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借助自行调适加速平台 机器人快速适应环境变化
 

【作者: Susan Cheng】2021年12月21日 星期二

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当机器人能够适应不断变化的环境,它们的价值和潜在影响力也将迅速攀升。打造具有长期适应能力的机器人的关键,在于其本身就具备灵活应变能力的技术基础上建造机器人。


机器人透过自动重复工作和自主做出复杂决定来提升效率,持续改变着未来的工作模式。机器人适应环境变化的能力越强,能提供的价值就越大。


长期以来,电子产业主要依靠特殊应用积体电路(ASIC)提供机器人所需的效能和即时回应能力。然而,随着人们对于功能更强、适应力更高的机器人需求增加,它们就必须具备能够随着人工智慧(AI)模型演进而自动优化的能力。随着AI演算法不断地演进,负责AI加速的硬体也必须拥有能随时调整的能力。


而ASIC之所以不敷使用,除了因为它们通常需要18个月的开发周期,也因为只要有任何变动都要反覆运算ASIC,从头执行开发流程。


总体来说,要让机器人适应不断变化的应用和需求,制造机器人的技术也需具备同样灵活应变的能力。反之,在我们给机器人设定效能上限的同时,等于也局限了特定技术。这种固化受限的结果,就如同声称能任意点菜,却只能做乳酪和义大利辣香肠两种口味的披萨机器人一样。


自行调适运算

问题在于,预测机器人和AI技术的整体未来发展的难度极高。当机器人的能力提升,它们必须克服的挑战也越来越复杂。随着机器人改变其移动、观察、思考和与世界互动的方式,建造机器人的基础技术平台必须足够灵活以因应机器人的演变,同时提供即时回应能力。


让挑战更加复杂的是,即使机器人被部署到现场后,仍需继续因环境变化而改变,包括能够基于新的AI演算法进行优化和更新能力。


打造具有长期适应能力的机器人的关键,在于其本身就具备灵活应变能力的技术基础上建造机器人。例如,赛灵思为机器人制造商提供一个创新的自行调适运算平台,此平台结合硬体加速能力与软体可编程能力的灵活性,是打造灵活应变机器人的理想开发平台。


自行调适运算元件(如FPGA和自行调适SoC元件)就像「变色龙」一样。当机器人需要改变其演算法时,自行调适运算架构也能够动态地随之更新。自行调适运算平台不仅能支援软体进行无线(OTA)更新,也能够支援硬体。如此一来,对于任何作业负载,自行调适运算平台都能经过重新配置,成为最新任务的最佳处理器。


自行调适运算平台不仅仅提供因应未来的设计,更透过单一硬体设计,满足多种应用和多类市场需求的能力,大幅延长它们的使用寿命。因此机器人制造商既能实现单一设计优于多套不同设计的规模经济优势,更能节省开发时间和开发成本。


制造商使用自行调适平台建造机器人,还能持续将新功能导入已投入运作既有的系统中,并有望创造新的收益。例如,机器人将能利用最先进的预测维护演算法追踪其日常运作,并预测可能会发生故障的时间。此功能有助于机器人在故障发生前确定维修时间,从而提供更高的可靠性并缩短高成本的停机时间。


持续的变化是资讯科技产业的常态。 AI和机器人领域的变化速度和复杂程度远高于其他市场。自行调适运算平台不仅能让机器人制造商赋予机器人先进的功能,还确保他们能够在以固定功能为基础的ASIC设计失效后,持续敏捷地运作。


缺乏适应能力的机器人系统终将被具备适应力的机器人系统所取代,这是很残酷的事实,对于制造商来说也是如此。能以最快的速度、最大的灵活性利用最先进技术的制造商,将在机器人市场赢得最大的市场机会。


(本文作者Susan Cheng为赛灵思北美工业、视觉、健康与科学行销经理)


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