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深度思考:推动自动化系统创新的洞察力

 深度思考:推动自动化系统创新的洞察力

自主系统(AS)注定要颠覆传统行业,为全球机器人发展创造机会。Tractica分析师表示,2020年,机器人行业产值将达到1510亿美元。辅助技术,如自主机器人、自动驾驶车辆和其他专业系统,可用于提高人类生产力,创建重要的商业价值,为开发人员创造激动人心的机遇。

包括传感器、控制器、软件和通信在内的AS开发的工程要求,与现在的嵌入式和移动计算存在很高的一致性。但是,鉴于这些系统运行的环境不受控制,在开发实现自主系统智能特性的决策和学习算法时存在着重大挑战。

要取得成功,开发人员应该考虑自主系统部署的方式和位置,利用这些信息选择最佳硬件平台,获得最优性能。

洞察力的发展给领导者带来优势

主要公司凭借自主车辆原型早已上了头条,同时他们在了解自主系统的用例、机遇和挑战的方面也进行了大量的投入。

据报道,Amazon成立了一支十二人的团队,了解如何利用自主车辆,并主办供应链行业活动,以了解未来部署AS所面临的社会、环境和技术挑战。我们在之前的QDN软硬件融合的文章中讨论过这种创新的、反学科的设计方法。虽然AS技术在不断完善,但其成功取决于支持其发展的洞察质量。

硬件和软件合力实现真正的自主

在仓库、空中、道路或其他地方部署这些系统时,AS创建的价值取决于硬件和软件的编排。选择一个健壮的、通用的带有强大的开发工具和库的平台来支持AS各种不同的处理需求是非常重要的。

支持真正异构计算的Qualcomm? Snapdragon?移动平台,和Snapdragon神经处理引擎SDK及Snapdragon Profiler一起配合,可以提高现有AS和机器学习应用的性能。例如,Google TensorFlow机器学习框架现在针对Qualcomm Hexagon? 682 DSP进行了优化,旨在允许应用在移动和嵌入式设备上高效运行。

4月份,我们宣布与Facebook合作,优化Facebook的Caffe2开源深度学习框架和Qualcomm Snapdragon神经处理引擎(NPE)框架。Snapdragon和NPE的优点之一是,开发人员可以充分利用Snapdragon各个异构计算核心,获得最优性能。NPE包括运行时软件、库、API、离线模型转换工具、调试和基准测试工具,示例代码和相关文档。

然而,真正的自主需要通过这些平台上运行的软件来实现。开发人员可以对环境进行建模,预测AS在现场执行的动作,但更重要的是构建学习算法,使AS能够适应不断变化或具有挑战性的环境。这是一项重要的计算功能,需要快速处理多个传感输入,灵活的决策和强大的操作执行。

通信是整个工作的基础。这种通信发生在系统本身,当然,也包括系统之间,AS和云之间,以及AS到控制人之间的通信。它们是系统性能和可用性的一部分。虽然内部部署的机器人在高速无线网状网络环境下还能勉强对付,但要实现灵活性和冗余性,在非受控环境下运行,可能需要结合Wi-Fi、4G和新的5G蜂窝网络。

自主系统:开发人员进行创新的大好机会

毫无疑问,自主系统的发展将大大影响我们及下一代的生活。无论是通过替代或拓展,我们的业务和个人生产力都将因人工智能而得到极大的提升——而自主系统正是这些变化中最激动人心的表现形式。虽然我们只是简单讨论了今天可能会出现的成就,但是,AS为开发人员迎接挑战提供了巨大的机会。


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