AI进入生产现场，正在改变工控机的角色定义。过去工控机的主要任务是逻辑控制和数据采集，模型训练和复杂推理放在云端完成。但当工业视觉、具身智能和物理AI的实时性要求越来越高，云端往返的延迟和带宽成本开始成为瓶颈。模型必须下沉到设备侧，在现场完成感知、判断和响应。这对计算平台提出的要求，不再只是“算力够不够”，而是能否在产线的粉尘、振动和供电波动中，把算力稳定地交付出来。
拓朗工控（TP-IPC）围绕AI需求，在x86、Jetson和ARM三条技术路线上布局了算力产品矩阵，覆盖从轻量推理到旗舰级GPU计算的多个层级。
一、x86平台：从NPU融合到旗舰GPU
x86平台是拓朗算力矩阵的主力，覆盖三类形态。
AC-U4282解决的是“推理与控制在一台设备内闭环”的问题。搭载酷睿Ultra 5 125H处理器，内置NPU提供11 TOPS（INT8）推理算力，整机峰值算力26 TOPS。NPU承担视觉推理，CPU专注逻辑调度，小脑侧集成EtherCAT实时总线和CAN FD接口，可直接驱动伺服电机和关节传感器。传统方案用一台工控机跑AI、一台PLC或运动控制器管执行，跨设备通信的延迟在动态场景中会直接拖慢响应；AC-U4282把感知到执行的完整通路收进单台设备，系统拓扑从双机简化为单节点。
IBOX-602GT/601GT面向中等规模GPU推理。显卡从RTX 3050到5060可选，CPU与GPU各有散热风道，45℃环境温度下保持满负荷运行不降频。601GT侧重多网口，适合多相机视觉检测；602GT配置5路隔离串口，适合多设备联动控制。
IBOX-602GT-PRO是旗舰配置。支持RTX 3090/4090满载运行，24GB显存可在工业现场直接运行7B至13B参数的大模型，或者并行部署多个深度视觉网络，推理延迟压到毫秒级，省去数据上传云端再等待回传的周期。标配1000W电源设计方案，针对旗舰显卡的功耗峰值做了功率预留，GPU满载时供电不触发保护。
二、Jetson平台：高密度推理的能效路径
Jetson平台的优势是在较低功耗下提供高密度AI推理算力，适合电池供电或散热条件受限的移动平台。
AIBOX-JSB10基于Jetson Orin NX，配备1024个CUDA和32个Tensor，基础算力100 TOPS，Super模式可达157 TOPS。支持选配Linux RT实时系统和一路EtherCAT，3路串口和1路CAN FD覆盖移动机器人的传感器接入与执行器控制。
AIBOX-JSA32基于Jetson AGX平台，算力提升至275 TOPS，可适配6路物理摄像头同步接入。面向具身智能、人形机器人和大模型边缘推理，更高的算力密度使其能够运行参数量更大的视觉模型或多模型并行推理，适合对本地AI能力要求更高的机器人平台和科研验证场景。
三、ARM平台：轻量推理与工业控制
ARM平台面向算力需求不高、但对功耗和长期运行稳定性有明确要求的场景。AC-RK3542基于RK3588，集成6 TOPS NPU算力，4路千兆网口、2路CAN和2路串口，覆盖车载辅助设备、能源行业远程监测和工业协议转换节点。AC-RK3510以RK3568平台提供1 TOPS算力，面向对功耗和成本更敏感的轻量AI任务。ARM架构的低功耗特性使其可采用无风扇全封闭设计，适应粉尘和温差较大的现场环境。
四、算力底座的工程逻辑
从这张矩阵可以看出，拓朗的算力底座不是按“参数从高到低”排列的单一序列，而是按现场约束分层的工程方案。具身智能需要NPU推理和EtherCAT控制在一台设备内闭环，对应AC-U4282；移动机器人需要低功耗高密度推理，对应Jetson平台的JSB10和JSA32；产线AI质检需要桌面级GPU的持续算力，对应IBOX-602GT系列；大模型边缘推理需要旗舰显存和供电余量，对应PRO版本；而功耗敏感的轻量节点，ARM平台的RK3510和RK3542提供了成本与功耗更优的选择。
拓朗工控将这些产品定义为“工业AI坚实的工业底座”，落点不在峰值算力数字，而在宽温、振动、粉尘条件下的长时间稳定运行，以及从感知到执行的控制闭环能力。当AI从云端走进车间和设备内部，算力底座的价值，由它在真实工况下持续交付多少可用算力来衡量。
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