歷屆松山湖中國IC創新高峰論壇,即是國產芯片推介平臺,每期主題也堪稱行業風向標。
繼2024年以機器人為主題,2025年第十五屆高峰論壇選擇以“具身智慧機器人”為主題,邀請十家半導體企業路演,覆蓋機器人計算、感知、運動控制、通信等領域,實時控制、功能融合、架構創新以及安全保障等成為本次推介的國產芯片解決方案突出亮點。與會嘉賓認為,具身智慧機器人產業化最大的難點在于小腦精確動作、泛化動作控制能力不足。
車規標準打造機器人芯片
“汽車與具身智能行業高度具有相似性,都需要高性能、高可靠的芯片?!毙抉Y科技CTO孫鳴樂指出,汽車功能不斷融合,機器人用量也在提升,電子控制單元不斷融合也將提升控制效率,并且都將不斷需要生態賦能。
本次論壇上,芯馳科技發布面向具身智能應用的高性能邊緣AI SoC—— D9-Max,該芯片采用多核異構設計,以車規標準打造,在滿足AI計算、運動控制等功能的同時,注重功能安全設計,已獲得相關認證。
在愛芯元智聯合創始人、副總裁劉建偉看來,人工智能需要穩定可靠的智能輸出基建,是一場成本驅動型的生產力革命,并且以數據驅動為本輪人工智能發展突出特點,相應計算帶來數據輸出體量出現量級增長,使得處理器、程序結構發生變化,也為異構多核的處理器提供施展機遇。
愛芯元智AX8850處理器是高算力高能效比的數字SoC芯片,集成了八核A55 CPU和24TOPs@INT8 高算力的NPU,多線程異構多核設計支持主流大模型結構,結合成熟的軟件工具鏈,能實現多傳感器融合和實時空間交互。
感算控一體化
在感知交互領域,本次論壇上萬有引力推出了面向機器人與XR應用的低功耗空間渲染和顯示專用芯片的 EB100,具備3D模型實時重建與驅動等多項核心功能,目前已落地歌爾、智元機器人等頭部客戶,可應用于在 XR 教育培訓、社交,以及具身智能遠程交互等場景。
上海為旌科技有限公司市場總監黃智指出,當前機器人感知層已經有接近成熟方式,相比,認知層面還處于比較初級階段。公司推出的VS859是面向具身智能的高性能 “感算控” 一體化芯片,集成多種處理器核心,其NPU和工具鏈效率相比主流同檔位芯片提升 6倍,實現高速并行計算和低延時數據交互,可以應用于巡檢無人機、機器人、機器狗等應用場景。
圍繞機器視覺,思特威基于SmartGS?-2 Plus技術平臺已布局機器人應用系列CMOS圖像傳感器,可以用于機器人空間定位與避障,具有高分辨率、高快門效率、高動態范圍、低噪音等優勢;另外,子公司飛凌微AI SoC芯片可以提供雙目深度視覺解決方案,滿足彩色圖像處理和深度計算需求,適用于機器人、機器狗。
RISC-V架構顯身手
在運動控制領域,上海先楫半導體科技有限公司推出了應用于機器人關節高精度運動控制的HPM6E8Y芯片,內置 RISC-V 雙核,集成以太網PHY收發器和多種模擬功能模塊,提供高算力、高集成度和高可靠性,滿足從運動控制器到執行器之間的全鏈路高速通信需求,已在多個機器人項目中得到驗證。
另外,廣東匠芯創科技有限公司推出的M7000系列是六款專為工業控制、光伏能源與數字電源等行業應用設計的高性能DSP實時處理器,也采用國產自主高算力的RISC-V內核,在電流算法方面相比傳統軟件算法速度快 90% 以上,抗干擾能力強、動態響應快,還能對接第三代半導體,已與人型機器人、機器人關節、特種機械手等多個場景的頭部企業深度合作,提供從芯片、硬件,從應用層算法、開發、調試等全產業鏈生態閉環。
在架構設計方面,納思達旗下珠海極海半導體有限公司已經推出的 G32R501 芯片,系全球首款基于 Arm? Cortex?-M52 處理器雙核架構的高端實時控制MCU,具備“2個大腦”與“2個小腦。” 據介紹,雙核設計不僅提供性能保障,還能適應惡劣環境,滿足汽車和機器人等應用場景在高溫環境下的工作要求,還可以靈活分工,分別負責電機與數據處理控制,并且內置觀測器,即便編碼器反饋失效,仍能保證機器人控制安全。
而編碼器是機器人感知、決策、執行環節中的關鍵部件之一,在人形機器人編碼器數量多且對低延遲要求高。
泉州昆泰芯微電子科技有限公司推介的KTM5900芯片通過自學習、自校準,應用于高精度應用場景,保障功能安全。公司CEO武建峰指出,機器人走進家庭尚需時日,現階段應先關注進入工廠和戶外的可行性,解決安全、成本和易生產性問題,推動行業發展需要業界合作制定標準。
鵬瞰集成電路(杭州)有限公司推介的 TS-PON Gen2 芯片,將通信、感知與控制統一于一張全光網絡,可滿足人形機器人內網高帶寬視覺、低時延、伺服驅動及全網時鐘同步需求,是機器人體內“神經網絡”基礎設施升級的重要產品。
小腦大腦協同進化
具身智慧的產業化之路尚且面臨多重挑戰。根據現場圓桌會議現場投票結果顯示,跨場景的任務泛化遷移,可泛化的高精準操作技能學習,以及缺乏真實剛需場景驗證被認為具身智慧機器人產業化的前三大難點。
樂聚(深圳)機器人技術有限公司算法總監何治成指出,具身智慧機器人產業最大的難點在于小腦精確動作、泛化動作控制能力不足,本體集成的標準化和共識難以達成,以及系統集成復雜程度高。當前機器人做復雜裝配時,要么做不到,要么效率遠遠比人低。
“這需要場景端和產業端的協同來共同跑通一些場景,才能去驗證集成方案是可行,去達成共識?!焙沃纬芍赋觯髽I應注重可泛化高精準操作技能的學習,提升機器人在不同場景的適應能力。
機器人感知融合也將成為趨勢。上海昱感微電子科技有限公司CEO蔣宏表示,多傳感器融合是實現感知和認知的關鍵,當前多傳感器融合已迎來風口,需要打破模態墻,將多傳感器數據變成語義空間等,并預計未來機器人在感知方面將超越人類。
另外,鵬瞰集成電路首席市場營銷官江曉峰支出,光網取代銅在機器人通信中有必然趨勢,能解決數據傳輸和線速復雜等問題。機器人內部數據傳輸需求和車類似,光網可以提供高速、穩定的傳輸,還能減輕線速重量、簡化線速。
根據現場投票,展望未來三年,人形機器人最先落地的場景將在倉儲與物流搬運,高危環境作業,以及安防與巡檢。
對于機器人進入工廠是否可以解決歐美勞動力,實現再工業化問題,何治成表示,當前小腦和大腦都在進化,按這個趨勢發展是非常有可能的。目前在任務處理中,最簡單的任務由固定機器人完成,更難的由智能機器人完成的,最難的部分是AI完成的,而只有人形機器人才能替代最后一步的事情。“當我們真正想要做一個完全無人的工業產線的話,只有人形機器人才能處理這一部分的事情?!焙沃纬煞Q。