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來源：貿澤電子 人工智能機器人是改變機器人執行操作方式的技術奇跡之一。如今的機器人技術不再僅僅局限于機械和電子技術，在計算機科學的幫助下，人工智能機器人正在變得更加智能和高效。 從本質上講，機器人技術中的人工智能主要圍繞著賦予機器一定程度的智能，使得機器能夠以獨有的方式與人類或環境互動來展開。人工智能機器人可隨時感知周圍環境、處理信息并動態響應變化，這種能力的飛躍使得智能機器人系統不僅能夠遵循預定義的路徑，而且還能夠理解和導航復雜的非結構化環境。 從編程機器到智能實體的這種轉變代表了重大的技術進化，突顯了人工智能給機器人帶來的巨大潛力。隨著人工智能在機器人技術中的應用，這些自主智能機器人正在幫助人類或替代人類執行重復性、體力要求高或危險的任務。 機器人中關鍵的AI技術 人工智能（AI）為機器人賦予了多種新的能力，使它們能夠以更高的自主性和適應性執行各種任務。而這些先進的機器人能力主要依靠機器學習（ML）、計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）等AI技術來實現。 · 機器學習 智能機器人的基石是這些機器的學習和適應能力。通過機器學習和深度學習算法，機器人可以分析數據，識別模式，并根據自己的學習做出明智的決策。 這種能力使他們能夠隨著時間的推移提高性能，在極少的人為干預下適應新的任務和環境，在動態、非結構化的環境中運行，更加通用和有價值，這是傳統機器人技術的重大飛躍。 深度學習是機器學習的一個子集，在提升機器人智能方面發揮著關鍵作用。深度學習的核心是利用神經網絡，這些網絡由處理數據的互連節點層組成，使機器人能夠從模式和經驗中學習。這些網絡的深度和復雜性使機器人能夠執行需要類人認知的任務，如圖像和語音識別或復雜的決策。GPU等硬件的進步加速了這些復雜神經網絡的訓練和部署，使深度學習在機器人技術中更加可行和有效。 · 計算機視覺 計算機視覺是機器人人工智能的基石技術，它賦予機器看到和解釋周圍世界的能力。 這項技術涉及視覺信息的處理和分析，使機器人能夠識別物體、導航環境，并執行需要視覺理解的任務。將計算機視覺集成到機器人技術中，有助于擴大機器人的應用范圍，包括從工業自動化到自動駕駛汽車。 計算機視覺的另一個重要方面是空間感知和導航。機器人使用視覺信息來了解它們相對于環境和其他物體的位置，這種理解對于需要在復雜和動態環境中導航的自主機器人至關重要。 · 自然語言處理 自然語言處理（NLP）是一項關鍵技術，它使機器人能夠通過語言理解人類并與人類互動。 這項技術涉及人類語言的處理和分析，使機器人能夠解釋、響應甚至生成類似人類的文本或語音。NLP在機器人技術中的整合為人機交互開辟了新的可能性，使其更加自然和直觀。配備NLP的機器人可以執行語音激活控制、對話界面和語言翻譯等任務，這種能力在服務機器人中尤為重要。通過NLP，這些機器人可以理解口頭命令，參與對話，并以人類易于參與的方式提供信息或幫助。 人工智能機器人中的“芯”方案 邊緣人工智能（Edge AI）是人工智能中非常引人注目的新興領域之一，它旨在讓人們在運行人工智能程序的同時，而不必擔心隱私泄露以及智能設備在不訪問云的情況下可對輸入做出快速反應。將邊緣人工智能應用于機器人中，這些智能機器人將得到更大、更廣泛的應用。 #01 NXP Edge AI ｜ MCX N系列 恩智浦（NXP）的通用微控制器（MCU）MCX N系列是適用于AI機器人領域的Edge AI新品。這些微控制器將神經處理單元 (NPU) 整合其中，從而助力機器學習加速。MCX N系列產品采用的Arm Cortex-M33微控制器實現了高性能和低功耗，配備的智能外設和片上加速器可提供多任務功能和高能效。 以MCX N94x和N54x系列產品為例，兩款產品均配備了運行頻率達150MHz的高性能Arm Cortex-M33內核，同時提供2MB閃存以及可配置的帶完整ECC的RAM、DSP協處理器，并集成了eIQ Neutron神經處理單元(NPU)。 與單獨的CPU內核相比，NPU可提供高達42倍的機器學習吞吐量提升，減少了系統的喚醒時間，同時降低了整體功耗。借助MCUXpresso Developer Experience，設計人員可以加快完成MCX N系列的開發速度。 
圖1：MCX N94x MCU系統框圖（圖源：NXP） #02 NVIDIA 解決方案 針對人工智能機器人應用，英偉達（NVIDIA）準備了專用的解決方案，它的Jetson Orin在機器人和其他自主機器的性能和效率方面非常出色。其中的一款Jetson AGX Orin模塊擁有高達275 TOPS的AI性能，功率可在15W至60W之間配置。在相同的緊湊外形下，性能是此前的Jetson AGX Xavier的8倍。使用Jetson AGX Orin部署大型AI復雜模型，可將該模型直接用于機器人中的自然語言理解、3D感知和多傳感器融合解決方案。
圖2：可用于下一代機器人中邊緣AI解決方案的Jetson AGX Orin模塊（圖源：NVIDIA） 人工智能機器人的應用前景 人工智能的進步有助于機器人更緊密地模仿人類行為，這就是它們初始被創造出來的原因。由人工智能驅動的機器人可分為三類，即：自主移動機器人、協作機器人和人形機器人。這些機器人類型中的每一種都有自己獨特的方式來使用人工智能執行各種任務，并與所處的環境進行交互，為世界各地的許多行業開創了機器人解決方案，并繼續塑造我們未來機器人技術發展的前景。 人工智能驅動的機器人正在被部署在太空探索、醫療保健和制造業中，以支持運營并極大限度地提高生產力。這些機器使這些行業通過實施先進技術達到更高的效率水平。 在英偉達宣布的“moonshot”計劃中，以機器人的形式創造了可體現人類水平的人工智能。該公司CEO黃仁勛曾在演講中表示，為通用類人機器人建立基礎模型將是當今人工智能極令人興奮的發展前景之一。為此，英偉達宣布了它的GR00T項目。這是一個用于人形機器人的通用基礎模型。GR00T模型將使機器人能夠理解多模式指令，如語言、視頻和演示，并執行各種有用的任務，以便機器人學習協調、靈巧和其他必要的技能，更像人一樣導航和與現實世界互動。 近年來，人工智能的進步徹底改變了機器人技術的走向。機器人中的生成式AI使機器能夠產生獨特的文本，或者與文本轉語音相結合，像真人一樣進行語音表達，從而使機器更接近人類。如今，作為生成模型的一個例子，ChatGPT已經開始集成在機器人助理、社交機器人和消費機器人的軟件中。 不過，雖然將生成式AI集成到機器人技術中提供了巨大的市場應用機會，但目前來看它并不像聽起來那么強大。比如，使機器人與人類對話這個功能，它與我們已經使用的虛擬助手并沒有太大區別。目前，在機器人中使用生成式AI仍有其自身的局限性，距離機器人在沒有預先編程的情況下能夠充分理解任務還有很長的路要走。 探索人工智能機器人的未來 在機器人領域快速發展的人工智能技術，一些創新趨勢正在塑造這一領域的未來。這些進步有望突破人工智能機器人的極限，為智能機器人新時代的到來鋪平道路。其中一個明顯的趨勢是，機器人將從單純的自動化工具轉變為能夠進行復雜交互和決策的智能機器，而人工智能算法的進步以及硬件設計的改進無疑將成為這一轉變的助推劑。 接下來，人工智能機器人技術的發展重點將圍繞更廣泛的人機協作展開，開發能夠安全有效地與人類一起工作的智能機器人將成為行業的重點發展方向。另一個趨勢是推動機器人實現更大的自主性。這涉及到開發復雜的人工智能算法，使機器人能夠根據實時數據做出決策，適應新情況，并從經驗中學習。 隨著機器人技術中的人工智能不斷進步，我們可能會看到機器人變得越來越獨立，能夠以非常少的人為干預處理復雜的任務。這一趨勢不僅是為了提高機器人的智能，同時也是為了使它們在動態環境中更具適應性和彈性。 人工智能與機器人技術的融合代表著機器人技術的一個重大飛躍，在未來，機器人不再是單純的工具，更是人類的合作伙伴和協作者。雖然有人因此會擔心工作崗位的流失，但人們已經清楚地認識到人工智能機器人一定會創造更多的新角色和新行業。 今年早些時候，投資銀行高盛發布了一份報告，預測到2035年，人形機器人的潛在市場將達到380億美元。而在一年前，高盛初始預測的市場規模僅為60億美元。 本文小結 由人工智能驅動的機器人曾經是科幻小說中的設想或某個角色，如今，當年的很多設想已經或正在成為許多企業的現實。由人工智能整合帶來的這場機器人革命重新定義了機器人的能力，也代表了智能機器人技術發展方向的一種轉變。 人工智能在機器人技術中的意義不僅限于技術奇跡，重要的是它們已經延伸到可影響我們日常生活的許多實際應用中，從自動駕駛汽車、無人機、工業自動化到醫療機器人和服務型機器人，機器人技術和人工智能的結合開辟了無比寬廣的應用領域，是真正的技術強強結合。 |
