机器人个人助理如何走入寻常百姓家
我近期出席MWC Shanghai,机器人占据展馆——企业展示大型前沿机器争夺快速扩张市场立足点。亮点之一是Tug,移动机器人护士外观似带轮箱子而非科幻安卓。却具现代移动机器人所有标志:精准导航、避障、有人挡路能停、甚至能呼叫电梯换楼层。
指定送药送餐给病人,Tug已在37家美国退伍军人事务医院活跃。设想这给超负荷护理人员带来多大缓解。医疗外,类似助理部署于养老院、教育场所、餐厅、酒店。继智能音箱成功后,下一波个人助理正化为有形日常机器人——Amazon仓库已运营超10万机器人,拟将家用机器人方案推向消费者。
虽感觉像科幻,现实是家用助理机器人今日已出货。挑战却巨大,酷似自动驾驶问题而非不同。关键问题含动态室内环境导航、实时避障、适应临时变化——突发IV架或掉落包裹。区别于汽车有清晰车道交通规则简化导航,室内机器人须持续建图重绘周围。此外自然语言接口非奢侈品;在误送后果严重场景下它是清晰沟通必需。

机器人健康助理(来源:CEVA/Shutterstock)
Gartner近期识别支撑未来机器人助理的十大AI与感知能力:
- 计算机视觉:场景分析与物体识别。
- 生物识别认证:确保仅授权用户下达指令。
- 对话接口:语音识别耦合自然语言处理。
- 声学场景分析:检测狗吠、玻璃破碎等特征声。
- 位置感知:持续确定位置及与人/物邻近度。
- 自主移动:无碰撞导航至目标位置。
- 边缘侧AI:本地执行核心功能而非仅依赖云端。
多数开发者从多核GPU平台原型起步,为初测提供便捷强大方案。但随产量增长,现成GPU高成本、显著功耗、缺乏差异化成限制因素。此处定制ASIC或DSP方案介入,以更低成本能耗交付同等智能。
DSP凭借高效定点运算和灵活量化,在ML负载上性能功耗比超越GPU。量敏感边缘应用中,专用DSP常在成本效率双维超越通用GPU。
DSP能匹配GPU能力吗?对许多核心任务,能。计算机视觉负载——定位、跟踪、物体识别、手势检测——今日嵌入式DSP平台可处理。支持本地再训练无需持续查询云端的自主导航,同样利用GPU上相同识别能力。
语音识别、认证、声学场景分析同样可卸载至嵌入式方案。管线——麦克风采集定向寻找到基础唤醒词甚至自然语言理解——许多应用可本地处理。仅需有限词汇或检测非语言线索场景,全流程可完全边缘端跑通,消除云资源需求。新兴研究暗示更复杂NLP任务近期也可能上设备端可行。
今日生态系统提供不断增长的边缘AI平台套件,精简前端语音处理、深度学习推理、IoT集成。利用这些方案,开发者可加速无处不在的机器人个人助理部署。
Moshe Sheier是CEVA战略营销总监,统管CEVA核心目标市场和未来增长领域公司发展与战略伙伴关系。Moshe与领先软件和IP公司合作将基于DSP创新方案推向市场。闲暇骑山地车练合气道。
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