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行业趋势

随着科学水平技术的不断进步,智能机器人的研发和落地增速。伴随不同品牌算力芯片的开发和量产,机器人在板卡的选择逐渐向多元化SOM发展。为解决机器人智能性的痛点,未来以高算力芯片配合AI算法提升智能应用体验是必然的,谁先升级智能性谁就站住了市场先机。

从应用环境来说,国际上普遍将机器人分为制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人两类。服务类机器人区别于工业机器人,主要目的是完成有益于人类健康的服务工作,因此,灵活便捷和人机交互成为其主要追求。这使得系统整体由X86逐渐过渡到ARM架构。

痛点1

双系统双板卡,系统间程通信延迟问题显著

上层人机交互需要Android系统板卡,底层机器人OS需要Linux系统板卡,双板卡系统还需内部组网进行板间通信,影响操控即时性;增加系统复杂度,降低系统整体稳定性与可靠性。
痛点2

双系统双板卡,硬件成本高

需要两个Arm设备支持,一个安装Android用于交互,一个安装Linux用于AI算法处理,硬件成本高,尤其是在想采用高算力芯片的情况下。由于成本制约,更好的AI算法不能实现,不能给客户带来更加智能的体验。
痛点3

系统结构复杂,对售后运维工作要求高

机器人复杂的系统结构使得其故障排查十分耗费精力,售后运维工作难度增加,同时也给企业增加了人员成本。

方案概述

AidLux平台基于Linux内核技术进行了Android与Linux系统的融合,只需一块ARM板卡就能既满足上层人机交互应用的Android开发,同时也满足底层机器人ROS的Linux开发。节省一块板卡,不仅降低系统复杂度,同时板内通信机制提升操控即时性,节省的成本可选择高算力Soc。搭配平台提供的基于Python的AI应用开发框架AidLite,整合主流AI框架,解决模型异构,降低AI算法开发与部署门槛,提高现有算法迁移效率,快速提升用户的智能体验。

核心优势

优势1

“交互+控制+AI” 三位一体

Android与Linux原生应用支持;适配ROS/ROS2,可轻松调用,快速实现机器人功能;更多自主开发,提供定制算法支持,为机器人开发客户赋能。
优势2

高效迁移/开发/部署

AidLite API统一封装框架,智能识别模型,低代码AI工具链,解决AI框架与模型异构问题,高效迁移/开发/部署。
优势3

交互操控及时性

板内通信机制比双板间通信最高可提升10倍实时性,极大提高交互操控即时性。
优势4

节约硬件/人力成本

只需一块ARM板卡省去上层交互板卡与内部组网,降低系统复杂度,提供系统稳定性和可靠性,降低运维难度和成本。

应用场景

AidLux适配场景

  • 有上层交互系统需求的服务类机器人,例如送餐、配送、导览、零售、消费、环境清洁类机器人。
  • 有边缘端AI检测需求的巡检机器人,例如安防、电力、商超巡检类机器人。
  • 各类无人机。
  • 有希望用手机或平板电脑操控机器人的需求场景。
  • 有视觉算法的机器人/机械臂需求场景
  • 有从X86架构快速向ARM64位架构迁移需求的机器人

AI赋能机器人

AidLux强大AI工具链 助力机器人AI应用快速开发

商用服务

人群识别、性别年龄识别、智能跟随、智能电梯

家庭/个人

人脸/身份识别、姿态识别、手势识别、智能布防/监测

巡检

智能安防、异常检测、仪表读数、烟火识别

低速无人

行人识别、运动趋势判断、车辆识别、标识识别

*部分图片由AI绘画生成

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