【導讀】在AI助推下，工業(yè)機器人自動化正向大規(guī)模、先進化發(fā)展，成為工業(yè)升級核心動力。但系統(tǒng)規(guī)模擴大、互聯(lián)性提升，帶來傳感器數據處理難、漏洞多、集成復雜等挑戰(zhàn)，制約技術普及。傳感器融合雖為關鍵解決方案，落地卻面臨集成、校準、成本功耗等壁壘。在此背景下，F(xiàn)PGA憑借獨特優(yōu)勢，成為破解瓶頸、推動AI機器人大規(guī)模落地的核心支撐。本文將剖析行業(yè)挑戰(zhàn)、傳感器融合必要性及FPGA應用價值，呈現(xiàn)領域發(fā)展現(xiàn)狀與突破路徑。
傳感器融合的必要性
如今，自動化工業(yè)設施的可靠運行在很大程度上依賴于傳感器融合：即整合并處理來自各種傳感器、設備和流程的數據，對信號進行情境化處理以提高準確性、可視性和針對性。傳感器融合有助于優(yōu)化并提升分析工具的價值及其提供的預測性見解，確保最小化停機時間，同時提高整體吞吐量和效率。
當代人工智能和機器人領域的專業(yè)人士已然認識到，傳感器融合是推動先進機器人系統(tǒng)向邊緣端延伸的關鍵所在。它是實現(xiàn)實時響應能力的關鍵使能因素，而84%的該領域專業(yè)人士認為實時響應能力對系統(tǒng)性能而言較為關鍵或非常關鍵。當與精密電機控制、功能安全和安全措施相結合時，傳感器融合有助于解決設計自動化機器人系統(tǒng)面臨的許多關鍵挑戰(zhàn)。
遺憾的是，部署過程中仍存在重大挑戰(zhàn)。以攝像頭與激光雷達傳感器的融合為例：盡管 75.7% 的受訪行業(yè)領導者表示青睞這種傳感器融合方案，但僅有 67.5% 的企業(yè)成功部署了攝像頭–激光雷達融合系統(tǒng)。這一差距折射出，當前仍存在許多技術落地的障礙，阻礙著機器人自動化的高效普及。
當前面臨的挑戰(zhàn)
無論涉及的具體傳感器和人工智能模型是什么，工程師都需要支持先進自動化機器人應用的大量組件，這本身就是一個重大挑戰(zhàn)。目前，工程師尚未完全攻克的三大技術落地壁壘包括：
集成
工業(yè)機器人系統(tǒng)十分復雜，需要連接眾多執(zhí)行各種任務的先進傳感器。將這些系統(tǒng)的各個部分連接起來并確保其可用性，需要芯片級別的靈活輸入/輸出（I/O）和高性能，這對許多通用組件來說是一個大問題。盡管如今的處理器使用先進的工藝節(jié)點來縮小晶體管尺寸、提高性能并降低芯片裸片尺寸和成本，但這也造成了I/O方面的更多限制，且難以靈活兼容傳統(tǒng)的連接需求。
數字孿生與校準
許多工業(yè)設施依靠這類系統(tǒng)，通過將高精度、關鍵任務自動化來減少人為失誤，而任何不同步或連接中斷的情形都會產生負面影響。這就要求每臺機器人的內部參數與物理動作，都必須與其數字模型實現(xiàn)精準匹配。但遺憾的是，環(huán)境及其他各類因素均會影響機器人的運行精度，因此必須持續(xù)監(jiān)控和維護校準。
成本與功耗
構建搭載人工智能技術的智能機器人，其前期投入成本與后續(xù)運維成本均掣肘了這項技術的大規(guī)模普及。支撐這類系統(tǒng)運行所需的專用傳感器價格高昂，而額外產生的能源消耗、算力投入以及模型訓練等多項開支，也構成了新的阻礙。自主機器人還面臨著在滿足極高計算能力需求的同時，優(yōu)化功耗并延長運行時間的挑戰(zhàn)。
要推動人工智能輔助機器人技術的大規(guī)模普及，設計人員需要找到相應方法，在不犧牲速度、算力與效率的前提下，簡化并優(yōu)化基于傳感器的邊緣架構。這一進程需從底層架構著手，借助現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）這類專用組件，探索構建邊緣設備的全新方案。
FPGA如何支持傳感器融合
事實證明，F(xiàn)PGA是設計和部署高性能機器人解決方案的得力工具。它們能夠提供傳感器融合處理所需的低延遲、同步且確定性的性能表現(xiàn)，同時還能實現(xiàn)常規(guī)處理器難以企及的低功耗水平。此外，F(xiàn)PGA 還能滿足功能安全、安全防護與設計靈活性等核心需求，并且體積小巧、能效出眾。然而，這些特性僅僅是其推動人工智能機器人自動化大規(guī)模落地的冰山一角，其潛在價值遠不止于此。
FPGA 憑借其獨有的復合型能力，為傳感器融合的主要挑戰(zhàn)提供了一種優(yōu)質解決方案。這類芯片的核心優(yōu)勢在于并行處理能力，能夠同時執(zhí)行多項任務。通過同時進行信號處理、對齊、傳感器融合，并結合計算機視覺與邊緣人工智能，F(xiàn)PGA芯片將部分任務從主計算組件中剝離出來，以達到降低系統(tǒng)延遲與處理壓力，并拓展設備的運行能力的目的。這一特性能夠顯著加速各類關鍵任務的處理速度，提升機器人系統(tǒng)的精準度與決策效率，最終實現(xiàn)更可靠、穩(wěn)定、精確且高效的實時運行。
FPGA還解決了上文提到的I/O-算力矛盾，提供了高度可定制的I/O和靈活的協(xié)議支持。這使其能夠與支持以太網、SPI、LVDS、CAN、MIPI、JESD-204B和GPIO等通用標準的各類傳感器和執(zhí)行器實現(xiàn)互操作。這些芯片通過最大限度降低延遲、提供確定性的低功耗處理能力，同時分擔傳感器融合、計算機視覺以及物理人工智能的工作負載，有助于解決常見的計算和功耗難題，進而全面提升系統(tǒng)整體性能，拓展設備的運行能力。
顧名思義，這些半導體不僅在設計階段具有靈活性。FPGA可以在部署后進行更新，從而解決一個常被忽視的障礙：未來需求的變化。其重新可編程特性進一步拓展了未來推動機器人自動化技術邁向全新階段的潛力，既能助力技術體系實現(xiàn)迭代升級，以適配不斷涌現(xiàn)的新需求，同時又能延長設備的有效使用壽命。
總結
當前，機器人雖面臨集成、校準、成本功耗等壁壘，但FPGA提供了系統(tǒng)性解決方案。其低延遲、高并行、可定制等特性，適配傳感器融合需求，破解核心痛點，為技術落地提供支撐。展望未來，F(xiàn)PGA與先進組件深度結合，將優(yōu)化系統(tǒng)性能，引領下一代自動化部署，推動智能高效的工業(yè)機器人解決方案落地，助力工業(yè)升級。
