當機器人能夠適應不斷變化的環境，它們的價值和潛在影響力也將迅速攀升。打造具有長期適應能力的機器人的關鍵，在於其本身就具備靈活應變能力的技術基礎上建造機器人。

機器人透過自動重複工作和自主做出複雜決定來提升效率，持續改變著未來的工作模式。機器人適應環境變化的能力越強，能提供的價值就越大。

長期以來，電子產業主要依靠特殊應用積體電路（ASIC）提供機器人所需的效能和即時回應能力。然而，隨著人們對於功能更強、適應力更高的機器人需求增加，它們就必須具備能夠隨著人工智慧（AI）模型演進而自動優化的能力。隨著AI演算法不斷地演進，負責AI加速的硬體也必須擁有能隨時調整的能力。

而ASIC之所以不敷使用，除了因為它們通常需要18個月的開發週期，也因為只要有任何變動都要反覆運算ASIC，從頭執行開發流程。

總體來說，要讓機器人適應不斷變化的應用和需求，製造機器人的技術也需具備同樣靈活應變的能力。反之，在我們給機器人設定效能上限的同時，等於也侷限了特定技術。這種固化受限的結果，就如同聲稱能任意點菜，卻只能做乳酪和義大利辣香腸兩種口味的披薩機器人一樣。

自行調適運算

問題在於，預測機器人和AI技術的整體未來發展的難度極高。當機器人的能力提升，它們必須克服的挑戰也越來越複雜。隨著機器人改變其移動、觀察、思考和與世界互動的方式，建造機器人的基礎技術平台必須足夠靈活以因應機器人的演變，同時提供即時回應能力。

讓挑戰更加複雜的是，即使機器人被部署到現場後，仍需繼續因環境變化而改變，包括能夠基於新的AI演算法進行優化和更新能力。

打造具有長期適應能力的機器人的關鍵，在於其本身就具備靈活應變能力的技術基礎上建造機器人。例如，賽靈思為機器人製造商提供一個創新的自行調適運算平台，此平台結合硬體加速能力與軟體可編程能力的靈活性，是打造靈活應變機器人的理想開發平台。

自行調適運算元件（如FPGA和自行調適SoC元件）就像「變色龍」一樣。當機器人需要改變其演算法時，自行調適運算架構也能夠動態地隨之更新。自行調適運算平台不僅能支援軟體進行無線（OTA）更新，也能夠支援硬體。如此一來，對於任何作業負載，自行調適運算平台都能經過重新配置，成為最新任務的最佳處理器。

自行調適運算平台不僅僅提供因應未來的設計，更透過單一硬體設計，滿足多種應用和多類市場需求的能力，大幅延長它們的使用壽命。因此機器人製造商既能實現單一設計優於多套不同設計的規模經濟優勢，更能節省開發時間和開發成本。

製造商使用自行調適平台建造機器人，還能持續將新功能導入已投入運作既有的系統中，並有望創造新的收益。例如，機器人將能利用最先進的預測維護演算法追蹤其日常運作，並預測可能會發生故障的時間。此功能有助於機器人在故障發生前確定維修時間，從而提供更高的可靠性並縮短高成本的停機時間。

持續的變化是資訊科技產業的常態。AI和機器人領域的變化速度和複雜程度遠高於其他市場。自行調適運算平台不僅能讓機器人製造商賦予機器人先進的功能，還確保他們能夠在以固定功能為基礎的ASIC設計失效後，持續敏捷地運作。

缺乏適應能力的機器人系統終將被具備適應力的機器人系統所取代，這是很殘酷的事實，對於製造商來說也是如此。能以最快的速度、最大的靈活性利用最先進技術的製造商，將在機器人市場贏得最大的市場機會。

（本文作者Susan Cheng為賽靈思北美工業、視覺、健康與科學行銷經理）