1. 行业背景：移动医疗与国产化替代的双重需求

移动 C 臂机工作的特殊性，使得 x86 架构的缺陷被放大：

1. 续航挑战：C 臂机通常依赖内置电池供电，x86 平台动辄 35W 以上的 TDP 严重缩短了设备的续航时间。
2. 供应链安全：关键的影像处理芯片和 CPU 长期依赖进口，给国产医疗器械供应链带来风险。
3. 体积与散热：x86 方案需要复杂的散热系统，不利于 C 臂机的轻量化和小型化设计。

SAIL-RK3588 凭借其 5W 左右的低功耗 和 高性能异构计算，成为国产化替代的最佳选择。

2. 核心架构：RK3588 如何满足 C 臂机需求

C 臂机工作站的核心需求是高速数据吞吐、实时图像处理和标准显示输出。RK3588 的硬件特性精准匹配：

3. 技术实践：影像处理流水线的 ARM 迁移

将 C 臂机的核心算法从 x86 迁移到 SAIL-RK3588 是一项复杂的系统工程。

3.1 数据采集与传输优化

• DMA 零拷贝：利用 RK3588 的 DMA（直接内存存取）机制，将 PCIe 采集卡传输的原始 X 射线数据直接写入 LPDDR4 内存，绕过 CPU 介入，降低延迟。
• 内存带宽：RK3588 支持最高 32GB LPDDR4。这对于存储多帧 C 臂机透视/采集序列至关重要。

3.2 实时图像处理异构加速

C 臂机图像处理（如去噪、增强）是计算密集型任务：

• GPU 加速：利用 Mali-G610 GPU 的 OpenCL/Vulkan 计算能力，将串行的图像滤波（如中值滤波、递归降噪）重构为并行的 GPU Kernel，实现实时处理。
• NPU/AI 增强：利用 RK3588 的 NPU（通常为 6TOPS），部署基于深度学习的低剂量图像去噪模型。在不增加 X 射线剂量的情况下，提升图像质量，保障患者安全。
• CPU 任务：A76 大核专注于上层的 DICOM 协议处理、PACS 通信及用户界面（UI）响应。

3.3 DICOM 存储与显示

• 存储优化：将 NVMe SSD 挂载为 DICOM 存储目录。利用 Linux ext4 文件系统 优化性能，确保手术录制和调阅瞬间完成。
• 显示校正：利用 HDMI 2.1 高带宽输出，并在软件层（如 DRIVER/VOP 驱动）实现 DICOM Part 14 曲线 映射，确保显示的灰阶准确性符合诊断标准。

4. 迁移挑战与国产化价值

5. 总结

电鱼 SAIL-RK3588 平台不仅在性能上达到了移动 C 臂机工作站的要求，更以其卓越的能效比和全链路的国产化支持，为医疗影像设备提供了一条成功的 ARM 替代路径。通过将核心算力掌握在国产芯片上，我们不仅提升了产品的竞争力，更保障了医疗影像设备供应链的自主可控，是新一代国产化医疗设备设计中的关键实践。

核心规格速查：

• SOC：Rockchip RK3588
• 关键接口：PCIe 3.0, NVMe/SATA, HDMI 2.1
• 计算核心：8核 CPU + Mali-G610 GPU + NPU
• 优势：低功耗、高集成度、国产化供应链