机器人计算平台选型，应该从实际任务开始。这篇文章提供评估问题清单，不包含特定产品规格或测试结论。
1. 任务的边界是什么？
先描述设备需要完成的动作、传感器输入与运行环境。识别感知、规划、控制分别在哪里执行，以及网络断开时本体应该保留哪些能力。
2. 延迟预算如何分配？
把传感器采集、预处理、推理、后处理和执行链路放在同一张预算表中。测量端到端延迟与波动，区分模型吞吐量与闭环响应时间。
3. 内存和数据搬运是否成为约束？
记录权重、激活、中间张量与多摄像头输入的内存需求。评估目标模型在具体精度与输入尺寸下的表现，保留模型版本与运行时版本，便于复现。
4. 功耗与热设计能否支持持续运行？
明确可接受的功耗范围、散热条件与任务时长。比较稳定状态下的性能，记录是否发生降频，并区分芯片、模组和整机测量边界。
5. 软件生态能否支撑项目周期？
检查模型转换、算子支持、调试工具、操作系统与传感器驱动。验证 SDK 更新、文档可用性与供应生命周期，尽早运行一个最小实际任务。
把问题变成实验记录
建议每次测试保存以下信息：模型与版本、输入规格、精度、运行时、功耗模式、环境温度、测量方法和原始结果。这样的记录比没有测试条件的排行榜更适合作为团队决策依据。
后续 SoC Database 将使用统一字段记录资料来源与核验状态。涉及具体产品的结论，应以相应官方文档和可复现实验为依据。