详细介绍

  此前早读系列中，我们提到俄乌战场上，乌克兰通过采购“立方体橙+”这类商业飞控硬件，并与开源的ArduPilot、PX4或自研飞控软件组合，就能让其无人机以相对低的成本获得自主飞行控制能力。

  乌克兰在俄罗斯的“天竺葵”（Geran）无人机残骸上发现的英伟达Jetson Orin Nano开发者套件。乌方称，这标志着“天竺葵”技术上向着自主化升级。

  根据公开报道，目前在俄乌两方无人机上使用的“AI硬件”，主要有英伟达Jetson Orin Nano（应用于“天竺葵”2无人机）、Jetson Orin（应用于V2U无人机）、Jetson TX2（应用于“柳叶刀”无人机）和“树莓派”5为代表的“树莓派”（Raspberry）系列消费级单板计算机（Single-Board Computer，SBC）。

  另外，双方还用了与“树莓派”定位相近的“香橙派”、嵌入式AI单板计算机“幸狐”（Luckfox），和来自谷歌公司的配置AI专用加速器（TPU）的AI单板计算机“珊瑚”（Coral）开发板等。

  根据乌克兰国防部情报总局旗下“战争与制裁”网站公开的信息，俄罗斯最新款“柳叶刀”（代号产品-51）无人机使用了英伟达Jetson TX2。

  乌克兰FP-1无人机（60千克战斗部，航程3400千米）的姊妹型号FP-2（200千克战斗部，航程700千米）使用了“树莓派”，它与飞控硬件“立方体橙+”形成组合。

  其中，英伟达公司产品无疑是名气最大的。它价格稍贵，即便是批量采购、二手货源，通常也是要几百美金起步。但英伟达的产品是嵌入式AI计算平台，与上述SBC相比，其核心优势是凭借自带的原生GPU硬件加速器、CUDA软件生态，在运行YOLO这类深度学习目标检测模型时，性能表现要好于“树莓派”等。

  对此，来自乌克兰国家科学院软件系统研究所、乌克兰国立技术大学伊戈尔·西科尔斯基基辅理工学院的科研人员就在其最新发表的论文中，对英伟达产品赞誉有加。

  同样是来自“战争与制裁”网站的数据，由罗博维亚公司研发制造的俄军最昂贵（价格约5.5万美元）的“克林”自杀式无人机，它的“AI硬件”是英伟达JETSON TX2。

  这篇名为《基于AI和仿真数据的无人机目标探测与打击智能技术》的论文，刊发在乌克兰A类国家级专业学术期刊《无线电电子和计算机系统》（Radioelectronic and Computer Systems）2026年第1期上。

  该论文的核心结论之一是：最有效的机载“AI硬件”解决方案是“珊瑚”开发板微型版（具体分为标准版、迷你版、微型版）和英伟达的Jetson Orin Nano。

  这是乌克兰科研人员对比“树莓派”“香橙派”等硬件，衡量尺寸、重量、功耗、性能和成本因素之后得出的结论。

  该论文作者来自“伊戈尔·西科尔斯基基辅理工学院”。该学院是以航空先驱、“现代直升机之父”西科尔斯基来命名的。西科斯基生于沙俄时期的基辅市，曾就读于基辅理工学院，也是在此期间决心制造直升机。西科斯基在踏上航空创业之路之初，曾到当时的航空中心巴黎求学，与航空先驱们会面并请教问题。

  沙俄时期，西科尔斯基制造了全球第一款4发飞机“俄罗斯勇士”（Russky Vityaz，S-21）。在此基础上，他又推出了S-22“伊利亚·穆罗梅茨”号4发双翼客机，并在一战时衍生推出了世界首架重型轰炸机。

  这篇论文还着重强调，“珊瑚”开发板微型版的轻量紧凑（仅40克重）和低功耗（功率只需1.5~3瓦）特性，这令其更适宜在重量小于2千克的微型无人机上使用；而英伟达的Jetson Orin Nano有着“卓越的高性能任务能力”，其10瓦功耗和70克重量，是2~10千克级别的无人机的理想解决方案。如果是更大型的无人机平台，则建议选择Jetson Orin NX/AGX。

  此外，乌克兰科研人员还对YOLO软件的多个版本在多种“AI硬件”平台上的性能表现做了全面比较分析，结论是YOLOv8n和YOLOv11n在电池供电、功耗、内存、算力均受限的硬件设备（行业将其称为“低资源平台”）上部署时，能更好地达成推理速度与检测精度的平衡。

  早在2024年11月，海外社会化媒体上就有发帖和跟帖分析称，乌克兰的FPV无人机上使用了谷歌的“珊瑚”。下图是论文中的图表，可见有着高性能的Jetson Orin Nano功耗也更高，比“珊瑚”功耗高，也比“树莓派”要高。

  而对比于英伟达和谷歌的产品，“树莓派”的一大突出优点就是价格低，几十美元成本完全满足了FPV无人机、自杀式无人机这类一次性消耗品的极低成本控制要求。仅仅增加几十美元就能提升无人机的自主作战能力，让无人机的打击能力上一个台阶，这凸显了“树莓派”是“AI硬件”中的超高的性价比之选。

  由英国树莓派基金会开发的“树莓派”，起初是为了在青少年中推广计算机科学教育和编程教育。但如今它已成为俄乌无人机上不可或缺的，市面上易购且产量充裕的“AI硬件”，早在俄乌战争初期，就已经被大范围的使用在FPV无人机。

  “AI无人机”能够使用“任务计算机+飞控”的典型结构。而“任务计算机”（也称为伴飞计算机、协计算机等）既可选用上文英伟达、谷歌的产品等，也可以是“树莓派”这类单板计算机。

  “树莓派”通常会运行基于Linux内核的树莓派OS系统（也可部署 Ubuntu 等Linux发行版），可运行目标检测跟踪、视觉导航等模型算法。同时，机内的“立方体橙+”飞控硬件上，运行的飞控软件ArduPilot或PX4负责无人机的姿态稳定、导航、传感器数据融合、任务执行、电机控制和飞行安全等。任务计算机与飞控系统通过开源MAVLink消息传输协议“相连”，前者发出导航点、速度、姿态或其他控制指令，飞控系统完成闭环执行，控制无人机完成相应动作。二者协同工作，以此来实现“AI无人机”的自主飞行与自主执行任务。

  尽管“树莓派”属于“半路出家”的“AI硬件”，但它有着极强的扩展性。树莓派公司已为“树莓派”5推出了官方的AI加速扩展外设“AI HAT+”，通过外置专用NPU芯片（全称神经网络处理器，专对于深度学习神经网络运算设计的专用芯片）来补齐AI算力上的短板，进而达到与英伟达产品基本相当的性能。

  而这样的NPU芯片，行业的代表性产品是来自以色列Hailo公司的Hailo-8。

  Hailo官网称Hailo-8是全球性能最佳的边缘设备AI处理器，可提供理论峰值算力为26 TOPS（每秒万亿次操作，是NPU/AI芯片的算力单位）。

  根据上文援引的论文，乌克兰科研人员对此也做了评估，并给出具体数字：YOLOv11n模型在“树莓派”5上运行，每秒推理帧数（FPS）为7~11；而在NPU芯片Hailo-8L的助力下，FPS能够一举提升至45~55。

  上述论文中选用的产品是Hailo-8L，它能提供的理论峰值算力是13TOP。这一数字是Hailo-8的一半，但它功耗更低，典型功耗仅为1.5瓦，采购成本也更低。

  而FPS的提升还能提升对多目标的跟踪能力，让末段俯冲攻击时抗画面抖动能力更强，目标短暂被植被、建筑遮挡后，重新出现时可快速匹配恢复锁定等。

  截至目前，尚未见到有新闻媒体报道俄乌两国的无人机使用了Hailo-8或Hailo-8L。但8月初，有报道称，乌克兰3DTech公司在推出的无人机地面控制站上使用了Hailo-8，以提升对目标的自主检测能力。

  展望下一阶段俄乌双方“AI无人机”的技术发展的新趋势，要实现更强的自主作战能力，必然要匹配更高的AI算力，这在某种程度上预示着无人机要搭载配置更强的“AI硬件”。这么看来，一枚价值上百美元的Hailo-8芯片与“树莓派”在新一代“AI无人机”上配套使用，也不是没有可能。

  Hailo公司官网2022年10月发布的这篇文章，通过向用户介绍产品的技术原理，指导用户要结合硬件条件来综合评估选择目标检测AI模型。

  通过对俄乌战场上“AI无人机”所使用的AI硬件、AI模型算法、飞控软硬件的初步梳理，不难发现，如何兼具经济性地打造一款“AI无人机”已经不是什么行业秘密。

  一方面是，行业已经有了“开源软件+商业硬件”这样成熟可靠、技术门槛不高且公开易得的“技术配方”，并在战场实战中螺旋上升式迭代更新；另一方面是，大量公开的科研论文、厂商操作手册、产品原理手册等，解释了技术原理，并在软硬件配置等领域给出了详尽的理论指导。

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