與非網(wǎng)第二屆“AI機(jī)器人技術(shù)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(jī)器人技術(shù)論壇”，在線成功召開。

隨著AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，新一輪科技革命正在醞釀中。機(jī)器人產(chǎn)業(yè)也是如此，在AI賦能之下，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)化、智能化方面呈現(xiàn)出巨大潛力。

全球機(jī)器人市場(chǎng)主要以工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人為主，我國(guó)機(jī)器人市場(chǎng)以工業(yè)機(jī)器人為主。根據(jù)中國(guó)電子業(yè)協(xié)會(huì)和IFR預(yù)測(cè)，2022-2024 年間工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將以CAGR為15%的速度增長(zhǎng)，服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模增速將高于工業(yè)機(jī)器人，兩者CAGR在該期間將分別達(dá)到 25%、24%。特別是在智能化、通用化、人形化趨勢(shì)下，AI 大模型“智力加持”的通用人形機(jī)器人將會(huì)引領(lǐng)新的應(yīng)用潮流。巨大的市場(chǎng)機(jī)遇面前，現(xiàn)存的技術(shù)趨勢(shì)和發(fā)展值得關(guān)注。

本次論壇上，ADI高級(jí)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(dǎo)體技術(shù)(上海)有限公司研發(fā)總監(jiān)錢豪、AI算法專家牛亞運(yùn)，分享了最新的研究、實(shí)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(jī)器人產(chǎn)業(yè)報(bào)告》。

《2023年AI機(jī)器人產(chǎn)業(yè)報(bào)告》發(fā)布

根據(jù)對(duì)與非網(wǎng)用戶的調(diào)研，工業(yè)機(jī)器人和家用機(jī)器人的增長(zhǎng)潛力最被看好。在未來的發(fā)展方向方面，用戶認(rèn)為將主要集中于四大方向：人機(jī)協(xié)作，高精度、高速度，多樣化應(yīng)用場(chǎng)景，自主學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。

針對(duì)AI機(jī)器人主控芯片使用情況的調(diào)研顯示，以CPU、FPGA、DSP等為主，其次還包括MCU、GPU、PLC等，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的良好控制。

面對(duì)通用大模型的發(fā)展趨勢(shì)，該報(bào)告指出，大模型將進(jìn)一步提升AI機(jī)器人的四方面能力：結(jié)合大數(shù)據(jù)+強(qiáng)算法+大算力，進(jìn)一步強(qiáng)化基礎(chǔ)能力；實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的智能水平；有望重塑AI機(jī)器人決策執(zhí)行機(jī)制；能夠更好地泛化到多種場(chǎng)景。

ADI：超低功耗邊緣AI助力智能應(yīng)用實(shí)踐

AI與IoT正在走向深度融合。由于智能聯(lián)網(wǎng)設(shè)備要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算，這對(duì)設(shè)備的存儲(chǔ)空間、計(jì)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(wù)器才能勝任。但I(xiàn)oT設(shè)備之間的互聯(lián)需要電池供電，設(shè)備之間數(shù)據(jù)的流通也不能完全依賴云端，因此IoT應(yīng)用亦需要低功耗和低成本，這為AI和IoT技術(shù)的融合帶來了挑戰(zhàn)。

ADI中國(guó)高級(jí)工程師辛毅以《ADI超低功耗邊緣AI解決方案：助力智能應(yīng)用實(shí)踐》為主題進(jìn)行了分享。他表示，針對(duì)上述痛點(diǎn)，ADI致力于將AI和IoT兩者優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)在IoT設(shè)備的邊緣端執(zhí)行AI推理任務(wù)，讓設(shè)備能夠在本地自行做出運(yùn)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(shí)時(shí)性好、帶寬資源要求低、隱私性高等特點(diǎn)，同時(shí)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(gè)微控制器內(nèi)核（ARM Cortex M4F和RISC-V）與一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）加速器構(gòu)成，該架構(gòu)針對(duì)邊緣進(jìn)行了高度優(yōu)化，數(shù)據(jù)的加載和啟動(dòng)由微控制器內(nèi)核負(fù)責(zé)，而AI推理由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器專門負(fù)責(zé)?；趦蓚€(gè)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(shí)驗(yàn)室：無人機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)與開源助力高效開發(fā)

阿木實(shí)驗(yàn)室是成都鉑貝科技有限公司旗下的品牌，致力于為機(jī)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(jī)系統(tǒng)架構(gòu)與開源》進(jìn)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(jī)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(gòu)建了一套完整的無人機(jī)研發(fā)體系，配套開源的生態(tài)體系，可高效推動(dòng)項(xiàng)目及產(chǎn)品的快速落地。

其中，各個(gè)軟件模塊的輸入輸出數(shù)據(jù)流，主要包含無人機(jī)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(fù)責(zé)控制電機(jī)等執(zhí)行機(jī)構(gòu)，維持飛機(jī)平衡。

目前，阿木實(shí)驗(yàn)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(guān)的開源項(xiàng)目，并有多種智能機(jī)器人整機(jī)開發(fā)平臺(tái)。通過集成自主定位、視覺、路徑規(guī)劃和目標(biāo)識(shí)別模塊等關(guān)鍵算法和功能，阿木實(shí)驗(yàn)室希望為開發(fā)者提供開源、智能的無人機(jī)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(jī)器人大腦和眼睛

安霸半導(dǎo)體技術(shù)(上海)有限公司研發(fā)總監(jiān)錢豪，以《AI SoC如何鑄就機(jī)器人大腦和眼睛》進(jìn)行了主題分享。他表示，機(jī)器人+時(shí)代來臨，智能機(jī)器人正引領(lǐng)全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，未來機(jī)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(rèn)知智能、從單機(jī)智能向集群智能的方向演進(jìn)。而基于AI SoC的人工智能技術(shù)，可以顯著增強(qiáng)機(jī)器人的功能，使機(jī)器人具備感知、決策等能力，讓機(jī)器人看得更清、看得更懂。同時(shí)，使機(jī)器人變得輕量化、低能耗，還可以降低機(jī)器人的使用成本，促進(jìn)機(jī)器人的普及。

錢豪認(rèn)為，結(jié)合高性能AI處理器和圖像信號(hào)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(jiǎn)單成熟的工具。安霸的低延時(shí)高質(zhì)量圖像抓取和處理方案，采用流式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了芯片內(nèi)部高速緩存，帶來了高效率和性能。其要點(diǎn)在于：數(shù)據(jù)直接傳給算法加速引擎，實(shí)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(shè)計(jì)為多級(jí)、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(luò)算法加速、傳統(tǒng)算法加速、多種量化類型、以及非結(jié)構(gòu)化稀疏加速。再輔以統(tǒng)一的SDK及工具鏈架構(gòu)、硬件信息安全引擎等核心技術(shù)，通過強(qiáng)大的本地技術(shù)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(jī)器人市場(chǎng)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(yùn)分享了大語言模型的發(fā)展、應(yīng)用和未來展望。他從大語言模型的四個(gè)階段展開，介紹了統(tǒng)計(jì)語言模型、神經(jīng)語言模型、預(yù)訓(xùn)練語言模型以及大型語言模型。

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

結(jié)合大語言模型當(dāng)前的應(yīng)用場(chǎng)景，如醫(yī)療保健、法律、金融、代碼編程、教育以及科學(xué)研究等，牛亞運(yùn)分析了大語言模型的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用潛力。在對(duì)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(gòu)方面，面臨效率問題等挑戰(zhàn)，需要改進(jìn)來支持任務(wù)專業(yè)化和數(shù)據(jù)更新；第三，模型訓(xùn)練需要充分利用計(jì)算集群資源、改進(jìn)調(diào)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(jī)制；第五，安全和對(duì)齊；第六，應(yīng)用和生態(tài)系統(tǒng)，為眾多應(yīng)用提供強(qiáng)大能力，探索AGI的發(fā)展。

會(huì)議回顧：http://www.elevenelevendesigns.com/live/1617056.html