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机器人开发软硬件如何协同,听听开发者怎么说?
对于芯片算力的关注:我们知道芯片算力不足是一个直观问题,无论如何从芯片选型调优角度去挖掘算力,其硬件总会遇到上限的情况。而如果采用软硬件结合的方案,此时则可以通过软件优化、减少对 CPU 的依赖是解决之道。 对于差异化场景的关注:现在业内不同场景的算法模型方案大同小异,却仍在重复造轮子,这就导致了基础的场景算法模型同质化严重。例如《观点》中就有开发者表示:“我们产品好几款,一直想找通用的模型能直接复用,肯定愿意选软件优化做的更好的芯片。”这时采用软硬件结合的方案,则可以帮助客户在场景算法上打出差异化,直接在成熟的基础算法和系统上搭建自己专属于场景的算法方案,实现场景差异化。 对于算法提升智能化水平的关注:人工智能算法能够有效提升机器人智能化水平,因此这就成为了大部分厂商关注的重点,同时它也是困住大量的 AI 芯片厂商进一步开发的难点。这是因为懂算法的人不懂芯片,懂芯片的人不懂算法应用,如果采用软硬件结合的方案,这就可以帮助芯片厂商灵活使用人工智能算法,进而提高芯片整体智慧水平与性能水平,并且通过算法模型的迭代升级不断解决 corner case 的问题。除此以外,使用智能化算法还可以降低对 CPU 资源的依赖,以释放更多资源来做个性化应用开发。 对于减少成本投入的关注:对于智能机器人开发,基础操作系统投入不得不做,但这明显增加了成本,同时也未必能将芯片算力最大化发挥。机器人上搭载的系统软件大同小异,而提升机器人的性能则主要是优化中间件的延迟和带宽压力,这些工作都需要机器人公司对芯片的性能十分了解,因为只有了解芯片,才能完全发挥出芯片的能力,而这点要求对于那些专注于做业务的公司来说十分具有挑战;相对地,另一部分国内厂商以纯芯片出货为主,它们的产品缺少附加的软件系统,导致了产品无法实现一步到位。采用软硬结合理念,研发兼具极致效能与开放易用性的边缘人工智能芯片及解决方案,可以面向更广泛的通用 AI 应用领域提供全面开放的赋能服务,这大大降低了投入的综合成本。