電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）作為人工智能發(fā)展的一個重要分支，具身智能常被人提及。簡單來說，人工智能系統(tǒng)主要關注于數(shù)據(jù)處理和算法的優(yōu)化，好比是人的大腦，而具身智能則更加注重機器與環(huán)境的互動和交流，是大腦和身體的結合。

那么具身智能終端有哪些？在日前芯原AI專題技術研討會上，神頂科技（南京）有限公司董事長兼CEO袁帝文展示了一些例子，如工業(yè)機器人、人形機器人、自動駕駛、低空飛行、MR/AR、AGV/AMR等。而且，袁帝文認為，具身智能終端的發(fā)展需要大模型和3D空間計算。

國內外科技企業(yè)致力于將大模型接入機器人

自從2022年底大模型技術進入大眾視野以來，國內外科技企業(yè)都在積極推進大模型的技術和應用，而將大模型接入機器人也是各大科技企業(yè)、機器人公司重點研究的方向。

早在2023年7月，AI科學家李飛飛帶領的團隊發(fā)布了具身智能最新成果，即大模型接入機器人，把復雜指令轉化成具體行動規(guī)劃，人類可以很隨意地用自然語言給機器人下達指令，機器人也無需額外數(shù)據(jù)和訓練。

李飛飛團隊將該系統(tǒng)命名為VoxPoser，相比傳統(tǒng)方法需要進行額外的預訓練，這個方法用大模型指導機器人如何與環(huán)境進行交互，直接解決了機器人訓練數(shù)據(jù)稀缺的問題。

可以看到，隨著大模型技術的發(fā)展，過去一年多時間來，從 OpenAI 到 Google DeepMind，幾乎所有掌握人工智能技術的大型科技公司，都在致力于將支持聊天機器人的多功能學習算法接入機器人中。這樣做的目的是讓機器人具備常識性知識，從而能夠處理各種任務。

如有消息稱，隨著對人工智能機器人投資的升溫，OpenAI將重啟其機器人業(yè)務，目前正在積極招募研究工程師，以重建曾經(jīng)解散的機器人團隊。

特斯拉的人形機器人也是備受關注，6月14日凌晨，特斯拉在美國得克薩斯州總部舉行2024年股東大會，馬斯克在大會上表示，特斯拉將于2025年開始“限量生產(chǎn)”人形機器人Optimus，并于明年在自有工廠測試類人機器人。他預測，明年特斯拉將擁有“超過1000個，甚至數(shù)千個在運行的Optimus機器人”。

近期，國產(chǎn)機器人領域也動作頻頻，全球首例純電驅全尺寸人形機器人“天工”首次在北京人形機器人創(chuàng)新中心實現(xiàn)“擬人奔跑”、宇樹科技發(fā)布瞄準老年人陪護市場的新型人形機器人Unitree G1、工業(yè)版人形機器人Walker S進入蔚來總裝車間“實訓”當起“見習廠工”等。

科大訊飛近日也表示，公司已于2023年全球“1024開發(fā)者節(jié)”上正式發(fā)布了“大模型+具身智能”的人形機器人技術原型。2024年5月31日，公司啟動訊飛機器人超腦平臺2.0項目，將以視聽融合的多模感知交互和基于大模型的機器人大腦，通過軟硬件一體的方式構建機器人新交互，將訊飛星火大模型進一步賦能機器人領域。

過去大半年時間，手機和PC大模型迅猛發(fā)展，手機和PC通過大語言模型可以提供非常多服務，如智能辦公助手、個性化推薦系統(tǒng)、圖象與視頻處理、健康監(jiān)測與管理、教育與學習、創(chuàng)意寫作與內容創(chuàng)作。袁帝文在日前的大會上談到，大模型在手機和PC上的發(fā)展，其實也有助于機器人大模型的發(fā)展。因為機器人本身就是一個終端，它所需要的功能包含了手機和PC的基本功能。

不過，袁帝文認為，機器人大模型的挑戰(zhàn)要高于手機和PC。首先是，機器人需要多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，使機器人綜合利用多種感知信息，全面理解環(huán)境和任務需求；其次是自主導航和定位需求，機器人需要自主移動，進行路程規(guī)劃和障礙物避讓；第三是物理空間交互，機器人不僅處理信息，還要能與物理環(huán)境交互，執(zhí)行搬運、組裝、清潔等物理任務；第四，實時性要求，機器人執(zhí)行任務時需要低延遲的控制系統(tǒng)，確保動作的準確性和及時性，特別是在高速移動或精細操作時。

大模型機器人對芯片有更高要求

據(jù)袁帝文介紹，機器人部署AI大模型面臨3D空間計算、多傳感器融合、高實時性的要求。
3D空間計算，即機器人在真實的物理空間中自主導航，進行各種操作，需要精確和高幀率的空間計算能力；多傳感器融合，即需要對不同傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進行空間及時間上的同步和融合；高實時性，即高精度、高實時性的3D空間計算能力軟硬件協(xié)同優(yōu)化。



這使得機器人對計算資源、內存和帶寬、功耗要求較高。計算資源方面：機器人大模型通常包含數(shù)十億以上的參數(shù)，需要具備強大算力來實時處理這些模型的推理和計算；內存和帶寬方面：由于模型參數(shù)量大，需要大量的內存來存儲和訪問模型參數(shù)和中間計算結果；功耗方面：對于移動機器人來說，電池壽面是一個關鍵問題，芯片需要平衡計算和功耗，保證電池供電。

機器人大模型端側芯片的關鍵技術之一是高實時性NPU。一是需要有更高算力· 多核并行，以提升多模型運行的并發(fā)性能，提升運算的吞吐量；二是高效Transforme運算，提升Transformer的運算效率和利用率，提升大模型的實時性能；三是低比特量化，降低內存需求、降低存儲需求、降低帶寬需求、提升運行的實時性；四是權重壓縮，提升帶寬利用率、降低系統(tǒng)帶寬需求、降低數(shù)據(jù)搬運的延時、提升模型運行的實時性。



機器人大模型端側芯片關鍵技術二是3D空間計算處理能力。其一，空間計算專用處理單元——深度計算引擎，同等計算算力資源遠超嵌入式CPU；最先進的3D感知處理器，提供工業(yè)級別三維點云信息；類人化融合數(shù)據(jù)信息、賦予同步多維度感知能力。

其二，空間計算專用處理單元——感知融合引擎，對于三維世界的感知，可以通過多個3D傳感器，融合出質量更高、細節(jié)更豐富的三維世界信息；獨特的時間融合單元，使得多個傳感器之間的感知時刻偏差小于0.1ms，使得精細多傳感器感知和控制精度大幅提高。沒有一個傳感器在任何場景下都適用，所以多傳感器融合非常重要。


寫在最后


最近，人們都在談“物理智能”“物理AI”，Meta人工智能研究員之前說過，“真正智能的最后一步必須是物理智能（physical intelligence）。”而機器人與之前的手機、PC有所不同，它會進一步推進人工智能的發(fā)展，讓人工智能從數(shù)字世界走向物理世界。