🎯 สรุปสั้นๆ

  • Jetson Orin Nano คือจุดเริ่มต้นที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับงาน Edge AI ระดับเริ่มต้น-กลาง ด้วย AI Performance 20–40 TOPS และราคาที่เข้าถึงได้ เหมาะกับโปรเจกต์ที่ต้องการสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและงบประมาณ
  • Jetson Orin NX ให้ AI Performance สูงถึง 70–100 TOPS รองรับงานที่ซับซ้อนกว่า เช่น Multi-Camera Processing และ Real-time Deep Learning Inference เหมาะกับ Use Case ระดับ Enterprise ที่ต้องการความเสถียรและความสามารถสูง
  • Module Only คือตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการนำไปฝังในผลิตภัณฑ์จริงหรือเตรียมสู่ Mass Production ขณะที่ Dev Kit เหมาะกับช่วง Prototype และการทดสอบระบบก่อนตัดสินใจลงทุนเต็มรูปแบบ
  • การเลือกรุ่นที่ถูกต้องต้องพิจารณาจาก 3 ปัจจัยหลัก ได้แก่ ระดับ AI TOPS ที่ต้องการ, ปริมาณ RAM ที่โมเดลต้องใช้ และ Power Budget ของอุปกรณ์ปลายทาง
  • ทั้ง Orin Nano และ Orin NX รองรับ JetPack SDK และ CUDA Ecosystem เดียวกัน ทำให้การ Migration จากรุ่นหนึ่งไปอีกรุ่นทำได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ทั้งหมด

จากการสำรวจของ Grand View Research พบว่าตลาด Edge AI Computing มีมูลค่าสูงถึง $14.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2023 และคาดว่าจะเติบโตในอัตรา CAGR กว่า 20.8% ต่อปี จนถึงปี 2030 — ตัวเลขนี้สะท้อนให้เห็นว่าการประมวลผล AI ที่ขอบเครือข่ายไม่ใช่เทรนด์ชั่วคราว แต่คือโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของอุตสาหกรรม และ NVIDIA Jetson Orin Series คือหนึ่งในแพลตฟอร์มที่อยู่ตรงกลางของการเปลี่ยนแปลงนี้ โดยเฉพาะ Jetson Orin Nano และ Jetson Orin NX สองรุ่นที่ครอบคลุมความต้องการตั้งแต่ระดับ Prototype ไปจนถึง Production จริงในอุตสาหกรรม Robotics, Smart City และ Industrial AI

           บทความนี้จัดทำขึ้นเป็นคู่มืออ้างอิงสำหรับผู้ที่ต้องการเข้าใจความแตกต่างของทั้งสองรุ่นอย่างครบถ้วน ครอบคลุมตั้งแต่การเปรียบเทียบสเปคเชิงเทคนิคแบบ Side-by-Side, ความแตกต่างระหว่างรูปแบบ Module Only และ Dev Kit, เกณฑ์การเลือกตามงบประมาณและ Stage of Development รวมถึงตัวอย่าง Use Case จริงในแต่ละอุตสาหกรรม เพื่อให้สามารถสื่อสารคุณค่าของผลิตภัณฑ์ได้อย่างตรงจุดและปิดการขายได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

           ในยุคที่ Artificial Intelligence ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่อีกต่อไป การประมวลผล AI ที่ขอบเครือข่าย หรือที่เรียกว่า Edge AI Computing กำลังกลายเป็นหัวใจสำคัญของอุตสาหกรรมยุคใหม่ ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์อัตโนมัติในโรงงาน กล้องวิเคราะห์ภาพในสมาร์ทซิตี้ หรือระบบตรวจสอบคุณภาพในสายการผลิต ทั้งหมดนี้ต้องการแพลตฟอร์มที่ประมวลผลได้เร็ว ใช้พลังงานต่ำ และติดตั้งได้ในพื้นที่จำกัด NVIDIA ตอบโจทย์ความต้องการนี้ด้วย Jetson Orin Series ซึ่งเป็น Edge AI Computing Platform ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงาน AI ในระดับ Production จริง

           Jetson Orin Series ประกอบด้วยผลิตภัณฑ์หลายระดับที่ครอบคลุมตั้งแต่งาน AI ระดับเริ่มต้นไปจนถึงระดับ Enterprise โดยในบทความนี้จะโฟกัสที่ 2 รุ่นหลักที่กำลังได้รับความสนใจจากตลาด ได้แก่ Jetson Orin Nano และ Jetson Orin NX ซึ่งทั้งสองรุ่นมีให้เลือกทั้งในรูปแบบ Module Only สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการฝังลงในผลิตภัณฑ์ของตนเอง และรูปแบบ Dev Kit ที่มาพร้อมอุปกรณ์ครบชุดสำหรับการพัฒนาและทดสอบระบบ ความแตกต่างของทั้งสองรุ่นครอบคลุมตั้งแต่ระดับ AI Performance วัดเป็น TOPS (Tera Operations Per Second), ปริมาณ RAM, จำนวน GPU Cores ไปจนถึงราคาและความเหมาะสมกับแต่ละ Use Case

เลือก Jetson Orin Nano หรือ Orin NX ให้เหมาะกับงานของคุณ

✅ Jetson Orin Nano — จุดแข็งและข้อจำกัด

จุดแข็ง (Pros)

  • ราคาเข้าถึงได้ เริ่มต้นที่ประมาณ $199 (4GB) ทำให้เหมาะกับทีมที่มี Budget จำกัดหรืองานที่ต้อง Deploy จำนวนมาก
  • ขนาดกะทัดรัดและประหยัดพลังงาน ใช้พลังงานเพียง 5–10W เหมาะกับอุปกรณ์ที่ใช้แบตเตอรี่หรือพื้นที่ติดตั้งจำกัด
  • เหมาะสำหรับ Prototype และ Proof of Concept ลดความเสี่ยงในช่วงทดสอบระบบก่อนตัดสินใจ Scale ขึ้น
  • รองรับ JetPack SDK และ CUDA Ecosystem เต็มรูปแบบ ทำให้ทีม Software ไม่ต้องเรียนรู้ใหม่

ข้อจำกัด (Cons)

  • AI Performance (TOPS) ต่ำกว่า อยู่ที่ 20–40 TOPS ซึ่งอาจไม่เพียงพอสำหรับงาน Multi-Model Inference หรือ Real-Time Video Analytics หลายช่องสัญญาณ
  • RAM จำกัด สูงสุด 8GB อาจเป็นคอขวดสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่
  • ไม่เหมาะกับงาน Heavy Inference ระดับ Enterprise ที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำสูง

✅ Jetson Orin NX — จุดแข็งและข้อจำกัด

จุดแข็ง (Pros)

  • AI Performance สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ที่ 70–100 TOPS รองรับ Workload ที่ซับซ้อน เช่น Object Detection, Segmentation และ NLP พร้อมกัน
  • รองรับ Multi-Camera Pipeline และ High-Speed I/O ทำให้ยืดหยุ่นสำหรับระบบ Vision AI ระดับ Production
  • RAM สูงสุดถึง 16GB รองรับโมเดลขนาดใหญ่และ Multi-Task Processing ได้อย่างราบรื่น
  • เหมาะกับการ Deploy จริงในระดับ Industrial และ Enterprise

ข้อจำกัด (Cons)

  • ราคาสูงกว่า เริ่มต้นที่ประมาณ $399 (8GB) อาจเป็นอุปสรรคสำหรับโปรเจกต์ขนาดเล็ก
  • ใช้พลังงานมากกว่า ที่ 10–25W ต้องวางแผนระบบระบายความร้อนและแหล่งจ่ายไฟให้ดีขึ้น
  • อาจเป็น Overkill สำหรับงาน AI ระดับเบาที่ Orin Nano รับได้สบาย ทำให้ Cost per Unit สูงโดยไม่จำเป็น

ข้อดีและข้อเสีย

✅ ข้อดี ❌ ข้อเสีย
ราคาเริ่มต้นต่ำที่สุดใน Orin Series ทำให้เข้าถึงได้สำหรับ Startup และโปรเจกต์ขนาดเล็ก-กลาง AI TOPS ต่ำกว่า Orin NX อย่างมีนัยสำคัญ ไม่เหมาะกับงาน Heavy Inference หรือการรัน Multiple AI Models พร้อมกัน
ขนาด Form Factor เล็กกะทัดรัด และ Power Consumption ต่ำ เหมาะกับอุปกรณ์ที่พื้นที่และพลังงานจำกัด RAM สูงสุด 8GB อาจเป็นข้อจำกัดสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่หรืองานที่ต้องการ High-Resolution Video Processing
เหมาะสำหรับช่วง Prototype และ Proof of Concept ก่อนขยายสู่รุ่นที่ประสิทธิภาพสูงขึ้น ไม่รองรับ Multi-Camera Pipeline ที่ซับซ้อน ทำให้มีข้อจำกัดสำหรับ Use Case ด้าน Smart Surveillance หรือ Autonomous Navigation
รองรับ JetPack SDK และ CUDA Ecosystem ครบชุด สามารถ Upgrade Path ไปยัง Orin NX ได้ในภายหลัง ราคาสูงกว่า Orin Nano อย่างชัดเจน อาจไม่คุ้มค่าสำหรับโปรเจกต์ที่ AI TOPS ระดับต่ำก็เพียงพอ
AI Performance สูงถึง 70–100 TOPS รองรับงาน Deep Learning Inference ที่ซับซ้อนและ Real-time Processing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Power Consumption สูงกว่า ต้องวางแผนระบบจ่ายไฟและการระบายความร้อนอย่างรอบคอบในการออกแบบฮาร์ดแวร์
รองรับ Multi-Camera และ High-Speed I/O ทำให้ยืดหยุ่นกว่าสำหรับ Production System ในระดับ Enterprise อาจเป็น Overkill สำหรับงาน AI ระดับเบา เช่น Basic Image Classification หรือ Keyword Spotting ซึ่ง Orin Nano ก็รับมือได้ดีกว่าในแง่ Cost-Efficiency
ตัวเลือก RAM ถึง 16GB รองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่และการประมวลผลข้อมูลปริมาณสูงพร้อมกัน  
เหมาะกับการ Deploy ในสภาพแวดล้อมจริงที่ต้องการความเสถียรระยะยาว เช่น Industrial Robotics และ Smart City Infrastructure  

          การเลือกระหว่าง Jetson Orin Nano และ Jetson Orin NX ไม่ใช่เรื่องของ “รุ่นไหนดีกว่า” แต่คือเรื่องของ “รุ่นไหนตอบโจทย์ Use Case ของคุณได้ดีกว่า” หากโปรเจกต์ต้องการจุดเริ่มต้นที่ Cost-Effective สำหรับงาน Object Detection, Basic Analytics หรือ Prototype ระบบ AI Orin Nano คือคำตอบที่ถูกต้อง แต่เมื่อ Requirement เติบโตขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Multi-Camera Pipeline, Real-time Inference ที่ต้องการความเร็วสูง หรือการรันโมเดลขนาดใหญ่ใน Production Environment Orin NX 

หากสนใจสินค้าหรือติดต่อสอบถามโดยตรง

ตารางเปรียบเทียบสเปค: Jetson Orin Nano vs Jetson Orin NX

ตารางด้านล่างรวบรวมสเปคหลักของทั้ง 4 รุ่นไว้แบบ Side-by-Side เพื่อให้เห็นภาพรวมความแตกต่างด้านประสิทธิภาพและราคาได้ชัดเจนในคราวเดียว

คุณสมบัติ Orin Nano 4GB Orin Nano 8GB Orin NX 8GB Orin NX 16GB
CPU 6-core Arm Cortex-A78AE 6-core Arm Cortex-A78AE 8-core Arm Cortex-A78AE 8-core Arm Cortex-A78AE
GPU 512-core NVIDIA Ampere 1024-core NVIDIA Ampere 1024-core NVIDIA Ampere 1024-core NVIDIA Ampere
AI Performance 20 TOPS 40 TOPS 70 TOPS 100 TOPS
RAM 4GB LPDDR5 8GB LPDDR5 8GB LPDDR5 16GB LPDDR5
Storage 16GB eMMC 16GB eMMC 16GB eMMC 16GB eMMC
Power Consumption 5–10W 7–15W 10–20W 10–25W
ราคาโดยประมาณ (Module) ~$199 ~$299 ~$399 ~$599

AI TOPS คือตัวชี้วัดสำคัญที่สุดสำหรับงาน Edge AI — ยิ่งสูงยิ่งรองรับ Model ที่ซับซ้อนและ Real-time Inference ได้ดีกว่า

สำหรับผู้ที่กำลังตัดสินใจว่าจะเลือกรูปแบบไหน ตารางนี้สรุปความแตกต่างในมิติที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจซื้อ

คุณสมบัติ Module Only Dev Kit
อุปกรณ์ที่รวมมา เฉพาะ Module Module + Carrier Board + Power Supply + สาย
ราคา ต่ำกว่า สูงกว่า (~$499–$899 ขึ้นอยู่กับรุ่น)
Interface พร้อมใช้ ขึ้นอยู่กับ Carrier Board ที่เลือก USB, HDMI, CSI Camera, M.2, GPIO ครบ
ความยืดหยุ่น สูง — ออกแบบ PCB เองได้ ต่ำกว่า — ใช้ Layout ที่กำหนดมา
เหมาะกับ Production / Embedded Product Prototyping / R&D / การทดสอบระบบ
Software Stack JetPack SDK (ติดตั้งเอง) JetPack SDK (พร้อมใช้งานทันที)
ระยะเวลา Time-to-Market นานกว่า (ต้องออกแบบ Hardware) เร็วกว่า (เริ่ม Develop ได้เลย)
กลุ่มผู้ใช้หลัก Hardware Engineer, OEM Manufacturer Developer, Researcher, System Integrator

 

Dev Kit คือจุดเริ่มต้นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับทีมที่ต้องการทดสอบ Use Case ก่อนตัดสินใจลงทุนใน Production Hardware ในขณะที่ Module Only เหมาะกับขั้นตอนหลังจากที่ Validate แนวทางได้แล้ว และพร้อมนำไปฝังในผลิตภัณฑ์จริง

 

คุณสมบัติหลักของ Jetson Orin Nano และ Orin NX

      Jetson Orin Nano — คุณสมบัติหลัก

  • AI Performance สูงสุด 40 TOPS เหมาะกับงาน Inference ระดับเริ่มต้นถึงกลาง
  • CPU: Arm Cortex-A78AE 6-core, รองรับการประมวลผลแบบ Multi-thread
  • GPU: NVIDIA Ampere Architecture พร้อม 1024 CUDA Cores
  • RAM: 4GB หรือ 8GB LPDDR5 (ขึ้นอยู่กับรุ่นย่อย)
  • Power Consumption ต่ำเพียง 5–10W เหมาะกับ Embedded System ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน
  • Form Factor ขนาดเล็ก รองรับ SODIMM-style connector สำหรับการฝังในผลิตภัณฑ์
  • รองรับ JetPack SDK, CUDA, TensorRT และ DeepStream
  • Dev Kit มาพร้อม Carrier Board, สาย Power, และ Pre-installed OS Image

 

     Jetson Orin NX — คุณสมบัติหลัก

  • AI Performance สูงสุด 100 TOPS รองรับงาน AI ที่ซับซ้อนและ Real-time Inference
  • CPU: Arm Cortex-A78AE 8-core (รุ่น 16GB) / 6-core (รุ่น 8GB)
  • GPU: NVIDIA Ampere Architecture พร้อม 1024 CUDA Cores และ Tensor Cores
  • RAM: 8GB หรือ 16GB LPDDR5 พร้อม Bandwidth ที่สูงกว่า Orin Nano
  • Power Consumption อยู่ที่ 10–25W รองรับ Workload หนักกว่า
  • รองรับ Multi-Camera Pipeline และ High-Speed I/O เช่น PCIe Gen4, USB 3.2
  • Form Factor เดียวกับ Orin Nano (SODIMM) ทำให้เปลี่ยนทดแทนกันได้ใน Carrier Board เดิม
  • Dev Kit รองรับ Interface ครบครัน เหมาะกับการทดสอบระบบระดับ Enterprise

เกณฑ์การเลือก Module Only vs Dev Kit

  • ต้องการ Prototype หรือทดสอบระบบ → เลือก Dev Kit เพราะมาพร้อม Carrier Board และ Interface ครบ ไม่ต้องออกแบบ Hardware เพิ่ม
  • ต้องการฝังในผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป → เลือก Module Only เพื่อความยืดหยุ่นในการออกแบบ PCB และลดต้นทุนการผลิต
  • งบประมาณจำกัด → Dev Kit มีต้นทุนสูงกว่าในระยะสั้น แต่ประหยัดเวลาพัฒนา
  • ทีมมี Hardware Engineering → Module Only เหมาะกว่า เพราะสามารถออกแบบ Carrier Board เองได้
  • ทีมเน้น Software/AI Development → Dev Kit ช่วยให้โฟกัสที่ Model Training และ Deployment ได้ทันที
  • Production Scale → Module Only คือตัวเลือกมาตรฐานสำหรับการผลิตในปริมาณมาก

Robotics & Autonomous Machines

  • ใช้ Orin NX สำหรับ Real-time Path Planning และ Sensor Fusion
  • Orin Nano เหมาะกับ Mobile Robot ขนาดเล็กที่ต้องการ Low Power

Industrial Inspection & Quality Control

  • ตรวจจับ Defect ด้วย Vision AI บนสายการผลิต
  • รองรับ Multi-Camera Input สำหรับการตรวจสอบหลายมุมพร้อมกัน

Smart Retail & Edge Analytics

  • วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าแบบ Real-time โดยไม่ส่งข้อมูลขึ้น Cloud

เลือก Jetson Orin Nano หรือ Orin NX ให้เหมาะกับงานของคุณ

✅ Jetson Orin Nano — จุดแข็งและข้อจำกัด

จุดแข็ง (Pros)

  • ราคาเข้าถึงได้ เริ่มต้นที่ประมาณ $199 (4GB) ทำให้เหมาะกับทีมที่มี Budget จำกัดหรืองานที่ต้อง Deploy จำนวนมาก
  • ขนาดกะทัดรัดและประหยัดพลังงาน ใช้พลังงานเพียง 5–10W เหมาะกับอุปกรณ์ที่ใช้แบตเตอรี่หรือพื้นที่ติดตั้งจำกัด
  • เหมาะสำหรับ Prototype และ Proof of Concept ลดความเสี่ยงในช่วงทดสอบระบบก่อนตัดสินใจ Scale ขึ้น
  • รองรับ JetPack SDK และ CUDA Ecosystem เต็มรูปแบบ ทำให้ทีม Software ไม่ต้องเรียนรู้ใหม่

ข้อจำกัด (Cons)

  • AI Performance (TOPS) ต่ำกว่า อยู่ที่ 20–40 TOPS ซึ่งอาจไม่เพียงพอสำหรับงาน Multi-Model Inference หรือ Real-Time Video Analytics หลายช่องสัญญาณ
  • RAM จำกัด สูงสุด 8GB อาจเป็นคอขวดสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่
  • ไม่เหมาะกับงาน Heavy Inference ระดับ Enterprise ที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำสูง

✅ Jetson Orin NX — จุดแข็งและข้อจำกัด

จุดแข็ง (Pros)

  • AI Performance สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ที่ 70–100 TOPS รองรับ Workload ที่ซับซ้อน เช่น Object Detection, Segmentation และ NLP พร้อมกัน
  • รองรับ Multi-Camera Pipeline และ High-Speed I/O ทำให้ยืดหยุ่นสำหรับระบบ Vision AI ระดับ Production
  • RAM สูงสุดถึง 16GB รองรับโมเดลขนาดใหญ่และ Multi-Task Processing ได้อย่างราบรื่น
  • เหมาะกับการ Deploy จริงในระดับ Industrial และ Enterprise

ข้อจำกัด (Cons)

  • ราคาสูงกว่า เริ่มต้นที่ประมาณ $399 (8GB) อาจเป็นอุปสรรคสำหรับโปรเจกต์ขนาดเล็ก
  • ใช้พลังงานมากกว่า ที่ 10–25W ต้องวางแผนระบบระบายความร้อนและแหล่งจ่ายไฟให้ดีขึ้น
  • อาจเป็น Overkill สำหรับงาน AI ระดับเบาที่ Orin Nano รับได้สบาย ทำให้ Cost per Unit สูงโดยไม่จำเป็น

ข้อดีและข้อเสีย

✅ ข้อดี ❌ ข้อเสีย
ราคาเริ่มต้นต่ำที่สุดใน Orin Series ทำให้เข้าถึงได้สำหรับ Startup และโปรเจกต์ขนาดเล็ก-กลาง AI TOPS ต่ำกว่า Orin NX อย่างมีนัยสำคัญ ไม่เหมาะกับงาน Heavy Inference หรือการรัน Multiple AI Models พร้อมกัน
ขนาด Form Factor เล็กกะทัดรัด และ Power Consumption ต่ำ เหมาะกับอุปกรณ์ที่พื้นที่และพลังงานจำกัด RAM สูงสุด 8GB อาจเป็นข้อจำกัดสำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่หรืองานที่ต้องการ High-Resolution Video Processing
เหมาะสำหรับช่วง Prototype และ Proof of Concept ก่อนขยายสู่รุ่นที่ประสิทธิภาพสูงขึ้น ไม่รองรับ Multi-Camera Pipeline ที่ซับซ้อน ทำให้มีข้อจำกัดสำหรับ Use Case ด้าน Smart Surveillance หรือ Autonomous Navigation
รองรับ JetPack SDK และ CUDA Ecosystem ครบชุด สามารถ Upgrade Path ไปยัง Orin NX ได้ในภายหลัง ราคาสูงกว่า Orin Nano อย่างชัดเจน อาจไม่คุ้มค่าสำหรับโปรเจกต์ที่ AI TOPS ระดับต่ำก็เพียงพอ
AI Performance สูงถึง 70–100 TOPS รองรับงาน Deep Learning Inference ที่ซับซ้อนและ Real-time Processing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Power Consumption สูงกว่า ต้องวางแผนระบบจ่ายไฟและการระบายความร้อนอย่างรอบคอบในการออกแบบฮาร์ดแวร์
รองรับ Multi-Camera และ High-Speed I/O ทำให้ยืดหยุ่นกว่าสำหรับ Production System ในระดับ Enterprise อาจเป็น Overkill สำหรับงาน AI ระดับเบา เช่น Basic Image Classification หรือ Keyword Spotting ซึ่ง Orin Nano ก็รับมือได้ดีกว่าในแง่ Cost-Efficiency
ตัวเลือก RAM ถึง 16GB รองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่และการประมวลผลข้อมูลปริมาณสูงพร้อมกัน  
เหมาะกับการ Deploy ในสภาพแวดล้อมจริงที่ต้องการความเสถียรระยะยาว เช่น Industrial Robotics และ Smart City Infrastructure  

          การเลือกระหว่าง Jetson Orin Nano และ Jetson Orin NX ไม่ใช่เรื่องของ “รุ่นไหนดีกว่า” แต่คือเรื่องของ “รุ่นไหนตอบโจทย์ Use Case ของคุณได้ดีกว่า” หากโปรเจกต์ต้องการจุดเริ่มต้นที่ Cost-Effective สำหรับงาน Object Detection, Basic Analytics หรือ Prototype ระบบ AI Orin Nano คือคำตอบที่ถูกต้อง แต่เมื่อ Requirement เติบโตขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Multi-Camera Pipeline, Real-time Inference ที่ต้องการความเร็วสูง หรือการรันโมเดลขนาดใหญ่ใน Production Environment Orin NX 

หากสนใจสินค้าหรือติดต่อสอบถามโดยตรง