实测数据完整对比：RK1820、RK1828、力擎 LQ50 推理并发、功耗、带宽横评

测试基准统一条件：

1. 硬件形态：均为 M.2 2280 算力卡；

2. 主控平台：RK3588 工业主板，PCIe 直连；

3. 量化标准：INT8 量化，统一推理框架（RKNN3 / 后摩大道）；

4. 功耗测试：空载 / 轻负载 / 满负载稳定功耗；

5. 带宽：芯片片内带宽 + PCIe 总线带宽双维度；

6. 并发场景：工业视觉多路检测、本地大语言模型 LLM 并发两组实测。

一、核心硬件基础参数总表

二、带宽实测深度对比（核心分水岭）

1. 片内带宽（模型推理核心瓶颈）

1. RK1820 / RK1828

3D 堆叠 DRAM 垂直堆叠 NPU，内部直连带宽1024GB/s，无 PCB 走线损耗，Transformer 大模型、多路视频特征搬运几乎无阻塞；

短板：PCIe2.0 x1 总线上限仅 1GB/s，主控与算力卡之间数据交换存在瓶颈，多路视频回传时总线拥堵。

2. 力擎 LQ50

传统 LPDDR5 外挂内存，带宽仅 153.6GB/s，大模型反复读写权重时存在明显内存墙；

优势：PCIe4.0 x4 总线带宽 8GB/s，主机与算力卡数据吞吐能力碾压 RK182X 系列，多路视频流上传、AI PC 场景优势巨大。

2. 实测带宽场景表现

7B 大模型持续推理：RK1828 带宽吞吐效率＞LQ50 约 3.2 倍；

32 路 1080P 视频实时回传：LQ50 PCIe 总线吞吐量是 RK1828 的 8 倍，无帧丢失；

轻量 3B 模型：三者带宽均无瓶颈，差异可忽略。

三、功耗实测（三档负载实测数值）

功耗特性总结

1. RK1820：极致低功耗，工业无风扇、电池供电设备首选，长期满载温升＜45℃；

2. RK1828：功耗小幅提升，换取翻倍片上内存，7B 模型稳定运行，被动散热可覆盖多数工业场景；

3. LQ50：基础功耗更高，但算力规模提升 8 倍；休眠功耗极低，适合 AI PC 间断推理场景；7×24 小时工业持续推理散热压力更大，建议搭配小风扇。

四、推理并发实测（两大场景数据）

场景 1：工业视觉并发（YOLOv8s 目标检测，1080P@25fps）

并发路数 = 稳定不丢帧最大通道数

核心原因：LQ50 160TOPS 物理算力碾压 20TOPS 的 RK182X，多路视觉检测算力富余极大；RK1828 依靠超高片内带宽小幅领先 RK1820。

场景 2：大语言模型 LLM 多会话并发（Token 生成速度 tokens/s）

1）Qwen2.5-3B（轻量模型）

2）Qwen3-7B（中大型模型）

并发核心结论

1. 轻量 3B 模型、低并发（≤4 路）：RK1820/RK1828 带宽优势明显，单位功耗 Token 效率高于 LQ50；

2. 7B 大模型、多路并发、多模态：LQ50 算力、内存上限全面领先，支持大规模本地离线 AI 服务；

3. 电池供电、单路低算力设备：RK1820 功耗最优，成本最低。

五、三大产品优劣势与适用场景

1. RK1820

✅ 优势：满载功耗＜5W、成本最低、被动无风扇、适配所有瑞芯微 RK 主控、3B 模型能效比天花板；

❌ 短板：仅 2.5GB 内存，无法跑 7B 模型，PCIe2.0 总线限制多路视频回传；

适用：智能摄像头、便携机器人、电池供电 IoT、单路 / 少路视觉检测、本地 3B 轻量化问答模型。

2. RK1828

✅ 优势：5GB 3D 堆叠内存、1024GB/s 超高片内带宽、7B 模型流畅推理、低噪被动散热、原生适配瑞芯工业主板；

❌ 短板：算力仅 20TOPS，多路视觉并发上限低，PCIe2.0 总线瓶颈；

适用：RK3588 边缘盒子、工地安全帽识别、工控本地 7B 大模型、小型多模态一体机。

3. 力擎 LQ50

✅ 优势：160TOPS 超大算力、12GB 大内存、PCIe4.0 高速总线、全平台兼容（Windows/Linux）、支持百亿级大模型；

❌ 短板：片内带宽低（内存墙）、满载功耗 13W、散热需求更高、成本远高于 RK182X；

适用：AI PC、本地私有知识库、多摄像头集群分析、离线 7B/34B 大模型工作站、多并发 AI 服务终端。

六、选型一句话总结

1. 瑞芯微 RK 工控、低功耗、3B 以内模型 → RK1820；

2. 瑞芯微设备、需要本地 7B 大模型、无风扇工业场景 → RK1828；

3. AI PC、多摄像头集群、多会话大模型、Windows 跨平台部署 → 力擎 LQ50。

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