電子發燒友網報道(文/李寧遠)在數字化轉型的需求牽引之下,全球機器人產業持續蓬勃發展,根據IFR數據,2022年全球機器人市場規模將突破500億美元,其中工業機器人市場達到195億,服務機器人市場達到217億美元,特種機器人市場達到100億美元。預計到2024年,全球機器人市場規模將突破650億美元。

數據來源:IFR 電子發燒友制圖
在市場形勢利好的背景下,全球機器人的基礎技術和前沿技術也在不斷進步,機器人技術的發展現在更加強調核心零部件的自主研發與優化、機器人核心軟硬件平臺的開發、前沿技術的融合等。
本文以更貼近上游半導體產業的視角來看一看機器人行業的發展趨勢。
2D到3D,火熱的機器視覺與更強大的視覺處理平臺
機器視覺的火熱有目共睹,根據中國機器視覺產業聯盟數據,我國機器視覺行業市場規模增速也很快,2020年市場規模已達144億元。在我國機器視覺行業市場規模持續增長下,2022年機器視覺行業市場規模有望突破230億元。
最大的趨勢來自3D視覺技術的突破,進一步推動視覺技術在高端機器人場景的應用,傳統的2D機器視覺正快速向3D機器視覺升級。目前市面上3D處理方案不算多,比較常用的是用英特爾一整套SoC或者視覺處理平臺來做。英特爾處理器加FPGA,搭載OpenVINO工具套件和oneAPI,這種視覺平臺支持面陣的3D相機,處理三維位置信息,搭載的oneAPI能優化算子提高算法速度降低計算延遲,OpenVINO通過AI計算對視覺信息給出補償。在這一塊上***視覺廠商競爭力也逐步提升,全志科技,肇觀電子、瑞芯微視覺芯片產品在國內機器人市場也占有相當高的比重。
另一趨勢則是嵌入式系統和機器視覺兩種技術整合后獨立完成從接收光信號到系統輸出的整個信號處理過程。依賴于視覺處理SoC處理能力、存儲器密度和系統集成度的提升,嵌入式視覺將被更廣泛地應用在機器人領域。
5G+AI,推動機器人創新
5G與AI在機器人行業也說了很多年,今年高通發布的RB6機器人平臺讓業內人士見到了在5G和AI的加持下,機器人展現出的強大實力。高通機器人RB6平臺融合了增強后的高通AI引擎和5G功能,在全球主流網絡、企業網絡和專網中支持Sub-6GHz和毫米波頻段。平臺靈活的架構可通過擴展卡支持不斷演進的連接特性,包括通過擴展卡讓高通機器人RB6平臺在未來支持3GPP Release 15、 16、17和18特性。該平臺通過增強的高通AI引擎帶來頂級的邊緣AI和視頻處理功能,支持每秒70至200萬億次運算。
機器人前端與中心的實時交互在5G高帶寬支持下,許多原本需要本地運行的AI算法得以移植到后臺云端,大大降低前端機器人運算負荷量。在運算減負的同時,機器人還可以增加更多的傳感器,提升多維感知能力;另外,在5G的加持下,機器人感知的龐大數據得以實時回傳到運算中心,借助后臺的龐大算力,可提供更迅速、更精準、更全面的AI分析,提高柔性能力。
機器人MCU往M7與異構架構發展
MCU是機器人核心主控芯片中的第一大類別,小型機器人看重MCU的成本與功耗,通用型機器人看重MCU精準的電機控制,高端機器人更需要MCU兼顧算力與拓展性。去年,電子發燒友網與眾多國產MCU廠商就機器人應用展開了交流,從獲得信息來看,各廠商在機器人MCU的布局上有往M7內核或者異構架構發展的趨勢。
例如,靈動微電子在機器人行業布局上正在規劃的MCU+MPU架構芯片,同時也會開發一些新的IP來取代FPGA在伺服領域的作用;極海半導體則采用的是MCU+FPGA異構架構,MCU負責通訊處理、系統母線監測和溫度監測、人機交互界面驅動等功能,FPGA負責邏輯處理和運動控制等功能。
M7內核MCU也是眾多廠商在布局的,用以滿足高端領域機器人市場的多元化應用需求,這一趨勢和目前國內機器人市場MCU競爭格局息息相關。目前除了少部分高端機器人市場國產MCU競爭力還有待提高,在其他機器人市場上,***已經和國外芯片進行著全面競爭。國產廠商布局M7內核也是為了提高在高端機器人市場的競爭力。隨著各MCU廠商M7內核的高速運控MCU或是M7內核的異構架構芯片問世,高端機器人領域MCU的競爭會更加激烈。
FPGA以SoM硬件組合加速機器人開發
FPGA應用在機器人控制器里已經很多年了,目前FPGA性能用在常規的機器人伺服驅動、控制性能可以說是過剩的。為了充分挖掘FPGA在機器人行業里的可能,FPGA廠商正在從用FPGA實現局部性能優化(伺服驅動器、機器視覺)向實現系統架構優化轉變。
為了將FPGA在機器人行業深入應用,很多FPGA廠商以SoM硬件組合的形式將產品推向機器人市場,加速機器人開發并優化整個系統架構。比如成名已久的AMD Xilinx的Kria SoM,Kira SOM硬件組合提供低延遲(快速計算)、確定性(可預測)、實時(準時)、安全性和高吞吐量的徹底硬件加速,將自適應算力帶向了機器人開發者,Kira SOM硬件組合還專門為了機器人應用對ROS2做了自適應計算適配。今年瑞薩、易靈思發布的ProMe SoM在功耗、尺寸、生態以及柔軟度上也做了更好的優化和設計,工程師僅需要根據自身需求在主板上定義所需的接口即可。目前FPGA廠商很青睞于以System on Module這種形式打入機器人系統,不單單實現視頻處理、智能傳感、機器視覺等應用局部性能優化,更是從機器人整體架構出發進行系統性優化。
寫在最后
半導體企業憑借強大底層芯片能力加速了機器人的創新升級與市場發展。芯片與底層智能平臺已成為提升機器人價值的關鍵環節,全球各半導體企業正在通過筑建更高性能的機器人底層軟硬件平臺,為機器人行業帶來新變革。

數據來源:IFR 電子發燒友制圖
在市場形勢利好的背景下,全球機器人的基礎技術和前沿技術也在不斷進步,機器人技術的發展現在更加強調核心零部件的自主研發與優化、機器人核心軟硬件平臺的開發、前沿技術的融合等。
本文以更貼近上游半導體產業的視角來看一看機器人行業的發展趨勢。
2D到3D,火熱的機器視覺與更強大的視覺處理平臺
機器視覺的火熱有目共睹,根據中國機器視覺產業聯盟數據,我國機器視覺行業市場規模增速也很快,2020年市場規模已達144億元。在我國機器視覺行業市場規模持續增長下,2022年機器視覺行業市場規模有望突破230億元。
最大的趨勢來自3D視覺技術的突破,進一步推動視覺技術在高端機器人場景的應用,傳統的2D機器視覺正快速向3D機器視覺升級。目前市面上3D處理方案不算多,比較常用的是用英特爾一整套SoC或者視覺處理平臺來做。英特爾處理器加FPGA,搭載OpenVINO工具套件和oneAPI,這種視覺平臺支持面陣的3D相機,處理三維位置信息,搭載的oneAPI能優化算子提高算法速度降低計算延遲,OpenVINO通過AI計算對視覺信息給出補償。在這一塊上***視覺廠商競爭力也逐步提升,全志科技,肇觀電子、瑞芯微視覺芯片產品在國內機器人市場也占有相當高的比重。
另一趨勢則是嵌入式系統和機器視覺兩種技術整合后獨立完成從接收光信號到系統輸出的整個信號處理過程。依賴于視覺處理SoC處理能力、存儲器密度和系統集成度的提升,嵌入式視覺將被更廣泛地應用在機器人領域。
5G+AI,推動機器人創新
5G與AI在機器人行業也說了很多年,今年高通發布的RB6機器人平臺讓業內人士見到了在5G和AI的加持下,機器人展現出的強大實力。高通機器人RB6平臺融合了增強后的高通AI引擎和5G功能,在全球主流網絡、企業網絡和專網中支持Sub-6GHz和毫米波頻段。平臺靈活的架構可通過擴展卡支持不斷演進的連接特性,包括通過擴展卡讓高通機器人RB6平臺在未來支持3GPP Release 15、 16、17和18特性。該平臺通過增強的高通AI引擎帶來頂級的邊緣AI和視頻處理功能,支持每秒70至200萬億次運算。
機器人前端與中心的實時交互在5G高帶寬支持下,許多原本需要本地運行的AI算法得以移植到后臺云端,大大降低前端機器人運算負荷量。在運算減負的同時,機器人還可以增加更多的傳感器,提升多維感知能力;另外,在5G的加持下,機器人感知的龐大數據得以實時回傳到運算中心,借助后臺的龐大算力,可提供更迅速、更精準、更全面的AI分析,提高柔性能力。
機器人MCU往M7與異構架構發展
MCU是機器人核心主控芯片中的第一大類別,小型機器人看重MCU的成本與功耗,通用型機器人看重MCU精準的電機控制,高端機器人更需要MCU兼顧算力與拓展性。去年,電子發燒友網與眾多國產MCU廠商就機器人應用展開了交流,從獲得信息來看,各廠商在機器人MCU的布局上有往M7內核或者異構架構發展的趨勢。
例如,靈動微電子在機器人行業布局上正在規劃的MCU+MPU架構芯片,同時也會開發一些新的IP來取代FPGA在伺服領域的作用;極海半導體則采用的是MCU+FPGA異構架構,MCU負責通訊處理、系統母線監測和溫度監測、人機交互界面驅動等功能,FPGA負責邏輯處理和運動控制等功能。
M7內核MCU也是眾多廠商在布局的,用以滿足高端領域機器人市場的多元化應用需求,這一趨勢和目前國內機器人市場MCU競爭格局息息相關。目前除了少部分高端機器人市場國產MCU競爭力還有待提高,在其他機器人市場上,***已經和國外芯片進行著全面競爭。國產廠商布局M7內核也是為了提高在高端機器人市場的競爭力。隨著各MCU廠商M7內核的高速運控MCU或是M7內核的異構架構芯片問世,高端機器人領域MCU的競爭會更加激烈。
FPGA以SoM硬件組合加速機器人開發
FPGA應用在機器人控制器里已經很多年了,目前FPGA性能用在常規的機器人伺服驅動、控制性能可以說是過剩的。為了充分挖掘FPGA在機器人行業里的可能,FPGA廠商正在從用FPGA實現局部性能優化(伺服驅動器、機器視覺)向實現系統架構優化轉變。
為了將FPGA在機器人行業深入應用,很多FPGA廠商以SoM硬件組合的形式將產品推向機器人市場,加速機器人開發并優化整個系統架構。比如成名已久的AMD Xilinx的Kria SoM,Kira SOM硬件組合提供低延遲(快速計算)、確定性(可預測)、實時(準時)、安全性和高吞吐量的徹底硬件加速,將自適應算力帶向了機器人開發者,Kira SOM硬件組合還專門為了機器人應用對ROS2做了自適應計算適配。今年瑞薩、易靈思發布的ProMe SoM在功耗、尺寸、生態以及柔軟度上也做了更好的優化和設計,工程師僅需要根據自身需求在主板上定義所需的接口即可。目前FPGA廠商很青睞于以System on Module這種形式打入機器人系統,不單單實現視頻處理、智能傳感、機器視覺等應用局部性能優化,更是從機器人整體架構出發進行系統性優化。
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半導體企業憑借強大底層芯片能力加速了機器人的創新升級與市場發展。芯片與底層智能平臺已成為提升機器人價值的關鍵環節,全球各半導體企業正在通過筑建更高性能的機器人底層軟硬件平臺,為機器人行業帶來新變革。
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