作者：Susan Cheng，賽靈思北美工業視覺市場經理

隨著機器人能夠適應不斷改變的環境，它們的價值和潛在影響也在迅速攀升。

機器人通過自動化可重復的工作和自主做出復雜決定的能力，藉由效率的提高持續變革著未來工作的模式。機器人適應環境變化的能力越強，其所能提供的價值就越大。

長期以來，電子行業主要依靠專用集成電路 （ASIC） 提供機器人應用亟需的高性能和實時響應能力。然而，隨著人們對更強功能機器人及其更高新環境適應能力的需求，機器人必須具備能夠緊跟最新人工智能 （AI） 模型演進而動態優化的能力。隨著構建這些 AI 模型底層的 AI 算法不斷演進發展，擔負 AI加速任務的硬件，也必須擁有隨時進行相應調整的能力。

ASIC 之所以不敷使用，不僅因為它們通常需要 18 個月的開發周期，而且還因為任何重大改動都需要迭代 ASIC，從頭執行開發流程。

總之，機器人要能夠適應不斷變化的應用和需求，制造機器人的技術也需要具備同樣的靈活應變能力。反之，在我們給機器人設定性能上限的同時，等于也為特定技術附加了“局限”或束縛。它們的這種固化受限效果，就如同聲稱能任意點選菜單，卻只能做奶酪和意大利辣香腸兩種口味的披薩機器人一樣。

自適應計算

問題在于，對于未來發展，特別是機器人和 AI 技術的整體未來發展，預測難度極大。隨著機器人能力的提高，它們必須克服的挑戰也越來越復雜。與此同時，機器人需要改變其移動、觀看、思考以及與世界交互的方式，要求用于建造機器人的底層技術平臺在提供實時響應能力的同時，還必須足夠靈活，以支持機器人上述各種新技能的與時俱進。

讓這個難題更加復雜的是，機器人即使被部署到現場之后，仍需要繼續適應環境的變化而變化。其中包括能夠針對新的 AI 算法和最新功能進行優化。

打造具有長期自適應能力機器人的要點，是直接在本身就具備靈活應變能力的技術平臺上建造機器人。例如，賽靈思向機器人制造商提供了一種創新型自適應計算平臺。這種平臺將基于硬件的加速性能與軟件可編程的靈活性結合在一起，是打造靈活應變機器人的理想開發平臺。

自適應計算器件（例如 FPGA 和自適應 SoC 器件）就像“變色龍”一樣。當機器人需要改變其算法時，自適應計算架構能夠動態地隨之更新。自適應計算平臺不僅能為軟件提供無線 （OTA） 更新功能，也同時能夠為硬件提供這種功能。這樣，面向任何工作負載，自適應計算平臺都能經過重配置，成為最新任務處理的最佳處理器。

自適應計算平臺的意義，遠遠不止于為設計提供面向未來的兼容能力，還包括通過提供單個硬件設計滿足多種應用和多類市場需求的能力。這種能力，使得其可以賦能用戶大幅延長設計的有效使用壽命。因此，機器人制造商既能發揮單個設計優于多套不同設計的規模經濟優勢，還能節省開發時間和開發成本。

基于自適應平臺建造機器人，制造商還能在機器人投入現場使用后繼續向系統引入新功能，并有望創造新的收益流。例如，機器人將能使用最先進的預測性維護算法追蹤其日常運營，并預測將會發生故障的時間。這就有助于機器人在故障發生前確定養護時間，從而增強可靠性并縮短高成本的停工時間。

變化是 IT 行業亙古不變的真理。AI 和機器人領域的現場變化速度和復雜程度遠遠高于其他細分市場。自適應計算平臺不僅可以助力機器人制造商提供先進功能，而且還能確保他們在其它供應商基于固定功能的 ASIC 設計早已失效以后，依然擁有敏捷地持續提供先進功能的競爭能力。

能適應環境變化的機器人系統將取代不具備這一能力的機器人系統，這是鐵的事實。制造商同樣不能逃脫這個規律。能以最快的速度、最大的靈活性充分利用最先進技術的制造商，將在機器人市場贏得最大的機遇。