ESP32 與 Raspberry Pi：2026 年該如何選擇？

最初發布於 Jul 16, 2026, 更新於 Jul 16, 2026

4 分鐘

電池供電的智慧農業感測器與採用電腦視覺的工業檢測相機，雖然都屬於「物聯網（IoT）」範疇，但兩者的硬體需求截然不同。ESP32 與 Raspberry Pi 經常是硬體選型的核心，工程師卻常將它們視為可以直接替代的產品來比較。

實際上，前者專為超低功耗與確定性即時控制而設計，後者則將 Linux 多工處理及高運算效能帶到邊緣端。

本指南將說明：

MCU 與 SBC 的架構差異
ESP32 與 Raspberry Pi 的效能及功耗比較
ESP32 與 Raspberry Pi 在物聯網及機器人領域的應用
ESP32 上的 TinyML 與 Raspberry Pi 上的邊緣 AI
同時採用兩種平台的混合式邊緣 AI 架構
ESP32 與 Raspberry Pi 專案的 PCB 設計注意事項

ESP32-S3 與 Raspberry Pi 5

圖：ESP32-S3 與 Raspberry Pi 5 比較，並標示主要特色。

ESP32 與 Raspberry Pi 快速比較

若是電池供電的物聯網節點、即時感測器控制及裝置端 TinyML 推論，ESP32 是較合適的選擇。

Raspberry Pi 則適合 Linux 多工處理、電腦視覺及邊緣 AI 閘道器。

在多數量產部署中，兩者通常相互搭配，而不是彼此競爭。

使用情境	最佳選擇
電池供電的物聯網感測器	ESP32
電腦視覺／物件偵測	Raspberry Pi
感測器節點上的 TinyML	ESP32
邊緣 AI 閘道器	Raspberry Pi
即時馬達／GPIO 控制	ESP32
Linux 應用程式與網頁儀表板	Raspberry Pi
完整的工業物聯網系統	兩者並用
機器人	兩者並用

ESP32 與 Raspberry Pi：該選擇哪一種平台？

低功耗物聯網與 TinyML 選擇 ESP32

電池供電的物聯網裝置，每次充電可運作數個月
確定性 GPIO 控制及低於 1 毫秒的中斷回應
在裝置端執行喚醒詞偵測、異常偵測及手勢辨識等 TinyML 工作
量產時單位成本低，所需 PCB 空間小
內建 Wi-Fi、BLE 及 ESP-NOW，沒有 Linux 額外負擔及開機延遲

Linux 與視覺 AI 選擇 Raspberry Pi

Linux 應用程式、Python 處理流程或 Docker 部署
使用 OpenCV、YOLO 或完整模型框架進行電腦視覺處理
支援 TensorFlow、PyTorch 及 ONNX，且模型大小限制較少
圖形使用者介面或顯示器驅動的操作介面
同時執行網頁伺服器、資料庫、推論及 MQTT Broker 等服務

分散式邊緣 AI 系統同時採用兩者

配備本地 AI 閘道器的工業物聯網
馬達控制與環境感知位於不同系統層級的機器人
大規模智慧農業、環境監測或建築自動化
感測器端分類結果傳送至中央推論節點的分散式邊緣 AI

這並不是妥協的架構，而是設計完善的嵌入式系統中經常採用的模式，讓每個平台負責最適合自己的工作。

圖：依據功耗需求、即時控制需求、AI 工作負載類型及整體系統複雜度，在 ESP32、Raspberry Pi 或混合式架構之間進行選擇的決策流程圖。

物聯網專案該選 ESP32 還是 Raspberry Pi？

對於部署在現場的物聯網裝置，ESP32 具有明顯優勢。深度睡眠、原生 Wi-Fi 及精巧的 PCB 尺寸，使其非常適合在農田或智慧建築中大規模建置感測器網路。Raspberry Pi 的功耗過高，不適合單獨作為由電池或小型太陽能板供電的環境感測節點。

機器人專案該選 ESP32 還是 Raspberry Pi？

功能完整的機器人平台很少只採用其中一種。ESP32 負責需要嚴格即時精度的工作，例如讀取馬達編碼器、執行 PID 控制迴路及處理安全中斷；這些工作無法接受時序抖動。Raspberry Pi 位於上一層，扮演系統「大腦」，負責空間導航、ROS（Robot Operating System，機器人作業系統）邏輯、電腦視覺及高階自主決策。

ESP32 與 Raspberry Pi 的 AI 及機器學習比較

ESP32-S3 與 Raspberry Pi 5 的 AI 及機器學習能力比較如下。

特性	ESP32-S3	Raspberry Pi 5
AI 類別	TinyML	邊緣 AI
典型模型大小	100 KB～500 KB	數十至數百 MB
主要框架	TF Lite Micro、Edge Impulse	TensorFlow Lite、PyTorch、ONNX
支援的工作負載	喚醒詞、異常偵測、手勢辨識	物件偵測、電腦視覺、自然語言處理
推論功耗	極低，低於 300 mW	依模型而異，通常為 5 W 以上
硬體加速	向量指令（S3）	Hailo AI HAT（選配，26 TOPS）
最佳部署方式	持續運作的感測器 AI 節點	AI 閘道器、視覺處理

ESP32 上的 TinyML

TinyML 的重點是在感測器端直接做出本地決策。它會在資料進入網路前先行篩選，藉此降低頻寬用量、延遲及功耗。

硬體加速：ESP32-S3 的向量指令可加速神經網路運算中常見的 SIMD 操作。
框架：主要執行環境為 TensorFlow Lite Micro。Edge Impulse 則提供從資料收集到量化模型部署的完整代管流程。
實際工作負載：關鍵字辨識、喚醒詞偵測、預測性維護所需的振動異常偵測，以及使用 IMU 的手勢分類，視模型複雜度而定，通常可在 10～50 ms 內完成。

工程觀點

ESP32 上的 TinyML 並不是雲端 AI 的縮小版，而是一種截然不同的本地決策方式。它能省去資料往返時間，並讓無線電在有值得傳送的資訊時才啟用。

使用 Raspberry Pi 執行邊緣 AI 與電腦視覺

Raspberry Pi 在 AI 應用中的價值，來自廣泛的框架支援及高運算吞吐量：

原生框架支援：可直接執行 OpenCV、PyTorch、TensorFlow 及 ONNX Runtime。
即時視覺：下載預先訓練的 YOLO 模型並連接 MIPI 相機後，即可快速建立即時物件偵測功能。
硬體加速：搭配 Hailo-8L 加速器的 Raspberry Pi AI Kit，可提供 26 TOPS 的推論效能，支援 MCU 難以達成之影格率的流暢即時視訊處理。

TinyML 與邊緣 AI 專案該選 ESP32 還是 Raspberry Pi？

當智慧功能必須位於感測器端時，ESP32 較為合適。它能以電池供電持續運作，在本地篩選資料後，再決定是否傳送。
當 AI 工作涉及視覺、大型模型或多模態資料融合時，Raspberry Pi 較為合適。閘道器、檢測相機、機器人感知系統及本地推論伺服器都適合使用此平台。

在架構完善的部署中，兩個層級通常會同時存在：ESP32 在節點端執行第一階段分類，Raspberry Pi 則在彙整端進行更深入的分析。

ESP32 與 Raspberry Pi 的混合式物聯網及邊緣 AI 系統架構

ESP32 感測器節點與 Raspberry Pi AI 閘道器

精準農業部署可清楚說明這兩種平台如何組成完整的資料處理流程：

感測與本地機器學習（ESP32-S3）：分布於田間的 ESP32 節點會監測土壤濕度、溫度及光照，每個節點都在本地執行小型異常偵測模型。
篩選與記錄：當讀值位於預期範圍內時，節點只會記錄資料，隨後返回深度睡眠模式。
觸發傳輸：只有發生異常或到達排程摘要傳輸時間時，才會啟用 Wi-Fi 發布 MQTT 訊息，讓電池續航力維持數個月。
閘道器彙整（Raspberry Pi 5）：中央閘道器接收 MQTT 訊息，並執行具有即時田區地圖的 Python 儀表板。
高負載邊緣推論：閘道器會定期透過 OpenCV 處理空拍影像，偵測個別節點無法自行辨識的作物逆境模式。

在此架構中，兩種平台無法互相取代。ESP32 節點無法執行視覺處理流程，Raspberry Pi 也無法長期依靠小型太陽能電池，在田間支架上獨立運作。兩者搭配後，系統便能在感測器層維持高效率，同時在處理層提供足夠能力。

ESP32 感測器節點與 Raspberry Pi AI 閘道器

圖：ESP32 感測器節點將 MQTT 資料發布至 Raspberry Pi 5 邊緣 AI 閘道器；閘道器在本地執行推論，並可選擇與雲端服務及本地儀表板同步。

ESP32 與 Raspberry Pi：微控制器和單板電腦的差異

ESP32 與 Raspberry Pi 為什麼會扮演截然不同的角色？

ESP32 是微控制器（MCU），Raspberry Pi 則是單板電腦（SBC）。這項差異不只是產品分類，更會決定兩種平台在實際運作條件下的行為。

請考慮以下兩種情境：

遠端感測器（MCU 領域）：遠端農場中的土壤濕度感測器每 30 分鐘喚醒一次，取得讀值後透過 Wi-Fi 傳送，隨即回到深度睡眠模式。它使用小型鋰聚合物電池即可運作數個月。
AI 相機（SBC 領域）：工廠檢測相機以每秒 15 個影格執行物件偵測，將瑕疵記錄至本地資料庫，並提供即時儀表板。

ESP32 可在數毫秒內喚醒，Linux 則需要數秒。對電池供電的部署而言，這項差異足以重塑整個系統架構。

感測器節點不需要啟動 Linux 核心，不需要由排程器管理背景程序，也沒有不必要的周邊裝置持續耗電。GPIO 中斷能以低於 1 微秒的延遲確定性處理，讓裝置以可預測且受控制的方式回應實體環境。

對檢測相機而言，這種即時處理的簡潔性並沒有幫助。系統需要同時執行 OpenCV、管理網頁伺服器、寫入資料庫及進行推論；這些工作需要 Linux，而 Linux 則需要單板電腦。

重點摘要

ESP32 著重於確定性、低功耗的嵌入式控制；Raspberry Pi 則著重於軟體彈性及運算吞吐量。兩者並不是為同一項工作而競爭。

ESP32 與 Raspberry Pi 深度技術比較

效能、RAM 與儲存空間

單純比較時脈速度並不能反映真正重要的差異，關鍵在於每個平台如何持續處理工作負載：

ESP32 記憶體限制：ESP32-S3 以 240 MHz 運作時，可同時處理感測器輪詢、訊號篩選、BLE 廣播、MQTT 及輕量推論。然而，它沒有虛擬記憶體及 GPU，512 KB SRAM 很快就會用盡。外接 PSRAM 雖能擴充容量，但延遲高於晶片內建記憶體。
Raspberry Pi 的強大運算能力：Pi 5 可輕鬆處理多執行緒工作負載、視訊解碼、資料庫寫入及模型推論。PCIe 2.0 介面徹底改變儲存效能，因為 NVMe 與 microSD 屬於截然不同的 I/O 等級。
實際開機時間：對於透過電源循環節省能源的裝置而言，Linux 約 20 秒的開機時間是一項負擔。ESP32 可在 300 ms 內開始運作，並能在斷電後迅速恢復。

功耗與即時效能

這是兩種平台之間最明顯的架構差異：

深度睡眠的優勢：ESP32-S3 的深度睡眠電流約為 8～10 µA。使用 1,000 mAh 鋰聚合物電池，且每 5 分鐘喚醒一次的節點，實際可運作 6～12 個月。Linux 單板電腦無法達到這種水準，因為即使只維持核心運作，最低功耗仍達數十毫瓦。
時序抖動與確定性：Linux 並非即時作業系統。當排程器負載較高時，Pi 上的 Python GPIO 切換可能產生數百微秒的時序抖動。ESP32 上的 FreeRTOS 則能將中斷延遲控制在數微秒內。

只要應用需要在確定且低於 1 毫秒的時間範圍內回應實體環境，ESP32 上的 FreeRTOS 不只是效能較佳，更是架構上正確的選擇。

連線能力與硬體介面

兩種平台都支援 Wi-Fi 及 Bluetooth，但整合方式有所不同：

ESP32 的高度整合：ESP32 將射頻前端、基頻及通訊協定堆疊整合在單一晶片中，周邊介面涵蓋 SPI、I²C、UART、PWM、電容式觸控、ADC 及 DAC。對多數感測器而言，一個價格約 5 美元的模組便已具備所需功能。
Raspberry Pi 的周邊擴充能力：Pi 5 原生支援 Gigabit Ethernet、雙頻 Wi-Fi、USB 3.0，以及供相機與顯示器使用的 MIPI CSI／DSI 連接器，適合彙整高流量資料。

注意事項

若要透過 Linux 驅動對時序敏感的 GPIO 通訊協定，必須謹慎選擇程式庫，或使用專用協同處理器。在許多系統中，這個協同處理器就是 ESP32。

圖：ESP32-S3 模組與 Raspberry Pi 5 開發板，標示天線、處理器、周邊連接埠及 GPIO 接腳等主要元件。

軟體開發：ESP-IDF 與 Linux 生態系統

ESP-IDF：ESP-IDF 是樂鑫科技面向量產韌體開發的框架。它採用 C／C++，完整整合 FreeRTOS，並能直接存取硬體暫存器，適合用於正式產品。
Linux 生態系統：Pi 上的 Python 與 Linux 幾乎消除了 AI 及資料開發的進入障礙。OpenCV 處理流程可縮減為數行程式碼，Docker 則負責相依套件管理。這能降低初期阻力，但也會帶來裸機 MCU 韌體所沒有的持續維護負擔。

什麼是 ESP32？

ESP32-S3 是樂鑫科技目前針對 AIoT 應用的旗艦產品，主要特色包括：

處理能力：雙核心 Xtensa LX7 處理器，最高運作頻率為 240 MHz。
連線能力：晶片原生整合 Wi-Fi 802.11b／g／n 及 Bluetooth 5.0 LE。
作業系統：使用 FreeRTOS 進行即時工作排程。
功耗：深度睡眠電流可降至 10 µA 以下，因此使用電池連續運作數個月是可行的。
AI 加速：專用向量指令可加速神經網路運算，讓 TensorFlow Lite Micro 等工具在裝置端有效率地執行。

複雜的 ESP32 韌體很快就會遇到記憶體限制。開發人員必須學會在限制內進行設計，這也會促使團隊及早做出更好的架構決策。

什麼是 Raspberry Pi？

Raspberry Pi 5 的運作方式就像一部小型桌上型電腦，主要特色包括：

處理能力：四核心 ARM Cortex-A76 處理器，運作頻率為 2.4 GHz，最高配備 8 GB LPDDR4X RAM。
作業系統：可啟動完整的 Linux 發行版，通常使用 Raspberry Pi OS。
生態系統：Python、Docker、SQLite、Flask 及 OpenCV 都能立即使用，不需要進行移植或最佳化。
擴充能力：新增的 PCIe 2.0 支援 NVMe 儲存裝置及 AI 加速器 HAT，使其成為真正的邊緣 AI 節點。

量產部署必須妥善處理兩項實際問題。首先，意外斷電後可能發生 SD 卡毀損，這是真實存在的故障模式。其次，作業系統更新、相依套件衝突及服務管理等 Linux 維護工作會產生持續成本，而裸機 MCU 韌體沒有這些負擔。

如何選擇合適的 ESP32 與 Raspberry Pi 型號

在規劃系統架構時，只指定「ESP32」或「Raspberry Pi」並不足夠。兩個生態系統都已發展出針對不同部署限制而設計的專用型號。

適合物聯網與 TinyML 的熱門 ESP32 型號

ESP32-WROOM（Classic／ESP32-D0WD）：通用物聯網應用的標準主力，適合基本 Wi-Fi／BLE 感測器回報及致動器控制。
ESP32-S3：適合本地 AI 的架構。S3 內建可加速神經網路運算的向量指令，並支援大容量 PSRAM，是 TinyML 工作負載、喚醒詞偵測及複雜 HMI 顯示器的必要選擇。
ESP32-C3：成本效益極高的單核心 RISC-V 晶片，針對超低功耗邊緣節點進行最佳化，適合不需要雙核心效能、但嚴格受限於電池容量的簡易感測器。
ESP32-C6：面向現代智慧環境的前瞻選擇，整合 Wi-Fi 6、Zigbee，以及原生 Thread／Matter 支援，可用於網狀網路。

ESP32-WROOM、ESP32-S3、ESP32-C3 與 ESP32-C6 模組比較

圖：ESP32-WROOM、ESP32-S3、ESP32-C3 與 ESP32-C6 模組比較，並標示各自主要的物聯網及 TinyML 使用情境。

延伸閱讀：ESP32 開發板選購入門指南

適合邊緣 AI 與嵌入式 Linux 的 Raspberry Pi 型號

Raspberry Pi Zero 2 W：在僅略大於 MCU 的尺寸中提供完整的嵌入式 Linux、Docker 及 Python。當專案需要軟體彈性但可用空間有限時，這是理想選擇，但其深度睡眠能力仍無法與 MCU 相比。
Raspberry Pi 5：高吞吐量的邊緣 AI 閘道器。它配備 Cortex-A76 及 PCIe 2.0，支援 NVMe 儲存裝置與 Hailo 等專用 AI 加速器 HAT，可用較高影格率執行即時電腦視覺。
Raspberry Pi Compute Module（CM4／CM5）：專為工業整合而設計。移除消費型 I/O 連接埠後，工程師可以設計自訂載板，實現精確的阻抗走線、特定工業介面及穩健的散熱管理。

圖：比較 Raspberry Pi Zero 2 W、Raspberry Pi 5 與 Compute Module 的尺寸及功能，說明各自適合的邊緣 AI 及工業部署方式。

ESP32 與 Raspberry Pi 的 PCB 設計注意事項

當嵌入式系統從麵包板原型進入 PCB 階段後，PCB 佈局品質及組裝一致性會與韌體架構同樣重要。此階段的硬體決策會影響射頻效能、電源穩定性及生產良率，而且這些問題在後期很難修正。

ESP32 射頻與電源佈局技巧

自訂 ESP32 電路板的射頻效能有賴嚴謹的佈局設計，其中應特別注意天線淨空及電源穩定性：

天線禁佈區：PCB 走線天線正下方必須保留無銅箔的禁佈區。若在此處放置接地層或鋪銅，將大幅縮短通訊距離。
去耦電容的鄰近性：射頻前端在 Wi-Fi 傳輸期間會產生較大的脈衝電流。請將 100 nF 與 10 µF 去耦電容放置在距離 VDD 及 VDDA 接腳 0.5 mm 以內，避免電壓下陷。
連續接地層：在數位電路區下方維持完整的接地層，以改善訊號完整性及射頻效能。
隔離雜訊較大的穩壓器：降壓型切換式穩壓器必須採用短而緊密的切換迴路，並在實體位置上與射頻電路隔離。

延伸閱讀：如何在雙層板上設計 ESP32-S2 模組 PCB

Raspberry Pi 載板設計技巧

Pi 5 載板設計的核心是供電能力與散熱管理：

穩健的 5 V 電源軌：Pi 5 的峰值電流最高可達 5 A（27 W）。必須設計保有足夠裕量且低阻抗的 5 V 電源軌。走線寬度不足會使系統在高負載下隨機重新啟動。
阻抗控制走線：USB 3.0、PCIe 及 MIPI CSI／DSI 等高速介面，需要精確的等長差動對及阻抗控制走線。
FFC 的機械保護：相機與顯示器使用的 FFC 連接器較為脆弱，應放置於纜線在組裝時不會承受機械應力的位置。
主動規劃散熱管理：Cortex-A76 在持續高負載下會明顯降頻。設計初期就應將氣流或導熱路徑直接納入機殼或載板設計。

快速原型製作與 PCB 組裝

無論是 ESP32 射頻設計，還是高速 Raspberry Pi 載板，快速且便利的 PCB 原型組裝流程都非常重要。JLCPCB 的四層板疊構可提供可靠量產所需的阻抗控制效能，其SMT 組裝服務能大幅縮短從 Gerber 檔案到完成組裝電路板的反覆驗證週期，對硬體變更驗證十分有利。

常見問題

問：物聯網應用中，ESP32 比 Raspberry Pi 更好嗎？

對於電池供電且部署於現場的節點而言，是的。但如果物聯網應用需要大量資料彙整、本地資料庫或高負載網路處理，Raspberry Pi 則是更合適的閘道器。

問：ESP32 可以執行 AI 模型嗎？

可以。ESP32 能有效執行大小約 100 KB～500 KB 的量化 TinyML 模型，用於簡單的異常偵測及關鍵字辨識，但無法執行複雜的影像分類模型或大型語言模型。

問：機器人應選擇 ESP32 還是 Raspberry Pi？

多數平台會同時採用兩者。ESP32 負責需要嚴格即時精度的馬達時序控制，Raspberry Pi 則擔任系統「大腦」，負責空間導航及 ROS 邏輯。

問：ESP32 可以執行 Linux 嗎？

不可以。ESP32 缺少執行 Linux 核心所需的記憶體管理單元（MMU）及 RAM，專為 FreeRTOS 等輕量型即時作業系統或裸機程式而設計。

問：ESP32 與 Raspberry Pi 如何通訊？

在無線網路中，兩者通常透過 Wi-Fi 使用 MQTT 等輕量型通訊協定。在機器人底盤等本地有線環境中，Pi 通常擔任主控裝置，並透過序列通訊（UART／USB）、SPI 或 I²C 與 ESP32 通訊。

問：ESP32 與 Raspberry Pi 平台都可以使用 Python 嗎？

可以，但兩者的執行環境差異很大。Raspberry Pi 可執行標準 CPython，並完整存取作業系統；ESP32 則執行 MicroPython 或 CircuitPython，這些是專為微控制器高度最佳化、功能受限的 Python 版本。

結論

爭論「哪一個比較好」並沒有抓到重點，因為 ESP32 與 Raspberry Pi 位於嵌入式系統堆疊中截然不同的層級。功耗受限的感測器節點應選擇 ESP32，由 Linux 驅動的運算閘道器則應選擇 Raspberry Pi。最佳的現代架構通常會結合兩者。

無論您正在進行 Pi 高速走線，還是最佳化 ESP32 射頻佈局，可靠的硬體都是系統基礎。立即透過 JLCPCB 原型組裝服務加速下一個分散式架構專案。