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AI自動生成機(jī)器人控制代碼,新的藍(lán)海賽道已經(jīng)顯現(xiàn)

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng)原創(chuàng) ? 作者:周凱揚(yáng) ? 2023-10-06 08:55 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/周凱揚(yáng))作為最考驗(yàn)場景適用度和成本控制的應(yīng)用之一,機(jī)器人市場在隨著進(jìn)一步接入高性能AI芯片,再度開啟了新的藍(lán)海賽道。比如人形機(jī)器人已經(jīng)有了接入大語言模型的趨勢,我們也已經(jīng)在不少行業(yè)展會上看到了類似的demo。

機(jī)器人市場的白刃戰(zhàn)已經(jīng)不再僅僅是運(yùn)動控制系統(tǒng)和視覺感知系統(tǒng)的比拼了,誰能在新時代把握AI算力的紅利,就有可能率先搶下這一藍(lán)海市場的第一塊蛋糕。而賦予這一紅利的前提,恰恰就是機(jī)器人AI芯片以及相關(guān)的軟件開發(fā)平臺。

接入大語言模型,AI自動生成代碼

作為AI芯片領(lǐng)域的龍頭,英偉達(dá)的Jetson AGX Orin在去年一經(jīng)發(fā)布,就獲得了機(jī)器人行業(yè)生態(tài)的追捧。200TOPS@INT8的算力相比上一代的Jetson Nano、Jetson Xavier都有了數(shù)倍的提升。而上一代產(chǎn)品仍是當(dāng)時乃至現(xiàn)在的主流產(chǎn)品,Jetson的開發(fā)生態(tài)擁有100萬開發(fā)者和6000多家公司,小米的Cyberone、宇樹的B1等產(chǎn)品都在使用Jetson硬件作為感知計算平臺。

不過Jetson AGX Orin面向的依然是行業(yè)級的市場,面對消費(fèi)級的產(chǎn)品,仍需要入門級與中端級的產(chǎn)品來替代原先的Nano和Xavier。因此英偉達(dá)隨即又發(fā)布了全新的Jetson Orin Nano和Jetson Orin NX,根據(jù)配置不同,最高算力分別可至40TOPS和100TOPS。

與Jetson AGX Orin一同更新的Metropolis、Omniverse Isaac和TAO的工具套件,進(jìn)一步減少了AI部署所需的時間成本,又能解決感知、自然語言理解等機(jī)器人開發(fā)過程中的挑戰(zhàn)。自去年第四季度英偉達(dá)開始供貨以來,今年新發(fā)布的一眾機(jī)器人產(chǎn)品紛紛用上了這顆芯片,而其作用也不再只是用于感知計算。

以國產(chǎn)機(jī)器人廠商宇樹為例,他們發(fā)布的Unitree Go2 EDU版本可以選配英偉達(dá)Jetson Orin高算力模組,以提供額外的40到100TOPS算力,結(jié)合來看選配的最低是8GB的Jetson Orin Nano,以及16GB的Jetson Orin NX。Unitree Go2也接入了GPT,在與人進(jìn)行問答交互時也更加智能,并非程序式的反應(yīng)。

這對于陪伴型機(jī)器人來說,或許意味著跨世代的進(jìn)步,在接入GPT后,一切交互活動都會變得人性化。在理解指令語義后,也能通過GPT的代碼生成能力自動生成機(jī)器人的控制代碼,從而在無需額外編程的情況下,觸發(fā)更為復(fù)雜的動作指令。而目前Jetson是接入大模型最為全面的機(jī)器人硬件平臺,故而為國產(chǎn)機(jī)器人廠商結(jié)合國產(chǎn)大模型也提供了支持。

AI定制化需求與開發(fā)平臺易用性

地平線雖是國產(chǎn)自動駕駛芯片的龍頭廠商,但這家名字里帶了Robotics的公司,也在穩(wěn)步推進(jìn)著機(jī)器人的開發(fā)。在去年,地平線推出了國內(nèi)首個軟硬一體的機(jī)器人開發(fā)平臺Horizon Hobot Platform,以及基于最新旭日X3芯片打造的旭日X3派開發(fā)板。

Hobot平臺除了包括旭日3芯片外,還包括機(jī)器人操作系統(tǒng)TogetherROS,機(jī)器人參考算法Boxs等。旭日3集成了全新的伯努利2.0 BPU架構(gòu),可以提供5TOPS的算力。而TogetherROS在兼容ROS2通用操作系統(tǒng)的同時,對旭日芯片進(jìn)行了底層優(yōu)化,提高了部分CV算子的性能。除了與傳感器和軟件廠商達(dá)成合作以外,地平線也與不少機(jī)器人本體廠商緊密合作,諸如松靈機(jī)器人、智科特機(jī)器人等。

而今年地平線推出了全新的RDK系列機(jī)器人開發(fā)者套件,基于此原先的旭日X3派升級成了RDK X3,上半年也發(fā)布了集成度更高的RDK X3模組,四核Cortex-A53的CPU主頻升級至1.5GHz,可以滿足機(jī)器人開發(fā)者客戶更多的定制化需求。

而在7月的地平線2023機(jī)器人開發(fā)者創(chuàng)享日上,地平線又發(fā)布了RDK X3 2.0以及RDK Ultra。RDK Ultra則是地平線為機(jī)器人開發(fā)準(zhǔn)備的一套高性能、大算力套件,其端側(cè)推理算力可達(dá)96TOPS,同時配備了8核Cortex-A55 CPU提供高性能處理能力。同時為了更好地降低開發(fā)者的適配與學(xué)習(xí)成本,RDK Ultra的硬件接口甚至兼容Jetson Orin系列開發(fā)板。

與此同時,基于下一代芯片旭日5的RDK X5套件也已經(jīng)在開發(fā)過程中了,預(yù)計將于2024年面世。地平線也透露了該平臺的一些性能指標(biāo),比如8TOPS的BPU算力,8核Cortex A55的CPU將主頻進(jìn)一步提升至1.8GHz,且這次更是配備了Arm Mali GPU。

在機(jī)器人開發(fā)者創(chuàng)享日上,同樣獲得升級的還有TogetherROS。升級到2.0版本的TogetherROS引入了更多的算法與應(yīng)用實(shí)例,其中包括了一眾因?yàn)樗懔ι壎靡詫?shí)現(xiàn)的復(fù)雜算法,比如BEV視覺3D感知、深度學(xué)習(xí)視覺巡線等等。

為了對機(jī)器人應(yīng)用進(jìn)行更有針對性的開發(fā),地平線也推出了Node Hub,通過將SLAM、目標(biāo)檢測、定位和自主導(dǎo)航等功能節(jié)點(diǎn)化,從而使得不同類型的機(jī)器人只需將這些節(jié)點(diǎn)串聯(lián)起來即可完成應(yīng)用開發(fā),譬如需要SLAM、自主導(dǎo)航和運(yùn)動控制的物流機(jī)器人,或是需要運(yùn)動規(guī)劃和目標(biāo)檢測的分揀機(jī)器人等等。

AI計算的同時兼顧可靠性與實(shí)時性

另一個常常被大家忽略的硬件平臺,同樣可以助力AI機(jī)器人的開發(fā),那就是AMD/賽靈思的Versal AI Edge系列。該系列通過標(biāo)量引擎、自適應(yīng)引擎和智能引擎的結(jié)合,提供了一個比GPU提供更高AI能耗比的平臺。在通用的控制嵌入式計算上,雙核Cortex-A72和雙核Cortex-R5F足以滿足Linux應(yīng)用和實(shí)時控制的需求,而自適應(yīng)引擎則用于支持各種傳感器的融合算法。

其智能引擎由AI引擎和DSP引擎構(gòu)成,每個AI引擎都由多個引擎塊構(gòu)成2D陣列,而每個引擎塊都包含了一個VLIW的單指令多數(shù)據(jù)向量處理器,主頻高達(dá)1.3GHz,且專門針對機(jī)器學(xué)習(xí)和高級信號處理進(jìn)行了優(yōu)化,足以滿足機(jī)器人實(shí)時控制的低時延。

值得一提的是,AMD提供的這一AI引擎分為兩種,一種是同時平衡ML和DSP負(fù)載的AIE引擎,一種是專注于ML的AIE-ML引擎,前者的高級信號處理能力更高,而后者的機(jī)器學(xué)習(xí)推理性能更高。這也是為何Versal AI Edge在智能引擎中加入了一個獨(dú)立的DSP引擎,這樣一來無論是機(jī)器人AI應(yīng)用中的深度學(xué)習(xí),還是感知計算中的信號處理,都能在單一平臺上完成。

不過從用例來看,Versal AI Edge系列還是更適合用于行業(yè)級的機(jī)器人,諸如工業(yè)協(xié)作機(jī)器人、醫(yī)用手術(shù)機(jī)器人等等。這類應(yīng)用往往需要數(shù)量大于消費(fèi)級機(jī)器人的異構(gòu)傳感器輸入,且對于預(yù)測性維護(hù)、遠(yuǎn)程診斷之類的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用需求更高。況且從其標(biāo)量引擎的配置和自適應(yīng)引擎對TSN網(wǎng)絡(luò)的支持上來看,也是為了在工業(yè)、醫(yī)療等環(huán)境中實(shí)現(xiàn)ROS下最快的響應(yīng)速度。

寫在最后

對于機(jī)器人市場來說,追求小型化、低功耗、高算力的AI計算芯片必然是未來幾年的大勢所趨。與之匹配的電機(jī)/電機(jī)控制芯片以及傳感器,也已經(jīng)開啟了新一輪的技術(shù)升級,目標(biāo)即形成感知層、計算層和執(zhí)行層的完美融合。單從技術(shù)積累來看,自動駕駛芯片廠商很有可能是率先吃到甜頭的廠商,但它們不少仍需要更多的精力來接入不同的AI模型,才能跟上新的交互潮流。
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