瑞莎近日推出了一款名为Cubie A7S的新型单板计算机，这款产品凭借其高能效和专用智能终端定位，迅速吸引了市场的关注。该设备专为本地化人工智能应用场景设计，如家庭自动化、教育实验、工业边缘计算以及个人数字助理等领域，展现了其广泛的应用潜力。
Cubie A7S搭载了全志A733处理器，并辅以RISC-V E902实时协处理器，形成了强大的计算核心。全志A733芯片采用异构八核架构，其中包含两个主频高达2.0GHz的Cortex-A76核心，负责处理高负载任务；同时，还有六个主频为1.8GHz的Cortex-A55核心，专门处理后台任务。该芯片还集成了3 TOPS（INT8）算力的神经网络处理单元（NPU），能够显著加速本地模型推理，提升整体性能。
在存储方面，Cubie A7S配备了LPDDR5内存，数据传输带宽相比前代产品提升了50%，为用户提供了更流畅的数据处理体验。同时，该设备支持通过microSD卡、eMMC存储模块以及M.2 NVMe固态硬盘（通过PCIe 3.0转接）进行存储扩展，满足了用户多样化的存储需求。
尽管功能强大，Cubie A7S在功耗控制方面却表现出色。在典型的OpenClaw运行状态下，即持续监听、周期性API调用及GPIO控制时，设备功耗维持在4-5W之间，日均耗电量仅为约0.01度，展现了其出色的能效比。
Cubie A7S的物理尺寸为51×51毫米，小巧便携。它集成了30+15针通用输入输出接口（GPIO），支持UART、I²C、SPI、PWM等多种通信协议，可以轻松连接各类传感器与执行器件，为用户的创意实现提供了无限可能。
在外部接口方面，Cubie A7S同样表现出色。它提供了1个USB 3.2接口（支持DisplayPort视频输出）、2个USB 2.0接口、千兆以太网口、Wi-Fi 6无线网卡以及PCIe 3.0扩展槽，满足了用户多样化的连接需求。
为了进一步提升用户体验，Cubie A7S预装了Radxa操作系统镜像，内置了Docker容器环境、Python与Node.js运行环境以及OpenClaw依赖库。这使得用户可以在5分钟内完成基础配置，并通过自然语言指令轻松控制外接设备，实现了智能化、便捷化的操作体验。
