與非網(wǎng)第二屆“AI機器人技術論壇” 成功召開！

2023年11月22日，由Excelpoint世健冠名，聯(lián)合ADI推出的與非網(wǎng)第二屆“AI機器人技術論壇”，在線成功召開。

隨著AI、機器學習、深度學習等技術在眾多領域得到廣泛應用，新一輪科技革命正在醞釀中。機器人產(chǎn)業(yè)也是如此，在AI賦能之下，機器人產(chǎn)業(yè)在自動化、智能化方面呈現(xiàn)出巨大潛力。

全球機器人市場主要以工業(yè)機器人、服務機器人為主，我國機器人市場以工業(yè)機器人為主。根據(jù)中國電子業(yè)協(xié)會和IFR預測，2022-2024 年間工業(yè)機器人市場規(guī)模將以CAGR為15%的速度增長，服務機器人、特種機器人市場規(guī)模增速將高于工業(yè)機器人，兩者CAGR在該期間將分別達到 25%、24%。特別是在智能化、通用化、人形化趨勢下，AI 大模型“智力加持”的通用人形機器人將會引領新的應用潮流。巨大的市場機遇面前，現(xiàn)存的技術趨勢和發(fā)展值得關注。

本次論壇上，ADI高級工程師辛毅、成都鉑貝科技有限公司總經(jīng)理瀟齊、安霸半導體技術(上海)有限公司研發(fā)總監(jiān)錢豪、AI算法專家牛亞運，分享了最新的研究、實踐和洞察。與非網(wǎng)資深行業(yè)分析師張慧娟分享了《2023年AI機器人產(chǎn)業(yè)報告》。

《2023年AI機器人產(chǎn)業(yè)報告》發(fā)布

根據(jù)對與非網(wǎng)用戶的調研，工業(yè)機器人和家用機器人的增長潛力最被看好。在未來的發(fā)展方向方面，用戶認為將主要集中于四大方向：人機協(xié)作，高精度、高速度，多樣化應用場景，自主學習和自適應能力。

針對AI機器人主控芯片使用情況的調研顯示，以CPU、FPGA、DSP等為主，其次還包括MCU、GPU、PLC等，實現(xiàn)對機器人的良好控制。

面對通用大模型的發(fā)展趨勢，該報告指出，大模型將進一步提升AI機器人的四方面能力：結合大數(shù)據(jù)+強算法+大算力，進一步強化基礎能力；實現(xiàn)更高級別的智能水平；有望重塑AI機器人決策執(zhí)行機制；能夠更好地泛化到多種場景。

ADI：超低功耗邊緣AI助力智能應用實踐

AI與IoT正在走向深度融合。由于智能聯(lián)網(wǎng)設備要進行大量的矩陣運算，這對設備的存儲空間、計算能力、數(shù)據(jù)交互速度和成本都提出了更高要求，只有部署在云端的大型服務器才能勝任。但IoT設備之間的互聯(lián)需要電池供電，設備之間數(shù)據(jù)的流通也不能完全依賴云端，因此IoT應用亦需要低功耗和低成本，這為AI和IoT技術的融合帶來了挑戰(zhàn)。

ADI中國高級工程師辛毅以《ADI超低功耗邊緣AI解決方案：助力智能應用實踐》為主題進行了分享。他表示，針對上述痛點，ADI致力于將AI和IoT兩者優(yōu)點相結合，實現(xiàn)在IoT設備的邊緣端執(zhí)行AI推理任務，讓設備能夠在本地自行做出運算和決策，而不是非要連接互聯(lián)網(wǎng)。與云端AI相比，邊緣AI具備實時性好、帶寬資源要求低、隱私性高等特點，同時也具備與云端AI相同的AI共性特征。

以ADI的邊緣AI解決方案MAX7800X系列為例，由兩個微控制器內核（ARM Cortex M4F和RISC-V）與一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）加速器構成，該架構針對邊緣進行了高度優(yōu)化，數(shù)據(jù)的加載和啟動由微控制器內核負責，而AI推理由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器專門負責。基于兩個硬件的分工合作，MAX7800X系列既不需聯(lián)網(wǎng)，也支持電池供電，從而滿足了邊緣AI的要求。

阿木實驗室：無人機系統(tǒng)架構與開源助力高效開發(fā)

阿木實驗室是成都鉑貝科技有限公司旗下的品牌，致力于為機器人研發(fā)提供開源軟硬件工具，讓研發(fā)更高效。成都鉑貝科技有限公司總經(jīng)理瀟齊在本次論壇上，以《無人機系統(tǒng)架構與開源》進行了主題分享。

據(jù)瀟齊介紹，無人系統(tǒng)一體解決方案主要包含開源視覺感知、開源自主無人機路徑規(guī)劃、開源飛行控制系統(tǒng)及數(shù)字孿生仿真系統(tǒng)。整體方案從視覺感知、控制到仿真，構建了一套完整的無人機研發(fā)體系，配套開源的生態(tài)體系，可高效推動項目及產(chǎn)品的快速落地。

其中，各個軟件模塊的輸入輸出數(shù)據(jù)流，主要包含無人機的大腦和小腦，大腦包含視覺感知和路徑規(guī)劃，小腦飛控主要負責控制電機等執(zhí)行機構，維持飛機平衡。

目前，阿木實驗室圍繞小腦飛行控制、大腦路徑規(guī)劃、大腦視覺感知等都推出了相關的開源項目，并有多種智能機器人整機開發(fā)平臺。通過集成自主定位、視覺、路徑規(guī)劃和目標識別模塊等關鍵算法和功能，阿木實驗室希望為開發(fā)者提供開源、智能的無人機探索解決方案，助力開發(fā)者更為高效的開發(fā)創(chuàng)新。

安霸：AI SoC如何鑄就機器人大腦和眼睛

安霸半導體技術(上海)有限公司研發(fā)總監(jiān)錢豪，以《AI SoC如何鑄就機器人大腦和眼睛》進行了主題分享。他表示，機器人+時代來臨，智能機器人正引領全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，未來機器人將愈加智能和靈活，從單一感知向全域感知、從感知智能向認知智能、從單機智能向集群智能的方向演進。而基于AI SoC的人工智能技術，可以顯著增強機器人的功能，使機器人具備感知、決策等能力，讓機器人看得更清、看得更懂。同時，使機器人變得輕量化、低能耗，還可以降低機器人的使用成本，促進機器人的普及。

錢豪認為，結合高性能AI處理器和圖像信號處理器的AI SoC，需要具備四大特性：第一，安全性、穩(wěn)定性、可靠性；第二，高性能、低功耗；第三，軟件高度兼容性；第四，簡單成熟的工具。安霸的低延時高質量圖像抓取和處理方案，采用流式架構實現(xiàn)了芯片內部高速緩存，帶來了高效率和性能。其要點在于：數(shù)據(jù)直接傳給算法加速引擎，實現(xiàn)零拷貝；多尺度金字塔圖像生成，無需涉及其他硬件資源；ISP設計為多級、基于切片，用于低延遲處理。

此外，搭配高性能算法加速引擎，可以支持神經(jīng)網(wǎng)絡算法加速、傳統(tǒng)算法加速、多種量化類型、以及非結構化稀疏加速。再輔以統(tǒng)一的SDK及工具鏈架構、硬件信息安全引擎等核心技術，通過強大的本地技術支持，安霸希望幫助用戶加速開發(fā)、打造高效的方案，為本土機器人市場帶來優(yōu)秀的產(chǎn)品方案。

大語言模型的發(fā)展和展望

AI算法專家牛亞運分享了大語言模型的發(fā)展、應用和未來展望。他從大語言模型的四個階段展開，介紹了統(tǒng)計語言模型、神經(jīng)語言模型、預訓練語言模型以及大型語言模型。

當前，大語言模型展現(xiàn)了驚人的涌現(xiàn)能力，這些能力對于復雜任務性能至關重要，使得AI算法具有前所未有的強大和有效。牛亞運指出，大語言模型訓練需要大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分布式并行訓練的廣泛實踐經(jīng)驗。為了開發(fā)能力強大的大語言模型，研究人員必須解決復雜的工程問題，與工程師合作或成為工程師。

結合大語言模型當前的應用場景，如醫(yī)療保健、法律、金融、代碼編程、教育以及科學研究等，牛亞運分析了大語言模型的技術特點和應用潛力。在對未來的展望中，他指出了大語言模型的六大方向，包括：第一，在理論和原理方面一致的理論解釋；第二，模型架構方面，面臨效率問題等挑戰(zhàn)，需要改進來支持任務專業(yè)化和數(shù)據(jù)更新；第三，模型訓練需要充分利用計算集群資源、改進調優(yōu)策略來提高模型效果；第四，模型利用需要更靈活的提示機制；第五，安全和對齊；第六，應用和生態(tài)系統(tǒng)，為眾多應用提供強大能力，探索AGI的發(fā)展。

會議回顧：http://xujingxiang.cn/live/1617056.html