Jetson 与 Rockchip 视频流处理架构深度对比：两种 AI 视觉体系的核心差异

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Jetson 与 Rockchip 视频流处理架构深度对比：两种 AI 视觉体系的核心差异

一、前言

在嵌入式视觉计算领域，视频流（Video Pipeline）是整个系统的核心通道——从图像传感器采集原始信号，到视频数据传输、编码、显示，再到 AI 模型进行分析决策。NVIDIA 的 Jetson 平台 与瑞芯微的 Rockchip RK3588 平台 分别代表了两种截然不同的体系设计：

• Jetson：GPU 主导型架构，追求高性能计算与 AI 深度推理能力；
• Rockchip：异构协同架构，注重能效、视频流并行处理与硬件集成度。

本文将从硬件模块、系统架构、视频流管线、AI 加速框架等多个角度，深入对比两者的核心差异与应用方向。

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二、总体架构对比

对比维度	NVIDIA Jetson 系列	Rockchip RK3588 系列
处理器架构	ARM Cortex-A78AE + Ampere GPU + DLA	ARM Cortex-A76 + Mali-G610 GPU + NPU
核心计算单元	GPU (CUDA Cores) + DLA	NPU + GPU + VPU
视频处理模块	NVENC/NVDEC + ISP + Argus	MPP + RGA + RKISP + RKCIF
内存系统	统一内存架构（Shared GPU/CPU RAM）	异构 DMA 通道，独立缓存访问
AI 推理框架	CUDA + TensorRT + DeepStream	RKNN Toolkit + OpenCL + GStreamer
主要方向	视频分析、AI 计算、机器人视觉	视频采集、流转、边缘推理

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三、核心硬件模块对比

1️⃣ 图像采集与 ISP 处理

模块	Jetson 平台	Rockchip 平台	差异说明
Camera Interface	MIPI CSI-2 / GMSL2	MIPI CSI-2 / USB UVC / HDMI IN	RK3588 接口更灵活，支持多源输入
ISP（Image Signal Processor）	集成于 SoC 内，由 Argus Framework 控制	独立驱动 RKISP，通过 V4L2 框架控制	Jetson ISP 与 GPU 紧耦合，延迟低；RKISP 独立更通用
Sensor Pipeline	NVCSI + VI + ISP 统一框架	RKCIF + RKISP 模块化分层	Rockchip 的分层结构更易于多传感器同步管理

Jetson 以 图像质量与实时性 为优先，ISP 设计面向高精度感知系统；而 Rockchip 则偏向 多通道同步与扩展性，支持更多传感器接入场景（如多目立体摄像、环视系统等）。

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2️⃣ 视频编解码单元（VPU / NVENC / NVDEC）

模块	Jetson 平台	Rockchip 平台	差异说明
视频解码器	NVDEC（H.264/H.265/VP9/AV1）	MPP 解码单元（H.264/H.265/VP9/AVS2）	两者性能接近，NVDEC 延迟更低
视频编码器	NVENC 硬件编码器	MPP 编码器	MPP 在功耗与长时间稳定性上优于 NVENC
媒体框架接口	DeepStream + GStreamer 插件	MPP + V4L2 + GStreamer	Jetson 封装性强，Rockchip 可灵活自定义
处理模式	GPU 内存直通（Zero-copy）	DMA 缓冲区共享（ION）	Jetson 延迟更低，Rockchip 更节能

Jetson 的 NVENC/NVDEC 架构为 AI 视频流分析优化，而 Rockchip 的 MPP 设计更强调 高并发、低功耗、多格式支持，更适合边缘存储与流媒体应用。

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3️⃣ 图像加速单元（GPU / RGA / CUDA）

模块	Jetson 平台	Rockchip 平台	差异说明
图像加速单元	CUDA GPU（并行浮点计算）	RGA（Raster Graphic Accelerator）	CUDA 功能强大但功耗高；RGA 轻量高效
图像操作	图像旋转、缩放、滤波、深度卷积	缩放、旋转、裁剪、颜色空间转换	Jetson 可在 GPU 层执行 AI 前处理；Rockchip 借助 RGA 降低CPU占用
AI 前处理	GPU Tensor 加速	RGA + NPU 预处理协同	Rockchip 的异构协同效率较高，在功耗控制上表现更优

Jetson 使用 GPU 直接处理视频帧的图像操作，而 Rockchip 使用专用硬件 RGA 执行轻量级操作，这种分离设计在多流场景下更具能效优势。

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4️⃣ AI 推理与加速模块

模块	Jetson 平台	Rockchip 平台	差异说明
AI 加速单元	GPU + DLA（Deep Learning Accelerator）	NPU（Neural Processing Unit）	Jetson 算力更高，Rockchip 功耗更低
AI 框架支持	TensorRT, DeepStream, PyTorch, ONNX	RKNN Toolkit, TensorFlow Lite, ONNX	Jetson 更适合 AI 研发，RKNN 适合模型部署
算力表现	50~275 TOPS (不同型号)	6~10 TOPS (RK3588)	Jetson 适合高端AI，Rockchip适合轻量推理
应用定位	多流视频AI分析、机器人视觉	智能摄像机、AI边缘终端

Jetson 的优势在于其 GPU 深度学习并行计算能力，能够同时运行多个模型推理。
Rockchip 的优势在于 能效比 和 高密度模型部署，非常适合固定任务场景（如人脸识别、物体检测等）。

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四、系统设计差异总结

设计层面	Jetson 平台	Rockchip 平台
系统设计理念	GPU 主导计算流，统一视频与 AI 数据通路	多模块异构协同，分层管控视频流
数据通路优化	GPU 内存直通、低延迟	DMA/ION 通道共享、低功耗
系统可扩展性	封装性强，生态完善	可裁剪性高，灵活适配不同产品
开发框架	JetPack + DeepStream 一体化	Linux SDK + MPP + GStreamer + RKNN 自定义组合
功耗控制	性能优先	能效优先

Jetson 更像一台“小型 AI 服务器”，适合多模型推理与 AI 边缘分析；
而 Rockchip 更像一个“多媒体中心”，强调视频流处理效率与系统稳定性。

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五、AI 应用方向对比

应用场景	Jetson 平台	Rockchip 平台
视频智能分析	支持多流实时推理（YOLO、SSD）	支持轻量化模型（MobileNet、NanoDet）
机器人视觉 / SLAM	GPU 并行点云与深度匹配	中低速 SLAM 或目标检测
智能安防	高精度识别与多流检测	多通道实时视频录制 + AI 分析
工业检测 / 医疗影像	高精度 + TensorRT 优化	可嵌入式边缘检测低延迟处理
消费类AI终端	成本较高，不适合大规模量产	高性价比，适合产品落地

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六、结语：两种体系的互补共存

Jetson 和 Rockchip 并非竞争关系，而是两种不同市场定位的互补体系：

• Jetson 适用于高性能 AI 推理、复杂视觉感知与算法研发。
• Rockchip 适用于量产型、低功耗、多媒体与轻量 AI 边缘产品。

未来嵌入式 AI 生态中，越来越多的企业会采用“双平台”策略：

在 Jetson 上完成模型开发与验证，再 迁移至 Rockchip 进行量产落地。

这种模式不仅平衡了研发效率与成本，还推动了国产平台在 AI 视频流处理领域的成熟与发展。

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