英特尔、科沃斯商用共同探索智能机器人“云、端、边”生态平台建设

      最后更新:2020-04-27 10:45:09 手机定位技术交流文章

      《信息技术时报》记者王新

      最近,Cobos的商用机器人发布了四款基于英特尔产品和技术的新型智能服务机器人,包括基于工具的金融服务机器人、零售营销服务机器人、检测机器人和通用运动底盘。这些智能机器人从硬件、算法和软件方面采用了英格的解决方案。

      英特尔中国研究院院长宋继强表示:“今天科沃斯商业机器人的最新发展是双方成功合作的第一步。接下来,双方将共同努力促进行业变革技术的整合,提供多样化的产品组合和解决方案,并将机器人推向智能机器人4.0的云边缘集成时代。”

      英特尔中国研究院院长宋继强

      智能机器人中的“英特尔内部”

      Cobos商业机器人推出的新产品是双方将智能机器人推向地面的成功案例。在硬件层面,Cobos的商用服务机器人使用英特尔酷睿i7处理器来支持机器人的导航、避障、定位和地图绘制算法。英特尔电影万千X用于处理深度学习任务,主要是人脸检测、人体检测和物体检测。算法级:图像相关算法的数据输入采用英特尔实感D435i,深度数据用于机器人避障。在软件层面,英特尔OpenVINO Toolkit和英特尔RealSense SDK用于加速深入学习和获取深度图像。

      科沃斯商业公司的首席执行官高倩说,科沃斯的许多种类的机器人在流行病期间都非常出色。“例如,医疗场景中使用的消毒机器人、人群密集时的温度测量机器人和移动分配机器人等。,在疫情期间都发挥了很好的作用,这也帮助公众对智能机器人的应用场景有了非常生动的了解。”

      科沃斯商业首席执行官高倩

      宋继强表示,目前英特尔提供的硬件设备完全覆盖了智能机器人的各种应用场景。“对于感知部分,我们有一个真实感知相机;数据处理,配有中央处理器和专为视觉设计的英特尔移动多媒体播放器;对于实时交互,英特尔还提供了现场可编程门阵列。该网络还完全连接到英特尔的传统网络计算,因此从硬件角度来看,机器人领域受到英特尔全面集成的硬件支持的保证。”

      构建智能机器人生态平台

      科博斯商用机器人有限公司首席技术官邵昌东

      随着机器人智能的发展和未来网络化的趋势,英特尔集成硬件和软件的能力是投资回报的最大保证。

      高倩表示,Cobos与英特尔的商业机器人合作历史悠久,Cobos期待与英特尔研究院讨论5G、云、边缘、终端和机器人的结合。

      Cobos商用机器人有限公司首席技术官邵昌东表示,英特尔在从感知到计算再到软件平台的整个链条中拥有完美的解决方案。“对于Cobos中的商用机器人,硬件端和边缘端在机器人端的移动和交互方面预计会更加紧密地合作。

      宋继强说:“科博斯是一个非常重要的合作伙伴。因为对于服务机器人,Cobos发布了许多不同场景和领域的产品。就像我们的手机一样,虽然它是一部手机,但是有不同的应用程序可以做不同的事情。借助Cobos这样的平台和英特尔支持的智能机器人的统一云、终端和边缘计算平台,如何在未来划分和管理多个子行业,同时拥有一个共同的底层是非常关键的。因此,我对与Cobos一起构建的生态非常乐观。”

      邵昌东进一步解释道:“Cobos机器人使用一套英特尔的产品生态系统,从中央处理器到传感器再到图形加速单元。整个产品的接口连接、软件兼容性和整体开发难度都将降低。这就是生态的力量。Cobos中机器人的服务集成受益于这种平台支持,这使得今天的王宝5、秀宝和迅宝具有更强的行业领先的整体人工智能计算能力和人工智能功能。”

      “端缘结合”是必然的发展趋势

      智能机器人如何才能真正有用、专业和可靠?

      "机器人不是智能的,而是为了更好地协调来完成工作."高倩说,“我们面临的行业本质上正在经历一场数字革命。在智能化、互联化和数字化产业的趋势下,Cobos Commercial正式开始了2.0时代的实践。通过基于平台的设计思维和基于构件的硬件思维,我们将在四大智能和三大平台核心技术的支持下,打造真正满足需求的机器人,并将机器人产品应用到我们关心和深入培育的行业。”

      宋继强认为,从智能机器人发展的生态环境来看,越来越强大的终端计算和边缘计算能力已经成为一种必然趋势。

      “让我们想象一下,就像手机系统的升级一样,你可能在两三年内无法在手机上运行软件,但智能机器人不能保证如此快的迭代速度,也不能放弃它。”宋继强解释说,当几个任务同时发生时,智能机器人需要高性能处理器,如酷睿i7。将来,不仅机器人自身的终端计算能力,而且边缘计算也将被纳入机器人自身的部分计算存储中。“终端计算主要负责传感、移动、实时交互和其他应用。云计算和边缘计算可以支持场景理解所需的多个输入源的数据处理。为了理解跨时间的行为或场景中知识的积累,还必须协调多个代理和多个机器人之间的合作。”

      宋继强预测,未来更丰富的决策和行动控制将需要更大的计算能力,而这些计算不能由机器人本体来完成,而是需要边缘智能来弥补,这无疑将是未来发展的方向。

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