D-Robotics RDK X5 เป็นบอร์ดพัฒนา AI รุ่นอัปเกรดที่สร้างขึ้นโดยใช้ชิป Sunrise X5 แบบ Octa-core และออกแบบมาสำหรับการใช้งาน ROS ที่มีความต้องการสูง เมื่อเปรียบเทียบกับบอร์ดพัฒนา AI RDK X3 และ Horizon X3 ที่ใช้ชิป Sunrise X3 ซึ่งมี CPU แบบ 4 คอร์ และ BPU ที่ให้พลังประมวลผล AI ที่ 5 TOPS แล้ว, RDK X5 มาพร้อมกับชิป SoC Cortex-A55 แบบ 8 คอร์, NPU ประสิทธิภาพ 10 TOPS และ RAM ขนาด 8GB ซึ่งเพิ่มทั้งพลัง AI และหน่วยความจำเป็นสองเท่าเพื่อรองรับงานที่มีความซับซ้อนสูง บอร์ดยังมาพร้อมกับตัวเลือก I/O หลากหลาย เช่น Wi-Fi 6, Bluetooth 5.4, CAN FD และรองรับ PoE ในขณะที่รุ่น X3 จำกัดอยู่ที่ Wi-Fi 5, Bluetooth 4.2 และ PoE เป็นอุปกรณ์เสริมเท่านั้น นอกจากนี้ X5 ยังเพิ่มพอร์ต USB 3.0 จำนวน 4 พอร์ต และรองรับการแสดงผลวิดีโอ 4K ที่ 60 FP […]
ESP32-Stick-PoE-A-Cam – บอร์ดกล้อง ESP32-S3 ที่รองรับ Active PoE พร้อมตัวอย่างการใช้งาน machine learning
ESP32-Stick-PoE-A-Cam(N16R8) เป็นบอร์ดพัฒนาแบบโอเพนซอร์สที่ใช้ชิป ESP32-S3 มาพร้อมกับการเชื่อมต่อ Ethernet, กล้อง และรองรับ Active PoE ซึ่งออกแบบมาสำหรับการประมวลผล machine learning เมื่อเปรียบเทียบกับบอร์ดที่คล้ายกัน เช่น M5Stack M5PoECAM-W V1.1 และ Waveshare ESP32-S3-ETH, บอร์ดนี้มีจุดเด่นคือมี GPIO ที่ใช้งานได้ 17 ขา, รองรับ Active PoE (IEEE 802.3af) ที่จ่ายพลังงานได้สูงถึง 700mA, มี USB-UART ในตัว และสามารถใช้งานร่วมกับบอร์ด Stick-Cam รุ่นอื่นได้ด้วยขาแบบ pin-to-pin บอร์ดนี้ใช้ชิป ESP32-S3 เป็นแกนหลัก รองรับกล้อง OV2640 และ OV5640 พร้อมติดตั้งคอนโทรลเลอร์ Ethernet รุ่น W5500 และชิปจ่ายไฟผ่าน PoE รุ่น Si3404-A มาในตัว ซึ่งช่วยให้สามารถเชื่อมต่อและรับพลังงานผ่านสาย Ethernet ได้ โดยมี GPIO ทั้งหมด 36 ขา ซึ่งสา […]
XIAO Vision AI Camera ที่รวมชิป ESP32-C3 และ MCU AI WiseEye2 HX6538 พร้อมกล้อง 5MP, รองรับแพลตฟอร์ม SenseCraft แบบไม่ต้องเขียนโค้ด
Seeed Studio เพิ่งเปิดตัวกล้อง AI อัจฉริยะรุ่นใหม่ชื่อ XIAO Vision AI Camera, ซึ่งเป็นกล้อง AI ขนาดเล็กแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ชิป ESP32-C3, Grove Vision AI Module V2, โมดูล XIAO ESP32C3, และกล้อง OV5647 ความละเอียด 5MP ทั้งหมดบรรจุอยู่ในเคสที่พิมพ์จากวัสดุ PLA ด้วย 3D หนึ่งในชิ้นส่วนสำคัญของโมดูลกล้องนี้คือชิป WiseEye2 HX6538 ที่งมาพร้อมกับโปรเซสเซอร์ Arm Cortex-M55 dual-core และ Ethos-U55 NPU สำหรับการประมวลผล edge AI computing, นอกจากนี้ยังรองรับการเชื่อมต่อ Wi-Fi ทำให้กลายเป็นกล้อง IP อัจฉริยะที่สามารถเชื่อมต่อกับ Home Assistant ได้อย่างง่ายดาย เพื่อใช้ในระบบอัตโนมัติแบบปิดวงจร (เช่น ตรวจจับวัตถุแล้วเปิดไฟหรือส่งการแจ้งเตือน) กล้อง 5MP รุ่น OV5647 ที่ใช้สามารถบันทึกวิดีโอความละเอียด 1080p ที่ 30 เฟรมต่อวินาที แ […]
LSM6DSV320X ของ ST – IMU ที่รองรับ AI พร้อม MEMS accelerometers สองตัว สำหรับติดตามกิจกรรมและตรวจจับแรงกระแทก
STMicroelectronics ได้เปิดตัว LSM6DSV320X เป็น IMU (inertial measurement unit) ขนาดเล็กที่รองรับ AI โดยภายในรวมเซ็นเซอร์ gyroscope แบบดิจิทัล 3 แกน, ตัววัดความเร่งหรือ accelerometer แบบความเร่งต่ำ (low-g) 3 แกน ที่รองรับแรงสูงสุด ±16g และ accelerometer แบบความเร่งสูง (high-g) 3 แกน ที่รองรับแรงสูงสุด ±320g ไว้ในแพ็กเกจขนาดเล็กเพียง 3 x 2.5 มม. เหมาะอย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ IoT ที่มีพื้นที่จำกัด เช่น อุปกรณ์สวมใส่, สมาร์ทโฟน, คอนโทรลเลอร์สำหรับเล่นเกม, แท็กอัจฉริยะ, อุปกรณ์ความปลอดภัยส่วนบุคคล และระบบตรวจสอบในอุตสาหกรรม เซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวส่วนใหญ่มักออกแบบมาเพื่อติดตามกิจกรรมในชีวิตประจำวันหรือ ตรวจจับแรงกระแทกอย่างเฉียบพลัน แต่ LSM6DSV320X ถูกออกแบบมาให้ทำได้ทั้งสองอย่าง, accelerometer ตัวหนึ่งใช้ติดตาม […]
STMicro STM32MP23 : ชิปไมโครโปรเซสเซอร์ (MPU) ที่ใช้ Cortex-A35/M33 พร้อม NPU 0.6 TOPS สำหรับงาน IoT และด้าน ML อุตสาหกรรม
STMicroelectronics STM32MP23 เป็นไมโครโปรเซสเซอร์ (MPU) ที่ใช้ Cortex-A35 แบบ dual-core สำหรับการประมวลผลทั่วไป มาพร้อม Cortex-M33 core สำหรับงานเรียลไทม์ และมีประสิทธิภาพในการประมวลผล 600 GOPS (0.6 TOPS) รองรับการทำงานที่อุณหภูมิสูงสุดถึง 125°C ออกแบบมาสำหรับการประมวลผล Edge Computing ในงานอุตสาหกรรมและ Internet-of-Things (IoT) รวมถึงแอปพลิเคชัน Human-Machine Interface (HMI) ขั้นสูง และงานด้าน machine-learning (ML) ชิปตัวนี้ต่อยอดมาจาก STM32MP25 series ที่เปิดตัวในปี 2023 และวางจำหน่ายจริงในปีถัดมา ซึ่งถือเป็นรุ่นแรกของตระกูล STM32MP2 โดย STM32MP23 เป็นรุ่นราคาประหยัดของ STM32MP25 ที่ยังคงสเปกหลายอย่างใกล้เคียงกัน (รวมถึงใช้แพ็กเกจที่เข้ากันได้แบบ pin-to-pin) แต่มีการปรับลดคุณสมบัติบางส่วน เช่น NPU ที่รองรับได […]
Beacon W5+ : โมดูลขนาดจิ๋ว (27×15 มม.) ที่ใช้ Qualcomm Snapdragon W5+ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่
Beacon EmbeddedWork เปิดตัว W5+ เป็นโมดูล (SoM หรือ system-on-module) ขนาดจิ๋วเพียง 27×15 มม. ที่ใช้แพลตฟอร์ม Qualcomm Snapdragon W5+ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่ โดยมาพร้อมกับ หน่วยประมวลผลหลักแบบ quad-core Arm Cortex-A53, co-processor ที่ใช้ Arm Cortex-M55 core, และ Ethos U55 ML accelerator รวมถึงรองรับการเชื่อมต่อ WiFi 4 และ Bluetooth 5.3 แพลตฟอร์ม Snapdragon W5/W5+ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่เปิดตัวมาตั้งแต่ช่วงฤดูร้อนปี 2022 แต่จนถึงขณะนี้อุปกรณ์ที่หาได้คือ ชุดพัฒนา TurboX W5+ ราคา $2,000(~70,000฿) ซึ่งออกแบบมาสำหรับผู้ผลิตระดับ ODM/OEM เท่านั้น โดย Beacon W5+ SoM ที่จะวางจำหน่ายเร็ว ๆ นี้ จะเป็นหนึ่งในโซลูชันฮาร์ดแวร์เชิงพาณิชย์ตัวแรกที่ใช้แพลตฟอร์ม Snapdragon W5+ สเปคของ Beacon W5+ : แพลตฟอร์ม – Snapragon W5+ ชิป SoC – S […]
Seeed reComputer J3010B : Edge AI PC ที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano ให้ประสิทธิภาพ AI สูงสุด 67 TOPS
Seeed Studio reComputer J3010B เป็น Edge AI PC ที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano ซึ่งให้ประสิทธิภาพ AI สูงสุด 67 TOPS (รุ่น super) พร้อมหน่วยความจำ LPDDR5 สูงถึง 8GB และ SSD NVMe ขนาด 128GB ที่ติดตั้งมาเรียบร้อยแล้วสำหรับจัดเก็บข้อมูล มินิพีซีรุุุ่นนี้มีพอร์ต USB 3.2 สองช่อง, เอาต์พุตวิดีโอ HDMI 2.1, พอร์ต Gigabit Ethernet, ช่อง M.2 slot สำหรับ SSD และ Wi-Fi, mini PCIe socket สำหรับ LTE, GPIO heade 40 พิน และ UART header 12 พิน ตัวเครื่องใช้โครงอะลูมิเนียม พร้อมระบบระบายความร้อนแบบ Active Cooling รองรับการทำงานในช่วงอุณหภูมิ -10 ถึง 60°C และใช้พลังงานผ่าน DC 9-19V, ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ reComputer J3010B จึงเหมาะสำหรับงาน AI, IoT และ Edge Computing เช่น เสาไฟอัจฉริยะ สำหรับตรวจจับการจราจร, ระบบเปลี่ยนแบตเตอรี่แล […]
Renesas RZ/V2N : ชิป MPU AI ประหยัดพลังงาน พร้อมหน่วยประมวลผล AI สูงสุด 15 TOPS, Mali-C55 ISP และรองรับกล้อง MIPI คู่
Renesas เปิดตัว RZ/V2N เป็นชิปไมโครโปรเซสเซอร์แบบประหยัดพลังงาน ที่ใช้ Arm Cortex-A55/M33 ออกแบบมาสำหรับใช้งานด้าน machine learning (ML) และ computer vision โดยมาพร้อมกับโคโปรเซสเซอร์ DRP-AI3 ของบริษัท ซึ่งให้ประสิทธิภาพการประมวลผล INT8 แบบ “pruned” สูงสุด 15 TOPS ที่ประสิทธิภาพ 10 TOPS/W ทำให้เป็นทางเลือกที่ใช้พลังงานต่ำกว่ารุ่น RZ/V2H ชิปนี้ออกแบบมาสำหรับงานประมวลผล AI ระดับกลาง RZ/V2N มาพร้อมกับซีพียู Arm Cortex-A55 จำนวน 4 คอร์ (1.8GHz) และซีพียูย่อย Cortex-M33 (200MHz) รองรับตัวเลือกตัวประมวลผลสัญญาณภาพ (ISP) ความละเอียด 4K, ตัวถอดรหัสและเข้ารหัสวิดีโอ H.264/H.265 ในฮาร์ดแวร์, ตัวเลือก GPU Mali-G31 และอินเทอร์เฟซ MIPI CSI-2 แบบสองช่องสัญญาณ (4 เลน) ชิปตัวนี้มีขนาดเล็กกว่ารุ่น MPU RZ/V2H ประมาณ […]