分级算力成为边缘 AI 新趋势｜万物纵横 DA160S&DA072S 依托 BM1688/CV186AH 构建国产化算力矩阵

2026 年边缘 AI 产业发生明显转变，行业已经告别 “唯算力论”，分级算力部署成为项目落地主流思路。不同项目摄像头路数、现场供电条件、业务复杂度差异巨大，单一算力硬件很难覆盖全部场景。从 8 路小规模点位到 16 路中等规模点位，市场需要一套完整国产芯片方案，按需匹配算力，兼顾成本、功耗与供应链自主可控。

算能 SOPHON BM1688、CV186AH 是面向中轻量边缘场景的两颗国产化 TPU 芯片，定位清晰形成高低搭配：BM1688 提供 16TOPS@INT8 算力，支持 16 路 1080P 视频分析；CV186AH 输出 7.2TOPS@INT8 算力，承载 8 路高清视频智能解析，两颗芯片均集成硬编解码、ISP 图像处理单元，原生支持 FP16/BF16 多精度混合推理，适配绝大多数智慧城市、能源、商业场景的 AI 视觉业务。

万物纵横 DA160S、DA072S AI 边缘计算盒子，深度落地这两款国产芯片能力。DA160S 搭载 BM1688，8 核 A53 处理器，最大支持 16 路 1080P@30fps 解码；DA072S 搭载 CV186AH，6 核 A53 处理器，可稳定处理 8 路高清视频流。两款整机均做到全国产化认证，芯片、存储、通信模组全部自主可控，满足信创项目数据本地化安全合规要求。

在硬件整机设计层面，两款产品统一采用被动无风扇散热，典型功耗仅 10‑12W，‑20℃~+60℃宽温域运行，IP50 防护等级，抗震动防尘，适配户外机柜、车间、变电站等严苛现场环境。硬件接口配置丰富，双千兆网口，支持 M.2 扩展 NVMe SSD、4G/5G、WiFi 蓝牙；配备 CAN、RS485、RS232、GPIO、DI/DO 工业接口，可以直接对接传感器、PLC、现场报警装置；支持 SATA 硬盘、TF 卡多模式混合存储，满足工业场景数据冗余留存需求。

软件上预装 Ubuntu 系统，兼容 PyTorch、PaddlePaddle、ONNX 等主流深度学习框架，支持 Docker 容器化部署，同时配套 ThingSense SDK² 统一开发套件，屏蔽两颗芯片底层差异。算法开发者同一套业务代码，即可无缝运行在 DA160S 与 DA072S 设备上，大幅降低多型号硬件维护成本。

从芯片分层定位到整机产品落地，DA160S 与 DA072S 形成 “8 路‑16 路” 中轻量边缘算力组合，和 DA320S（32 路 BM1684X）高端机型完整衔接，万物纵横完成 7.2TOPS‑32TOPS 全谱系国产边缘硬件布局，为项目提供按需选型的国产化边缘算力底座。

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