机器人普及前，可能需要一套新标准：异构系统+安全框架

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关注“电子工程专辑”加小编微信现已开放地区群，请发送消息【深圳】【上海】【北京】【成都】【西安】到公众号前不久Intel在CES展上发布Panther Lake处理器——这代产品罕见地同步面向PC和边缘领域问世，当时面向机器人的参考板、软件套装都已准备就绪。可见在这代产品上，Intel对于包括机器人在内的边缘市场的重视。去年Intel在媒体活动上提出了“大小脑融合”的机器人发展路线——“大小脑”...

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Lake处理器——这代产品罕见地同步面向PC和边缘领域问世，当时面向机器人的参考板、软件套装都已准备就绪。可见在这代产品上，Intel对于包括机器人在内的边缘市场的重视。去年Intel在媒体活动上提出了“大小脑融合”的机器人发展路线——“大小脑”这一概念的本质是实时运动控制（小脑）+基于AI或传统算法做处理与运动规划决策（大脑）；处理器层面也就是常说的异构。而在最近的媒体会上，Intel似乎又对这一思路做了扩展：异构层级、算力来源还能延伸；并基于当代具身智能机器人的可靠性问题痛点，提出了新的框架——或许是未来具身智能大规模应用的答案。理解Intel的这套方案，也有助于我们厘清现如今以具身智能技术为依托的机器人，究竟走在怎样一条路上。机器人体内的异构系统与AI模型此前电子工程专辑数度撰文探讨过当代具身智能机器人的定义。相比诸如工业自动化领域已经在线上应用的机器人——从感知到执行，对每个问题做建模，并寻求合适的数学求解方法。而所谓的“具身智能”机器人，则强调对LLM、VLM、VLA等类型AI模型的采用。宋继强（英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长）在媒体会上补充说，具身智能不再像过去那样基于预先编程实现，“而是通过多智能体，按照用户要求、场景等变化，自动构成业务流；利用AI生成相应智能体，构造智能体去满足需求”。与数字世界的AI不同，具身智能要求物理实体能够通过执行器去改变世界，比如汽车的移动，机器人的现场作业，无人机完成运送任务；与此同时，“造成的改变又会对后续的操作与决策产生影响，形成闭环”，这“才叫具身智能”。此前的文章里，我们就提过对于AI技术的采用，行业曾一度很流行用VLA视觉语言动作大模型，基于整套“端到端”方案来解决问题（如上图中贯穿多个层级的VLA）：在视觉、语言输入后，直接输出动作。只不过这类方案的效果也并不见得理想。而更多的，仍旧倾向于采用分层方案，“每一层选‘各自最好的模型/方法’组合在一起”。宋继强也说全套VLA方案“不是万能的”“也需要配合其他模型使用”。事实上，行业正“探索多种方式”，“没有一种能覆盖所有精度与准确度要求”；“我们倾向于选择混合的异构框架，综合采用不同模型与AI方法”。包括在AI之外，还要“融合传统的符号、规则、知识方法，提高机器人的下限”。所以，Intel给出面向机器人应用的操作控制流程大框架是这样的：其中最左边的系统2，就是VLM视觉语言模型所在位置——也就是此前Intel定义的具身智能机器人的“大脑”：理解视觉输入，并产生“要做什么”的规划，是个高吞吐的“慢系统”；中间的系统1“Action Expert”则“根据规划任务，结合设备本身（如机器狗、人形或轮臂式），将任务映射到设备需要控制的关节电机、轮子等多自由度执行器，生成控制指令”；系统0“MPC controller”就是实时控制系统了，“比如电机频率做到1000Hz级别”——即此前Intel定义的“小脑”部分，作为快速响应系统，实时性要求<10μs的抖动。Intel认为，这三个系统分别跑在GPU、NPU、CPU上是最合适的。无论是GPU的高吞吐能力、NPU的低功耗与更高的实时性，还是CPU所能达成的强实时性和高精度浮点运算能力，都契合“在三种不同架构中各司其职”的目标。这也是Intel推这套框架的业务逻辑，是机器人底层算力芯片需要“异构”的基础：不仅是新发布采用Intel 18A工艺的Panther Lake，近代酷睿Ulta处理器都集成了这3种类型的处理器——且面向边缘应用时，在强调诸如宽温、可靠性等工业级要求的同时，也针对高实时性、高精度要求做了强化。异构系统框架与软硬解耦不过这还不是Intel眼中，底层算力“异构”的全部。宋继强在答记者问时谈到，在可达成的180 TOPS AI总算力的第三代酷睿Ultra之外，“客户也可以选择更高功率的型号和产品”或搭配“AI加速器或其他厂商的GPU”——“国内机器人厂商的常见做法就是既有CPU也有独立GPU”；在本地算力基础上，为实现VLA更出色的性能，”他们还会加一台边缘服务器”，“既然通信已经有了低时延保障，为什么不把更大的模型offload到边缘呢？”尤其在诸如生产或物流这类机器人集群协作的场景，“边缘服务器对机器人状态做联合建模，对机器人群体做协同优化”...在宋继强看来，所谓的异构不仅局限于终端本地，也可以是“跨网络资源池”。如上图所示，我们平常所说的“智能体”内部不同步骤流程，及其之间的协同与编排，由于“这些任务kernel、数据量级、并行度的不同”，本身就需要跑在不同类型、不同算力资源的处理器或系统之中——这也是即便单纯从“大脑”角度出发，也依旧需要异构硬件的基础。而往算力的更上层看，是如何将不同的应用、算法、AI模型用在这些异构硬件资源之上，以及因此涉及到的多样化问题。“这中间需要出色的系统基础设施，帮助硬件隔离多样性，也能灵活应对供应商的变化；同时让软件侧的业务投入长期有效”；面向开发者时，“上层需要稳定的软件API接口”，实现硬件细节的隐藏。听起来，这是个尝试构建标准、强调灵活性的软硬解耦的异构系统。单纯从高抽象层级视角来看，开放的软件栈似乎是不利于Intel构建绑定自家硬件、更具粘性的生态的（虽然中间层的效率优化，大概率对Intel自家硬件更友好）；不过面对不同应用场景、不同构型的机器人时，这可能也是必须的。这好像也是Intel在其固有优势市场一直以来擅长的方案：在没有标准的情况下，先打造标准。标准或抽象层面对底层硬件时，“硬件在分头演进，各厂商协同度不高，所以中间需要系统级框架、混合编排层，将异构资源整合起来”——包括前文提到的边缘服务器。而在面对上层应用时，更大程度缓解了开发难度高、重复开发、绑定硬件或供应商的问题。“上层感知和规划可以相对独立”，比如VLM感知场景、接收语言输入，产生语言token及后续的动作序列，“这套序列不会直接映射到关节控制参数”，实现了解耦；但宋继强也提到，“后面拿到规划任务，生成具体机器人控制指令，不同机器人的自由度不同，就无法解耦”，这仍然和机器人具体的执行系统强相关。即“系统2相对好解耦”，而“系统0和系统1不好解耦”。还需要解决可靠性问题有了硬件和上层框架之后，对现在仍未全方位落地并普及的具身智能机器人而言，更关键的一个问题是可靠性或“可信赖性”——毕竟AI做感知、任务规划和决策，仍然可能存在模型幻觉问题。“要实现机器人的尽早落地，最好要尽快形成可靠性框架，并成为业界共识。”宋继强提出，具身智能可信赖性至少体现在3个层级：规划决策是否可信赖；执行是否可信赖；系统出错时，整体是否仍旧可靠...对于规划决策是否可信赖的问题，Intel的方案也是不全部基于AI方法解决问题，而采用“混合模式控制”——从PPT来看，这套控制方案已经“基本完成示范线建设”：“需要有规则与知识嵌入其中，来检验产生决策的可靠性”，强调“场景相关+领域知识注入”，满足实时性要求。“若决策有问题就让它重新决策，然后再把结果交给执行层”。如“神经符号AI（Neural-Symbolic AI）”结合了AI与“传统的符号、规则、知识方法”——AI用于提高机器人的上限，符号检测则确保下限。但其他环节，如感知、执行仍然可能出错，或环境异常（如地面积水导致打滑）导致的问题。“超出了主系统认知、可控范围”时，“就需要再引入一个安全系统”，如上面这张PPT的中间部分所示。宋继强介绍说，这套安全系统轻量可靠，“持续通过对传感器输入、执行器状态监控，判断系统执行是否与上层主要目标一致、是否存在安全风险”——预定义的安全风险比如“不能碰到人”，“持尖锐物体时必须与其他对象保持距离”等...最后，在安全系统也处理不了、机器人出问题时，Intel还定义了一套备用系统（Fallback System）：让系统回到可靠状态，且不是直接放弃任务——“即便出现风险，也能以可行的方式继续，比如汽车慢速靠边而非突然急停”，“机器人可能要摔倒时，可选择方向、躲避人群，或者卡死某些关节缓解摔倒带来的影响”等。上述3套系统的设计可见于去年12月Intel在英特尔中国学术峰会上联合多家业作伙伴发布的《具身智能机器人安全子系统白皮书》，在网络与电气安全之外，专注于上述安全问题的探讨。宋继强表示在提出这套“PMDF框架”的第一版之后，“反响很好，学术界和业界都有单位表示希望参与推进落地，我们也在积极开展合作”。具身智能机器人走向量产之前…上述所有方案实际上和Intel一路走来在其他领域建设生态的思路是一脉相承的。虽然我们不知道宋继强谈到的这些内容，包括框架、技术栈、子系统的组建已经走到了哪一步，但如前文所述，它体现的就是Intel在具身智能机器人真正起量前打造标准的尝试；而这套生态方案，也需要机器人产业上下游的协同和参与。目前已知Intel方面所做的工作包括芯片层面、本身提供异构计算能力的酷睿Ultra处理器，以及英特尔机器人AI套件——涵盖开发版+软件包——“既能跑传统视觉模型，也能跑优化过的大模型，满足机器人常规的感知、规划与操控应用”，“如果需要更强的能力扩展，还可以通过EtherCAT及其他实时互联方式，将其与边缘AI连接起来”。Intel的新版具身智能SDK也已经增加了对大语言模型的支持，如基于LLM做任务规划，同时将EtherCAT支持纳入软件栈，“并在实时库方面补齐”，“其余很多部分也复用了Intel在工业机器人与服务机器人领域长期以来使用的软件开发包和能力积累。”值得一提的是，目前市场上的大部分机器人工控板都应用Intel处理器。“我们在传统工业机器人的运动控制、高精度浮点计算和逆运动学求解等场景中，凭借高可靠性的工业控制板和丰富的视觉库，已经有了相当的经验积累。”宋继强表示，“这部分能力对具身智能机器人依旧非常有价值。”“在与具身智能机器人厂商合作过程中，合作伙伴最需要我们提供帮助的一块，就是实时性与控制精度的部分。”因为很多具身智能机器人企业强项在大模型、AI相关领域，底层运控并非强项。“我们作为传统机器人厂商的供应商，理解合作伙伴的底层要求，也就能告诉他们做上层任务时，如何处理、分配、调度底层CPU核、内存、I/O等资源，在虚拟化隔离、内核绑定、操作系统穿透等方面，确保达成实时性目标。”宋继强在谈具身机器人发展现状时说，现在我们看到的很多机器人并非工业化量产产品，“大部分还是‘手搓’”，“零部件也尚未达到车规或工业级要求”，“机器人产业要实现成本优化和规模化普及，可能需要大型企业，例如具备成熟工业化体系的车企，来推高机器人零部件及整体的量产能力。”随智能技术水平持续提升，硬件成本下降，机器人产能突破，机器人也才能在更多市场普及：例如宋继强提到有机会应用VLA模型方案的“任务没那么复杂”的“半结构化”场景，像是工厂备料、搬运、组装等，“是现有训练数据集与成本约束下更可行的方向”，甚至有企业乐观估计一两年内或许就能在工厂里部署。总的来说，宋继强在总结中说，具身智能技术发展路径符合成熟度曲线（Gartner Hype Cycle）所揭示的规律：初期吸引资本与技术投入，借由大模型等技术推高产业能力上限；部署实践阶段则暴露出技术瓶颈与商业化挑战，促使资源聚焦到核心问题的解决；跨越障碍后，在特定细分领域实现小范围可行性验证；最终随技术迭代与市场认知深化，更多大型企业加入，规模化效应持续压缩成本，促成市场扩大的良性循环。即便现阶段具身智能机器人的全面落地仍存在诸多挑战，无论是AI业务能力方面的“准确性、可靠性、可扩展性”挑战，以合理的成本结构达成性能要求的“系统性能”挑战，还是系统安全方面的挑战——包括信息安全、物理安全及其付出的成本，包括Intel在内的市场参与者仍旧对具身智能机器人的市场潜力保持着十分的乐观。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}