietet eine einheitliche Umgebung für Arduino-Sketches, Python-Anwendungen und KI-Workflows.
• Die ROS 2-fähige Plattform wurde für Robotik und autonome Systeme entwickelt.
• Integrierte Wi‐Fi® 6-, Bluetooth® 5.3- und 2,5-Gb-Ethernet-Konnektivität.
• Kompatibel mit Arduino UNOTM-Shields, Qwiic®-Modulen und Raspberry Pi HATs.
• Qualcomm® DragonwingTM IQ8-Prozessor mit einer KI-Beschleunigung von bis zu 40 TOPS.
• Spezieller STM32H5-Mikrocontroller für deterministische Motorsteuerung und industrielle Automatisierung.
• Führen Sie KI-Modelle lokal aus, einschließlich Computervision, Sprache und generative KI-Anwendungen.
• Ubuntu-Linux-Unterstützung mit Zugriff auf Docker-, VS-Code-, PyCharm- und Jupyter-Entwicklungstools.
• Das Arduino App Lab bietet eine einheitliche Umgebung für Arduino-Sketches, Python-Anwendungen und KI-Workflows.
• Die ROS 2-fähige Plattform wurde für Robotik und autonome Systeme entwickelt.
• Integrierte Wi‐Fi® 6-, Bluetooth® 5.3- und 2,5-Gb-Ethernet-Konnektivität.
• Kompatibel mit Arduino UNOTM-Shields, Qwiic®-Modulen und Raspberry Pi HATs.
Typische Anwendungen
Arduino VENTUNOTM Q ist ideal für:
• Autonome mobile Roboter
• Pick-and-Place-Robotersysteme
• Drohnen und Navigationsplattformen
• Maschinelles Sehen und Objekterkennung
• Industrielle Automatisierung und vorausschauende Wartung
• Automatisierte Qualitätskontrolle
• Intelligente Stadt- und Verkehrsüberwachung
• Offline-KI-Assistenten und Sprachschnittstellen
• Edge-KI und intelligente IoT-Geräte
• Computer Vision Forschung und Ausbildung
• Generative KI und eingebettete KI-Entwicklung
• Autonome mobile Roboter
• Pick-and-Place-Robotersysteme
• Drohnen und Navigationsplattformen
• Maschinelles Sehen und Objekterkennung
• Industrielle Automatisierung und vorausschauende Wartung
• Automatisierte Qualitätskontrolle
• Intelligente Stadt- und Verkehrsüberwachung
• Offline-KI-Assistenten und Sprachschnittstellen
• Edge-KI und intelligente IoT-Geräte
• Computer Vision Forschung und Ausbildung
• Generative KI und eingebettete KI-Entwicklung
Erweiterte Funktionen
• Mikroprozessor: Qualcomm® DragonwingTM IQ8 (QCS8275) mit bis zu 40 TOPS KI-Beschleunigung
• Mikrocontroller: Echtzeit-STM32H5 Cortex®-M33 MCU mit Arduino Core auf Zephyr RTOS
• RAM: 16 GB LPDDR5-Speicher für KI-Inferenzen und Multitasking
• Speicher: 64 GB eMMC in Industriequalität mit M.2 NVMe-Erweiterungsunterstützung
• Konnektivität: Wi‐Fi® 6 (2,4/5/6 GHz), Bluetooth® 5.3 und 2,5 Gb Ethernet
• Kamera-Schnittstellen: Unterstützung für bis zu drei MIPI-CSI-Kameras für Machine Vision-Anwendungen
• Industrielle E/A: Native CAN-FD-, PWM-, SPI-, I2C/I3C- und UART-Schnittstellen
• Robotikfertig: ROS 2-kompatible Plattform für autonome und Robotersysteme
• Arduino App Lab: Entwicklung von KI-Modellen, Python-Anwendungen und Arduino-Skizzen in einer einheitlichen Umgebung
• Erweiterungsoptionen: Kompatibel mit Arduino UNOTM-Shields, Qwiic®-Geräten und Raspberry Pi HATs
• USB-Konnektivität: USB-C mit Videoausgang Plus USB 3.0-Anschlüsse für Peripheriegeräte und Zubehör
• LED-Anzeigen: 8 x 13 LED-Matrix und vier benutzergesteuerte RGB-LEDs
• Mikrocontroller: Echtzeit-STM32H5 Cortex®-M33 MCU mit Arduino Core auf Zephyr RTOS
• RAM: 16 GB LPDDR5-Speicher für KI-Inferenzen und Multitasking
• Speicher: 64 GB eMMC in Industriequalität mit M.2 NVMe-Erweiterungsunterstützung
• Konnektivität: Wi‐Fi® 6 (2,4/5/6 GHz), Bluetooth® 5.3 und 2,5 Gb Ethernet
• Kamera-Schnittstellen: Unterstützung für bis zu drei MIPI-CSI-Kameras für Machine Vision-Anwendungen
• Industrielle E/A: Native CAN-FD-, PWM-, SPI-, I2C/I3C- und UART-Schnittstellen
• Robotikfertig: ROS 2-kompatible Plattform für autonome und Robotersysteme
• Arduino App Lab: Entwicklung von KI-Modellen, Python-Anwendungen und Arduino-Skizzen in einer einheitlichen Umgebung
• Erweiterungsoptionen: Kompatibel mit Arduino UNOTM-Shields, Qwiic®-Geräten und Raspberry Pi HATs
• USB-Konnektivität: USB-C mit Videoausgang Plus USB 3.0-Anschlüsse für Peripheriegeräte und Zubehör
• LED-Anzeigen: 8 x 13 LED-Matrix und vier benutzergesteuerte RGB-LEDs
Warum unterscheidet sich das VENTUNOTM Q von Standard-Entwicklungsboards?
Im Gegensatz zu herkömmlichen Entwicklungsplatinen, die sich ausschließlich auf die Rechenleistung oder die Mikrocontroller-basierte Steuerung konzentrieren, kombiniert VENTUNO Q fortschrittliche KI-Verarbeitung, Linux-Computing und deterministische Echtzeitsteuerung in einer einzigen Plattform. Diese hybride Architektur ermöglicht es Entwicklern, KI-Modelle, Machine Vision-Anwendungen und Linux-Workloads auszuführen und gleichzeitig Motoren, Sensoren und industrielle Systeme mit Echtzeitpräzision zu steuern. Das Ergebnis ist eine leistungsfähige Plattform für den Bau intelligenter Maschinen, die vollständig am Rand wahrnehmen, reden und handeln können.