Sophie Yang
安霸前端AI應(yīng)用工程總監(jiān)
協(xié)作機(jī)器人(cobots)正在重塑我們與機(jī)器的互動(dòng)方式。它們可以在人機(jī)共享環(huán)境中安全運(yùn)行,搭載 AI 的協(xié)作機(jī)器人已廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、物流業(yè)、醫(yī)療保健甚至家庭領(lǐng)域。但它們的作用遠(yuǎn)不止自動(dòng)化——它們是協(xié)作伙伴,能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)、理解情境并做出決策。
協(xié)作機(jī)器人(cobots)和為單一、重復(fù)性任務(wù)而設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)機(jī)器人不同,它專為在動(dòng)態(tài)、不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)靈活協(xié)作而設(shè)計(jì)。這不僅需要更高的機(jī)械精度,而且要求具備實(shí)時(shí)感知、情境理解和持續(xù)學(xué)習(xí)的能力——所有這些,都因 AI 得以實(shí)現(xiàn)。
傳統(tǒng)機(jī)器人的局限性
傳統(tǒng)機(jī)器人在場(chǎng)景固定的結(jié)構(gòu)化環(huán)境中表現(xiàn)出色。但一旦條件發(fā)生變化——比如當(dāng)有人走進(jìn)機(jī)器人的工作路徑,或目標(biāo)物體位置發(fā)生改變,或任務(wù)發(fā)生變化——這些系統(tǒng)就容易出現(xiàn)問題。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)機(jī)器人行為是預(yù)先編排的,修改其行為通常需要手動(dòng)重新編程,從而較難適應(yīng)場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化。
相比之下,協(xié)作機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)地靈活應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況。它們能解讀各種傳感器數(shù)據(jù)、理解自然語言指令、識(shí)別物體,并能根據(jù)人類行為和距離做出瞬間決策和動(dòng)作,包括適應(yīng)工人意外的動(dòng)作,以及實(shí)時(shí)調(diào)整以執(zhí)行新任務(wù)等。協(xié)作機(jī)器人的設(shè)計(jì)初衷就是處理現(xiàn)實(shí)環(huán)境中各種不確定性帶來的“混亂”情況,無需為每一個(gè)變化重新編程。
以智能保障安全
安全是協(xié)作機(jī)器人設(shè)計(jì)理念的核心。由于協(xié)作機(jī)器人需要與人類在近距離內(nèi)協(xié)同工作,因此必須能夠?qū)崟r(shí)感知、預(yù)判并應(yīng)對(duì)潛在危險(xiǎn)。當(dāng)人員進(jìn)入其工作區(qū)域時(shí),機(jī)器人立刻減速運(yùn)行,并保證在碰撞即將發(fā)生前暫停操作,或重新規(guī)劃路徑以避開障礙物。
AI 使這些安全行為成為可能。借助設(shè)備端的機(jī)器視覺技術(shù),協(xié)作機(jī)器人能夠檢測(cè)人類肢體、監(jiān)測(cè)距離并作出相應(yīng)調(diào)整。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí),它們能夠隨著時(shí)間的推移不斷優(yōu)化響應(yīng)機(jī)制——對(duì)熟悉的情況反應(yīng)更迅速,并能調(diào)整策略以適應(yīng)新出現(xiàn)的場(chǎng)景。
在醫(yī)療領(lǐng)域,機(jī)器人可以識(shí)別并響應(yīng)患者跌倒等意外事件。在工業(yè)環(huán)境中,它可以適應(yīng)快速移動(dòng)的流水線上擺放的不規(guī)則形狀零件。這些能力并非源于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則,而是由持續(xù)學(xué)習(xí)和情境感知所驅(qū)動(dòng)。
非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的靈活性
AI 賦能的協(xié)作機(jī)器人最近在設(shè)備端取得的最重要技術(shù)進(jìn)步之一,便是由生成式 AI(GenAI)賦能的多功能性與適應(yīng)性。借助輕量級(jí)視覺-語言模型(VLM)和語音識(shí)別技術(shù),協(xié)作機(jī)器人能夠遵循自然語言指令(例如“把紅色盒子拿到 A 站”),而無需依賴固定的編程。
無論是處于在線還是離線狀態(tài),感知、語音和視覺語言模型使協(xié)作機(jī)器人能夠分析其所見所聞,并將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為行動(dòng)。這使得系統(tǒng)更加靈活,更低延遲:它能夠在雜亂的空間中導(dǎo)航,處理各種各樣的物體,并對(duì)人類輸入做出自然的響應(yīng)——所有這些都可在離線和有限供電狀態(tài)下運(yùn)行。
這種更好的適應(yīng)性在工作流程頻繁變化的應(yīng)用場(chǎng)景中至關(guān)重要,無論是柔性生產(chǎn)線或家庭輔助服務(wù)。即使環(huán)境條件不斷變化,協(xié)作機(jī)器人也無需反復(fù)重新訓(xùn)練就能快速適應(yīng)。
分布式智能在協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)中的運(yùn)用
協(xié)作機(jī)器人不僅能夠與人類協(xié)同作業(yè),如今還能以協(xié)同團(tuán)隊(duì)的形式運(yùn)作。隨著設(shè)備端生成式 AI(GenAI)技術(shù)的進(jìn)步與實(shí)時(shí)通信及學(xué)習(xí)遷移技術(shù)的結(jié)合,協(xié)作機(jī)器人現(xiàn)可組成分布式團(tuán)隊(duì)進(jìn)行協(xié)同工作:協(xié)調(diào)任務(wù)、共享環(huán)境數(shù)據(jù),并能根據(jù)同伴監(jiān)測(cè)到的情況(即超出自身傳感器范圍之外的環(huán)境數(shù)據(jù))調(diào)整行為。
例如,若某臺(tái)協(xié)作機(jī)器人檢測(cè)到通道堵塞或硬件故障,它可通知其他機(jī)器人重新規(guī)劃路線或重新分配任務(wù)。這些本地網(wǎng)絡(luò)就像協(xié)同網(wǎng)格一樣運(yùn)作——去中心化、具備強(qiáng)韌性且日益自主化。
AI 使這種協(xié)同成為可能,但同時(shí)也帶來了新的性能要求:通信必須快速,決策必須分布式進(jìn)行,即使在沒有外部連接的情況下,感知與分析能力也必須保持精準(zhǔn)。
前端AI硬件為何至關(guān)重要
在前端運(yùn)行 AI 不僅需要復(fù)雜的模型,更需要專為在嚴(yán)格的功耗、空間和散熱限制下處理實(shí)時(shí)推理而打造的硬件。協(xié)作機(jī)器人需同時(shí)執(zhí)行多項(xiàng)任務(wù),從感知、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃到語言理解和安全檢查,所有這些都無需依賴云連接。
這正是機(jī)器人 AI 系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)架構(gòu)變得至關(guān)重要的原因。理想的 SoC 必須提供極高的每瓦 AI 性能,能無縫集成到緊湊的機(jī)器人系統(tǒng)中,并支持多模態(tài)感知以及基于生成式 AI 的推理和決策任務(wù),這些正是現(xiàn)代協(xié)作機(jī)器人移動(dòng)與運(yùn)作的核心所在。
安霸前端 AI SoC 產(chǎn)品正是針對(duì)這些需求進(jìn)行了優(yōu)化,結(jié)合了先進(jìn)的視覺處理、多模態(tài)傳感器融合與低延遲推理能力,可集成于緊湊而高能效的設(shè)計(jì)之中。無論是部署在移動(dòng)平臺(tái)(自主移動(dòng)機(jī)器人,AMR)還是機(jī)械臂中,均可使協(xié)作機(jī)器人在本地做出智能決策并保持自主性,即使在帶寬受限的環(huán)境中也不例外。對(duì)于移動(dòng)協(xié)作機(jī)器人而言,這種高能效還有助于延長(zhǎng)電池續(xù)航時(shí)間,從而在工廠等應(yīng)用場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)更高效的運(yùn)營(yíng)。
為現(xiàn)實(shí)世界而生
當(dāng)我們計(jì)劃將協(xié)作機(jī)器人部署到人類環(huán)境中(如家庭、醫(yī)院和工業(yè)場(chǎng)所),會(huì)發(fā)現(xiàn)需要解決的不僅僅只是智能問題。這項(xiàng)工作要求平臺(tái)必須具備緊湊型設(shè)計(jì)、高能效特性且足夠的穩(wěn)健性,能夠在處理前端 AI 工作負(fù)載的同時(shí)不犧牲整體系統(tǒng)性能。
客戶正采用安霸 CV7x 和 N1x 系列前端 AI SoC 來應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),從而實(shí)現(xiàn)以下能力:
高能效的 AI 性能:專為語義分割和深度估計(jì)等實(shí)時(shí)機(jī)器視覺任務(wù)優(yōu)化,并結(jié)合輕量級(jí)生成式 AI 視覺-語言模型,在更低功耗下達(dá)成復(fù)雜任務(wù)。
緊湊型硬件設(shè)計(jì):芯片及軟件集成度高,適用于關(guān)節(jié)機(jī)械臂、自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR)及其他空間受限系統(tǒng)集成。
多模態(tài)傳感器融合:通過硬件加速,使協(xié)作機(jī)器人能綜合利用多種輸入源的數(shù)據(jù),從而更全面地理解周邊環(huán)境與運(yùn)行場(chǎng)景。
設(shè)備端推理能力:支持不依賴云連接的自主運(yùn)行與安全關(guān)鍵決策——包括設(shè)備端生成式 AI(GenAI)處理,以實(shí)現(xiàn)離線條件下的智能。
這些能力使安霸前端 AI SoC 能夠完美契合現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中協(xié)作機(jī)器人的嚴(yán)苛要求——在這些場(chǎng)景中,功耗控制、安全保證和響應(yīng)速度都是不容妥協(xié)的剛性需求。
無論您是在開發(fā)新一代協(xié)作機(jī)器人、設(shè)計(jì)多機(jī)器人協(xié)同系統(tǒng),或是為類似的新產(chǎn)品平臺(tái)尋找高性能 AI 硬件,我們都誠(chéng)邀您與我們聯(lián)系。
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原文標(biāo)題:與機(jī)器人共舞:AI如何賦能新一代協(xié)作機(jī)器人
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