规模一上来，问题从「算力够不够」变成「通信与调度稳不稳」。
结论：单体智能留在本体/边缘，群体调度与模型训练放机房；边缘节点按区域部署（每 10–50 台机器人一个），避免所有流量回中心。
通信延迟与丢包是首要风险，网络设计比算力选型更关键。
架构是「本体（实时控制）→ 边缘节点（局部感知融合/任务分配）→ 机房（训练、全局调度、数据）」。GPU 在边缘做局部推理，机房做训练与仿真。
第二段是降级：边缘节点故障时，本体要能安全完成任务或停靠，不能整体瘫痪。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 边缘局部推理 | 中等算力 | FP16/INT8 | 功耗、稳定性 | 按区域机器人数量配 |
| 全局调度 | CPU + 数据库 | — | CPU、内存 | GPU 基本不参与 |
| 训练与仿真 | 算力 + 显存 | FP16/FP32 | 显存容量、多卡 | 机房统一 |
| 数据回流 | 网络与存储 | — | 带宽、集中存储 | 视频数据量大 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB 低功耗，边缘节点推理。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，边缘重推理或多机协同。 |
| RTX A4000 | 16 GB GDDR6 | 19.17 TFLOPS | 140 W | 16GB，小区域边缘节点。 |
| Jetson AGX Orin 64 GB | 64 GB LPDDR5 | 5.33 TFLOPS | 60 W | 本体/微边缘平台。 |
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单体不需要大卡，总量取决于机器人数与任务复杂度。按区域部署边缘节点比集中到机房更实际。
取决于降级设计。建议本体保留最小安全逻辑，边缘故障时进入安全模式而不是瘫痪。
极其重要。AGV/AMR 掉线会引发调度死锁，这是规模化后最常见的故障源。
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