Разработчики, использующие импортные модули Orange Pi, Raspberry Pi, Radxa и тому подобное в составе БПЛА, робототехнических комплексов, систем машинного зрения, Edge‑вычислителей, получили отечественную альтернативу — Бортовую Доверенную Вычислительную Платформу (БДВП).
По вычислительной мощности БДВП не уступает зарубежным аналогам. Платформа строится на базе процессоров RockChip RK3568, RK3588, RK3576 и предлагает модификации с ИИ‑ускорителем до 32 TOPS а также поддержку операционных систем Linux Debian и Astra Linux.
Платформа ориентирована на российский рынок и может модернизироваться под требования заказчиков даже при заказе малых партий, тогда как для ряда зарубежных решений подобные изменения доступны только при значительно больших объемах производства.
Главное преимущество БДВП — готовность к жестким условиям эксплуатации на транспорте и объектах критической информационной инфраструктуры.
БДВП построена по модульному принципу на базе компьютерных модулей стандарта SMARC, что позволяет оптимально масштабировать ее производительность. Устройство обладает малыми габаритами и весом, что делает его пригодным для размещения на борту БПЛА, а также интеграции в наземную робототехнику, интеллектуальные видеокамеры и Edge AI видеосерверы.
Платформа оснащена богатым набором промышленных и периферийных интерфейсов (Ethernet, CAN, UART, I2C, USB 2.0/3.0, HDMI), а также слотами расширения MiniPCIe и M.2. Это позволяет гибко адаптировать вычислитель под специфику конкретного проекта без изменения ее базовой архитектуры.
Для обеспечения информационной безопасности платформа оснащена сертифицированным модулем СКЗИ, обеспечивает аппаратную защиту каналов передачи данных и управления, доверенное хранение программного обеспечения и помогает реализовать требования ПП РФ № 1701 для беспилотных авиационных систем (БАС).
Внедрение серийной отечественной платформы позволяет разработчикам существенно сократить сроки вывода новых систем на рынок, снизить стоимость проектирования, гарантировать предсказуемость поставок и возможность масштабирования производительности.
