借助自适应加速平台打造能适应快速环境变化的机器人

随着机器人能够适应不断改变的环境，它们的价值和潜在影响也在迅速攀升。

机器人通过自动化可重复的工作和自主做出复杂决定的能力，藉由效率的提高持续变革着未来工作的模式。机器人适应环境变化的能力越强，其所能提供的价值就越大。

长期以来，电子行业主要依靠专用集成电路 (ASIC) 提供机器人应用亟需的高性能和实时响应能力。然而，随着人们对更强功能机器人及其更高新环境适应能力的需求，机器人必须具备能够紧跟最新人工智能 (AI) 模型演进而动态优化的能力。随着构建这些 AI 模型底层的 AI 算法不断演进发展，担负 AI加速任务的硬件，也必须拥有随时进行相应调整的能力。

ASIC 之所以不敷使用，不仅因为它们通常需要 18 个月的开发周期，而且还因为任何重大改动都需要迭代 ASIC，从头执行开发流程。

总之，机器人要能够适应不断变化的应用和需求，制造机器人的技术也需要具备同样的灵活应变能力。反之，在我们给机器人设定性能上限的同时，等于也为特定技术附加了“局限”或束缚。它们的这种固化受限效果，就如同声称能任意点选菜单，却只能做奶酪和意大利辣香肠两种口味的披萨机器人一样。

自适应计算

问题在于，对于未来发展，特别是机器人和 AI 技术的整体未来发展，预测难度极大。随着机器人能力的提高，它们必须克服的挑战也越来越复杂。与此同时，机器人需要改变其移动、观看、思考以及与世界交互的方式，要求用于建造机器人的底层技术平台在提供实时响应能力的同时，还必须足够灵活，以支持机器人上述各种新技能的与时俱进。

让这个难题更加复杂的是，机器人即使被部署到现场之后，仍需要继续适应环境的变化而变化。其中包括能够针对新的 AI 算法和最新功能进行优化。

打造具有长期自适应能力机器人的要点，是直接在本身就具备灵活应变能力的技术平台上建造机器人。例如，赛灵思向机器人制造商提供了一种创新型自适应计算平台。这种平台将基于硬件的加速性能与软件可编程的灵活性结合在一起，是打造灵活应变机器人的理想开发平台。

自适应计算器件（例如 FPGA 和自适应 SoC 器件）就像“变色龙”一样。当机器人需要改变其算法时，自适应计算架构能够动态地随之更新。自适应计算平台不仅能为软件提供无线 (OTA) 更新功能，也同时能够为硬件提供这种功能。这样，面向任何工作负载，自适应计算平台都能经过重配置，成为最新任务处理的最佳处理器。

自适应计算平台的意义，远远不止于为设计提供面向未来的兼容能力，还包括通过提供单个硬件设计满足多种应用和多类市场需求的能力。这种能力，使得其可以赋能用户大幅延长设计的有效使用寿命。因此，机器人制造商既能发挥单个设计优于多套不同设计的规模经济优势，还能节省开发时间和开发成本。

基于自适应平台建造机器人，制造商还能在机器人投入现场使用后继续向系统引入新功能，并有望创造新的收益流。例如，机器人将能使用最先进的预测性维护算法追踪其日常运营，并预测将会发生故障的时间。这就有助于机器人在故障发生前确定养护时间，从而增强可靠性并缩短高成本的停工时间。

变化是 IT 行业亘古不变的真理。AI 和机器人领域的现场变化速度和复杂程度远远高于其他细分市场。自适应计算平台不仅可以助力机器人制造商提供先进功能，而且还能确保他们在其它供应商基于固定功能的 ASIC 设计早已失效以后，依然拥有敏捷地持续提供先进功能的竞争能力。

能适应环境变化的机器人系统将取代不具备这一能力的机器人系统，这是铁的事实。制造商同样不能逃脱这个规律。能以最快的速度、最大的灵活性充分利用最先进技术的制造商，将在机器人市场赢得最大的机遇。