RK3568、RK3576、RK3588，如何匹配边缘 AI 项目
先写清设备必须稳定完成的任务，再比较 CPU、NPU、内存、视频与 I/O。单看算力数字无法完成选型。
先填一张负载表
建议把需求拆成六列：模型与精度、摄像头与视频路数、显示数量与分辨率、外围接口、系统与驱动、整机功耗和成本。只有写到可测试的条件，平台差异才有意义。
NPU TOPS 是一个入口参数，不是整机性能结论。模型转换、算子支持、内存带宽和视频链路都会影响最终结果。
三档平台分别适合什么任务
RK3568：成熟通用与成本优先
官方资料给出四核 Cortex-A55、1 TOPS NPU、4K60 解码和多种显示接口。适合 HMI、IoT、POS 与轻量边缘 AI，优势是任务边界清楚、通用 I/O 丰富。
RK3576：AI 与成本的中间档
八核 CPU、6 TOPS NPU、8K30 解码、三路异显和 CAN FD，使它适合智能终端与视觉识别。当 RK3568 余量不足、RK3588 又造成成本或散热压力时，RK3576 值得优先验证。
RK3588：复杂计算与扩展优先
大小核八核 CPU、Mali-G610 GPU、6 TOPS NPU、8K60 解码和 PCIe 3.0，更适合多路视觉、机器人和复杂多媒体。代价是供电、散热、BSP 与整机成本需要同步升级。
决定前逐项核对
- 模型是否能在目标 RKNN 工具链中正确转换与验证。
- 摄像头输入、编解码和显示输出能否同时运行。
- 内存容量与带宽是否覆盖峰值，而不仅是平均负载。
- PCIe、USB、SATA、CAN、串口等接口是否存在复用限制。
- 目标 Android/Linux 版本、驱动和 OTA 路径是否明确。
- 散热、供电、EMC 与结构空间是否匹配整机。
- 板卡生命周期、交期和替代料策略是否已确认。