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边缘人工智能

基于性能和效率构建的移动服务机器人

移动服务机器人

在经典戏剧动画片 《杰森一家》中,剧中人物雇佣一个名为“罗西”的保姆机器人作为临时家庭安全系统和伴侣。 《杰森一家》 设定的未来场景发生在四十年前,而类似于“罗西”的前瞻技术目前已成为现实。

移动服务机器人 RoomieBot 即为一个很好的案例,能够利用边缘人工智能、机器视觉和自然语言处理 (NLP) 在医疗保健、零售和酒店场景下自动导航并与人类交互。不难想象,智能机器人会在不久的将来作为人类的家庭助手提供帮助。

移动服务机器人未来的普及需要融合了高性能、高效率和先进软件支持的模块化硬件构建模块。

现代移动服务机器人剖析

为了确定实现功能的最佳方式,首先必须了解最新技术的优点和不足。

RoomieBot 的设计包含英特尔® RealSense 摄像头、英特尔® Movidius 视觉处理单元以及英特尔® NUC 平台。上述硬件套件为早期的服务机器人奠定良好的基础,具备所需的视觉和计算功能:

  • 同时定位与地图构建 (SLAM) ,以实现自主导航
  • 视觉检测算法,用于识别人和物体
  • 适用于语音用户界面的 NLP
  • 控制嵌入式电机和执行器的功能

企业期待扩大生产规模以实现大规模市场部署,以便将来有机会升级堆栈,改善效能功耗比和简化集成。

最重要的是,选用此前被称为 “Alder Lake” 的第 12 代智能英特尔® 酷睿 处理器即可实现这些功能。

高性能处理器无需打破功耗格局

这些最新的英特尔® 酷睿 处理器性能明显比第 8 代英特尔 NUC 更强。

性能提升源自新处理器上额外增加的八个核心(共计 12 个核心)。但不仅限于核心的增加。第 12 代英特尔® 酷睿 是首款引进传统的性能核与全新能效核的混合 CPU 架构的处理器系列。能效核针对系统管理和控制任务等计算密集工作负载进行优化。

性能增强的同时功耗并未大幅提升,英特尔® 酷睿 i7-12700TE 处理器的基础功耗仅 35W ,而此前考察的第 8 代移动处理器基础功耗为 28W。它有利于移动服务机器人执行复杂的边缘人工智能堆栈,而不会立即耗尽板载电池。

更加智能的集成,开箱即用

第 12 代智能英特尔酷睿处理器无缝集成到各种移动服务机器人架构中的能力是实现大规模生产和部署的另一个关键考虑因素。

例如,来自 嵌入式和自动化解决方案领先企业 Advantech 的 MIO-4370 支持 35W 功耗的第 12 代智能英特尔® 酷睿 台式机处理器,最高可拥有 16 核心、 24 线程。小尺寸单板电脑专为 165 x 115mm (4.53” x 6.5”) 大小的 4” EPIC 设计,可为 OEM 和系统集成商提供坚固的边缘智能模块(具有现代服务机器人所需的所有 I/O ) ,例如:

  • 各种类型的高带宽 I/O 和串行端口,便于整合视觉输入、感知传感器套件、控制信号、编程和调试
  • 支持最多 5K 分辨率的 3 个同步交互显示器
  • 网络和扩展,包括双 2.5 GbE 端口,支持时间敏感网络 (TSN) 和英特尔® vPro®
  • 3 个 M.2 扩展插槽,包括 2 个 M.2 2280 PCIe 4.0 插槽和 1 个 PCIe 5.0 插槽,支持使用高速 NVMe 存储以及视频转码、捕获或 xPU 加速卡
  • 其他组件,例如智能风扇、独立的 TPM 2.0 安全芯片以及语音通信音频子系统

由于移动服务机器人等物联网边缘用例包含许多不同的应用和功能, Advantech SBC 已预先认证,可与 Canonical 的 Ubuntu Linux 发行版配合使用,从而实现容器化应用开发。每个容器都有自身的系统镜像,因此移动服务机器人程序可在不需要依赖关系或担心其他系统要求的情况下编码。这样不仅能够缩短开发时间、降低复杂性,还可加快推进合规工作,因为在整个系统得到批准后,每个容器的变动通常可单独认证。

Advantech iManager 3.0 等工具提供从用户操作系统控制 I/O 的 API,从而进一步简化集成。Advantech 的边缘人工智能套件和 WISE-DeviceOn 则更进一步,提供基于英特尔® OpenVINO 工具套件的用户友好型 SDK ,方便工程师优化深度学习模型并将其部署到第 12 代智能英特尔® 酷睿 处理器等目标设备。

移动服务机器人:走出工厂,进入家庭

总之,MIO-4370 等平台不仅限于作为智能机器人控制器。它们还是先进移动服务机器人的构件,性能更强、功耗更低、开发速度更快,而且比以往更具成本效益。

简言之,这些集成解决方案是先进移动服务机器人实现大规模生产的前奏。因此,未来并不只是极少数人才能拥有“罗西”。

在高度集成的开发环境下,未来比我们想象的更接近。

本文经过 insight.tech 副主编 Georganne Benesch 编辑。

作者简介

Brandon brings more than a decade of high-tech journalism and media experience to his current role as Editor-in-Chief of the electronics engineering publication Embedded Computing Design. His coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Brandon leads interactive YouTube communities around platforms like the Embedded Toolbox video interview series and Dev Kit Weekly hardware reviews, and co-hosts the Embedded Insiders Podcast. Drop him a line at brandon.lewis@opensysmedia.com or DM him on Twitter @techielew.

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