科技发展推动机器人的AI处理技术至边缘计算

从工业机器人到协作机器人，传感器技术的革新正驱动着现代机器人行业的飞速发展。传感器作为数据采集的先锋，生成海量的、高度可变的数据，为机器学习（ML）和人工智能（AI）模型的构建提供了坚实的基石。正是依靠这些模型，机器人方能实现“自主化”，在充满动态变化的现实环境中，完成实时决策和精准导航。

传统的工业机器人通常工作在“封闭”环境中，对于人类的进入极为敏感，一旦有人闯入，它们便会停止工作，这在一定程度上限制了人与机器人的协作，使得许多潜在的益处难以实现。而拥有自主运行功能的机器人则支持安全高效的人机共存，打破了这一局限。

机器人的传感和智能感知技术至关重要。机器人系统的高效运行，特别是那些基于ML/AI的系统，都极大地依赖于传感器的性能。当下，广泛存在且日益精确的传感器结合先进的系统，为机器人赋予了越来越好的知觉和意识。

一直以来，机器人自动化都是制造业的革命性技术。而将AI集成到机器人中，显然将在未来数年内引发机器人技术的巨大变革。文章深入了机器人、自动化以及将AI和数据紧密连接从而实现智能化的关键发展趋势，并详细讨论了如何在AI系统中融合应用不同的传感器。

在机器学习（ML）中，包括培训和推理两个主要阶段。培训通常是在桌面环境或云端完成，涉及将大量数据集成到系统中。而推理阶段则必须在实时或近实时完成传感器数据的融合，以实现AI在许多行业的应用前景。为此，设计师需在边缘实施ML和学习模型，将推理功能部署到嵌入式系统中。

以协作机器人为例，它们在工作场所与人类密切协作，需实时处理来自近场传感器及视觉传感器的数据，以确保在防止人类受伤的支持人类完成具有挑战性的活动。为了满足实时、低延时的响应要求，先进的AI系统被发展到了边缘领域，这意味着机器人作为边缘设备存在。

这种分布式AI模型依赖于高度集成的处理器，具备丰富的外围设备组以对接不同传感器，高性能处理功能以运行算法，并加速学习推理。所有这些功能必须高效工作，且功耗低、体积小，以便由边缘承载它们。

随着ML的普及，专为执行ML推理而设计的硬件产品——“推理引擎”的可获得性越来越高。在嵌入式空间内，集成式片上系统（SoC）通常是好的选择，因为它除了包含能运行学习推理的各种处理元件外，还集成了许多使嵌入式应用完整的必要部件。

这些技术的融合为机器人行业带来了前所未有的机遇，使得机器人能够在现实环境中更加智能、自主地完成任务。未来，随着技术的不断进步，我们有望见证更多机器人与人类紧密协作的场景，共同创造更美好的生活。（以上内容整理自网络，如有侵权请联系删除）