人工智能深度报告：机器人系列（1）技术篇
摘要：机器人 （Robot）是指具有一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预期任务的可编程执行机构，包括一切模拟人类行为或思想与模拟对话其他生物的机械。...
目前，机器人采用在云端进行训练及推理，然而，为了使机器人更接近人脑、工作更精准化，达到深度学习的目标，机器人需要拥有能够累计庞大的运算和并行计算的高性能，因此在芯片的面积需求上越来越大、成本越来越高并且散热越来越差。并且软件的成熟度和安全性也没有得到很好的解决，例如安装在机器人手臂内的芯片，由于需要不断与云端进行数据的交互，耗能极大。在此背景下，机器人相关企业开始探索将云端训练及推理像边缘端移动。边缘计算是一种新兴的计算模式，它将计算资源和应用程序分配到更靠近数据生成和处理的位置。在边缘计算的模式下，可以减少数据在云端和终端设备之间的传输，降低了延迟和宽带的需求。边缘化的AI架构相较目前主流的云端AI架构主要有以下几点优点：
低消耗。边缘计算可以更好利用计算资源，有效减少机器人的能源消耗，能够更持久的运行，减少维护成本。
安全性。由于云端存在被攻击的可能性，边缘化的AI芯片采用加密技术、身份验证来保护系统的安全性，减少机器人被黑客入侵的风险。
高传输。边缘计算需要实时相应数据，因此边缘化AI芯片通常采用高宽带的设计，为机器人的实时运动提供更好更快的数据传输和处理能力。
智能化控制算法帮助机器人实现人工智能的自主控制和决策
智能控制算法是融合了机器学习及人工智能等技术的算法，它让机器人实现了自主控制及决策。目前，智能控制算法主要包括遗传算法、粒子群算法及人工免疫算法。遗传算法基于生物进化的过程，能够自动搜索最优解并且进行控制；粒子群算法是基于群体智能的算法，通过模拟群体行为进行控制；人工免疫算法是一种基于生物免疫系统的算法，能够自动搜索最优解并且进行控制。
不同的芯片帮助机器人完成不同的信号处理和执行，在接收信号之前，机器人主要利用传感器进行信号的感知。在芯片设计追求低耗能的背景下，传感器如何也做到低功耗，成为未来发展的一大趋势。
在传统的传感器设计当中，传感器负责高性能的信号采集，而后将信号传输到控制器上进行处理。然而，传统的传感器在使用时处理器就必须同步使用，因为传感器本身并不具备计算的能力，倘若处理器一直处于计算状态，对于电池的消耗将会特别大，并且处理器接收到的事件大部分为常规事件，并不需要做出特定反应。在人工智能发展迅速的今天，将人工智能与传感器结合，我们认为未来会朝着以下两个趋势发展：
1）传感器中加入人工智能计算，避免控制器长时间运作及数据传输；2）定制化传感器人工智能，植入特定的检测条件，当检测到相关事件后才会唤醒控制器，满足人工智能实时在线
