等待已结束！遇见 Arduino VENTUNO Q，AI在此行动。

直接在开发板上运行本地LLM模型，如通义千问3、Gemma 4和通义千问3 VLM
NPU + CPU + GPU + MCU：搭载@高通 Dragonwing IQ-8275，提供高达40稠密TOPS的AI性能，并配备STM32H5微控制器实现实时控制
16 GB RAM + 64 GB eMMC + 可扩展存储
基于Linux系统，预装Ubuntu OS + Zephyr RTOS
使用Arduino应用实验室、@Hugging Face、@Edge Impulse和高通AI Hub加速AI开发
通过Arduino认证计划实现从原型到量产的无缝过渡

首批库存有限。立即预购您的VENTUNO Q，随附免费电源适配器和USB-C线缆！准备进入物理AI的新时代：https://arduino.cc/product-ventuno-q…

Arduino VENTUNO Q - AI在此行动

来源：https://www.arduino.cc/product-ventuno-q 有了VENTUNO Q，AI不再是虚拟存在

专为本地LLM、智能体AI和计算机视觉优化，赋能AI用户转变为AI创造者。

面向现实AI的加速双脑架构

VENTUNO Q将感知、决策与行动集成于单板——消除了多设备方案的复杂性、延迟与成本。它结合高通DragonwingTM IQ8处理器与STM32H5微控制器，通过RPC（远程过程调用）桥接实现无缝通信。

AI大脑

AI大脑

Dragonwing IQ-8275处理器提供NPU、CPU和GPU支持复杂神经网络推理——拥有出色的40稠密TOPS性能。

行动大脑

行动大脑

STM32H5F5微控制器实现亚毫秒级响应，为机器人、运动系统和工业接口提供稳定、确定性的控制保障。

毫不妥协的芯片与软件

将边缘智能直接映射到稳健物理执行单元的集成生态系统。

40

40稠密TOPS

高通®️ HexagonTM

16

16 GB LPDDR5 RAM

由NPU、CPU和GPU共享

x8

八核

高通®️ KryoTM主频最高2.36 GHz

<1

<1 ms

STM32H5F5 @ 250 MHz

图形处理高通®️ AdrenoTM 623

扩展M.2插槽支持NVMe（PCIe Gen.4）

操作系统Ubuntu, Zephyr（Debian即将推出）

多功能、即用型AI模型开启无限可能

利用为VENTUNO Q集成NPU优化的多种AI模型加速开发——或针对独特挑战进行定制！通过Edge Impulse和高通®️ AI Hub驱动，这是通往丰富AI库的门户。

本地LLM

本地LLM

使用通义千问4或Gemma 4在设备端完成复杂的自然语言理解，无需云依赖或数据传输。

本地VLM

本地VLM

如通义千问3 VLM等模型结合视觉感知与自然语言理解，用于图像描述、场景说明、OCR等任务。

语音合成与识别

语音合成与识别

利用Melo TTS和Whisper使离线设备理解自然语音、转录内容并生成拟人化响应。

手势识别

手势识别

使用MediaPipe识别手势、手指动作和手语，实现无接触界面与人机交互。

物体追踪

物体追踪

使用YOLO-X（你只需再看一眼-扩展版）实时追踪多人、车辆或物体，支持多摄像头视角。

姿态检测

姿态检测

使用PoseNet等模型追踪身体姿态、关节位置和运动模式。适用于健身应用、安全监控和互动游戏。

四种AI构建方式

体验

体验

打开精选示例，无需编码即可实时观察AI运行效果。

改装

改装

修改现成示例：调整参数、微调代码、即时更新应用。

塑造

塑造

从Hugging Face或高通AI Hub导入自有模型，或使用Edge Impulse训练专属模型。

精通

精通

使用自定义工具链进行定制，利用Linux完整功能构建高级处理流程。

敬请关注更多AI模型更新动态

AI驱动系统

AI驱动系统

完全离线运行的AI助手，确保数据隐私。适用于智能售货亭、医疗助手、交通流分析等场景。

机器人与运动控制

机器人与运动控制

完整的机器人技术栈：环境感知的视觉处理结合确定性的电机控制，实现精准操作与导航。

边缘AI视觉与传感系统

边缘AI视觉与传感系统

自动化质量控制、预测性维护和流程优化：同时满足工业可靠性、安全性和连接标准。

教育与研究

教育与研究

用于算法原型开发、发表突破性研究及教授高级AI与机器人概念的强大灵活平台。

探索全部卓越规格

VENTUNO Q的设计融合了所有硬件特性，使其成为强大且易用的边缘AI平台，可从原型开发零摩擦过渡到量产。

16 GB RAM

16 GB RAM

高带宽16 GB RAM支持并发多模型AI推理。

64 GB可扩展存储

64 GB可扩展存储

工业级eMMC存储，外加M.2连接器支持NVMe Gen.4存储扩展。

三路MIPI-CSI摄像头支持

三路MIPI-CSI摄像头支持

三个4通道接口实现360°环境感知、立体深度感知和多角度检测。

显示输出

显示输出

MIPI-DSI支持触摸屏和交互面板，HDMI连接显示器和投影仪，USB-C DisplayPort交替模式提供多功能视频输出。

无线与有线网络

无线与有线网络

三频Wi-Fi®️ 6（2.4/5/6 GHz）和蓝牙®️ 5.3提供无线连接，2.5 Gb以太网有线连接。

通用USB连接

通用USB连接

USB-C用于高速视觉和音频数据传输。双USB-A 3.0端口连接外设和存储设备。

工业I/O与控制

工业I/O与控制

CAN-FD支持专业电机控制器和工业网络。PWM和确定性GPIO实现亚毫秒级响应。

无与伦比的硬件兼容性加速创新

VENTUNO Q提供卓越的生态兼容性、大容量内存存储和专业级扩展选项。因为当您拥有合适的工具时，创新便会加速。

Arduino® UNO™扩展板支持

Arduino® UNO™扩展板支持

原生兼容所有UNO扩展板、电机控制器、传感器和无线接口，开箱即用。

Raspberry Pi® Hat兼容性

Raspberry Pi® Hat兼容性

标准40针GPIO接头提供与Raspberry Pi配件的完整电气和机械兼容性。

Arduino® Modulino™节点与Qwiic连接

Arduino® Modulino™节点与Qwiic连接

免焊接Qwiic连接器支持可级联Modulino节点及数百种Qwiic兼容传感器，提供防误插极性连接。

高速媒体载体支持

高速媒体载体支持

高级载体接头（JMEDIA、JOMEGA、JMISC）为高速摄像头、显示器、多轴控制和传感器融合提供专用通道。

组件详细规格**微处理器（MPU）**高通DragonwingTM IQ8（IQ-8275）： • CPU：8核高通®️ KryoTM • GPU：高通®️ AdrenoTM 623 • NPU：高通®️ HexagonTM 40稠密TOPS • 高通Spectra 692 ISP操作系统：Ubuntu或Debian上游版本

**微控制器（MCU）**STM32H5F5： • Arm® Cortex® M33 @ 250MHz • 4MB闪存 • 1.5MB RAM操作系统：基于Zephyr的Arduino内核

内存16GB LPDDR5存储• 64GB eMMC • M.2连接器支持NVMe Gen.4外部存储连接• Wi-Fi®️ 6 2.4/5/6 GHz板载天线 • 蓝牙®️ 5.3板载天线 • 1x 2.5Gbit RJ45摄像头• USB摄像头支持 • 3x MIPI CSI连接器，通过JMEDIA接头与2x MIPI CSI复用视频• 1x HDMI通过JMEDIA接头与MIPI DSI复用 • 支持USB-C视频输出（DP交替模式） • JMEDIA接头提供MIPI DSI引脚音频JMISC接头提供2x麦克风输入/耳机输出/耳塞输出/线路输出电源• USB-C连接器5VDC最大3A • 5.5x2.1mm电源接口12-24VDC • 螺丝端子7-24VDC • JOMEGA接头7-24VUSB• 1x USB-C端口支持主机/设备角色切换、电源角色切换和视频输出 • 2x USB 3.0 Type A • 2x USB 3.0位于JOMEGA接头CAN• 1x CAN-FD PHY位于螺丝端子 • 3x CAN-FD（无PHY）位于JOMEGA接头 • 1x CAN-FD（无PHY）位于UNO扩展板接头尺寸• 160x100x25.8 mm

常见问题解答

能否使用标准Linux工具替代Arduino应用实验室进行开发？

当然可以。VENTUNUN Q是标准的Ubuntu计算机。这意味着您可以使用VS Code、PyCharm、Eclipse、Vim、Emacs等标准IDE，Python虚拟环境与包管理器，用于隔离环境的Docker容器，SSH远程开发及无界面操作。支持您偏好的任何框架或工具链！Arduino应用实验室是快速路径，而非必要要求。

VENTUNUN Q支持哪些AI模型？

VENTUNUN Q提供高达40稠密TOPS的AI算力，支持通义千问3 4B LLM；通义千问2.5 7B和3 4B VLM；Gemma 4 E2B和E4B；Whisper ASR；Melo和Piper TTS；YOLOX小物体检测；MediaPipe手势识别等模型。

VENTUNUN Q支持哪些框架？

通过高通®️ AI Hub优化的即用型组件快速入门。生成式AI用例方面，VENTUNUN Q支持通过llama.cpp和GGUF模型进行LLM推理，非常适合边缘本地运行。您也可以使用高通开源Gen AI运行时GenieX运行这些模型。同时，您可以使用熟悉的PyTorch等高级AI框架，进行针对特定应用的自定义模型开发、优化与部署。

VENTUNUN Q与其他边缘AI开发板有何不同？

VENTUNUN Q旨在助您从创意走向部署应用——而不仅是工作原型。此体验的核心是Arduino应用实验室，这个完整的端到端平台用于构建、部署和管理AI应用，其功能远超现有任何边缘AI开发板，使专业级边缘AI开发触手可及。

VENTUNUN Q的双脑架构将高达40稠密TOPS的AI算力与专用实时微控制器相结合，在单板上实现智能推理与确定性执行。这使其成为机器人、工业控制及任何需要AI与物理世界交互应用的理想选择。与UNO扩展板、Raspberry Pi Hats和Modulino节点的广泛生态兼容性保持原型开发的快速与熟悉感。

VENTUNUN Q支持哪些操作系统？

VENTUNUN Q预装Canonical发行的Ubuntu系统，并捆绑Ubuntu Pro许可证提供企业级安全更新——使其立即适用于专业、商业和工业开发者。支持Debian（即将推出）的完整上游版本。支持嵌入式专用开发。其双架构的微控制器端运行基于Zephyr RTOS的Arduino内核。

VENTUNUN Q配备多少内存与存储？

VENTUNUN Q配备16（2×8）GB LPDDR5 RAM和64 GB eMMC板载存储，协同工作支持在边缘离线运行真实AI。

16 GB RAM作为快速工作内存——足以加载生成式模型（通义千问3和Gemma 4等LLM与VLM，以及大型GGUF模型）、运行推理并同时保持应用与Ubuntu运行。这大约是典型8 GB边缘开发板内存的两倍，使您能够处理更大模型和更丰富的多模态流程而不遇瓶颈。

64 GB板载存储用于存放Ubuntu、AI模型、应用及数据。由于VENTUNUN Q从快速焊接存储启动运行而非可移动microSD卡，您将获得可靠的、可重复的启动体验及适合部署和现场运行的性能。

除64 GB板载存储外还可添加多少存储？

M.2连接器支持NVMe SSD。

能否为VENTUNUN Q训练自定义AI模型？

绝对可以。您可以在第三方和自定义推理引擎上训练自有模型。我们推荐使用Edge Impulse集成平台上传训练数据，在云基础设施上训练模型，并自动为VENTUNUN Q硬件进行优化量化——然后一键部署至Arduino应用实验室！

VENTUNUN Q是否支持ROS（机器人操作系统）？

是的，VENTUNUN Q兼容ROS 2。

能否将VENTUNUN Q原型发展至量产？

可以。通过Works with ArduinoTM (http://arduino.cc/pro/works-with-arduino/)计划，VENTUNUN Q为您提供从原型到量产的清晰路径。在VENTUNUN Q上开发验证，然后过渡到基于相同高通DragonwingTM IQ8的第三方SOM——在保留软件投资的同时扩展产品，因为兼容的Arduino应用无需代码更改即可移植。认证合作伙伴包括SECO及其SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 (https://www.seco.com/products-services/computer-on-module/smarc/som-smarc-dragonwing-iq8?utm_source=arduino&utm_medium=referral&utm_campaign=som_smarc_dragonwing_iq8)和Clea软件平台，以及Toradex及其Aquila IQ8 (https://www.toradex.com/computer-on-modules/aquila-arm-family/iq-8275)和Torizon平台。更多OEM厂商正与Arduino和高通合作，将更多Works with Arduino认证产品推向市场。

了解更多关于Works with Arduino认证计划 (http://arduino.cc/pro/works-with-arduino/)的信息。

高通品牌产品是高通技术公司和/或其子公司的产品。Arduino、VENTUNO、UNO和Modulino是Arduino S.r.l.的商标或注册商标。