智能化大背景下,中国在哪些关键技术领域加紧研究呢?

   日期:2021-06-28     来源:仪表网    浏览:192    评论:0    
核心提示:基于大数据、人工智能技术不断迭代的无人化系统正在成为全球新型战略性技术发展的重大趋势。
  导读:基于大数据人工智能技术不断迭代的无人化系统正在成为全球新型战略性技术发展的重大趋势。大量无人系统近年来已经在众多领域得到实际应用。面对未来装备高度智能化、无人化的技术发展趋势,中国又在哪些关键技术领域加紧研究呢?
  
  跳舞机器人和“机器鲨鱼”
  
  说到无人系统,人们最容易想到的就是人形机器人。会跳舞的机器人是智能院平时开展智能无人技术研究的一个基础平台。它最大的特点是在机器人前端集成智能院自主研制的“海雀”认知处理器。按照传统方式,需要将机器人收集到的海量信息传回后端处理,一旦网络带宽受限,机器人很可能就无法及时反应;加载“海雀”之后,机器人可在前端进行感知推理和轻量级的信息智能预处理,然后再将预处理后的数据回传,明显减轻网络通信的压力。
  
  据专家介绍,通常机器人在室外是通过GPS、北斗系统来实现定位,而在城市楼宇、深山密林、洞穴中则存在导航信号微弱的情况,此时无人平台就需要具备自主感知环境的能力。《环球时报》记者在现场看到,另一个小机器人可以通过视觉相机等传感器实现对周边未知环境的动态感知和自主行动,并展示了三维地图实时构建和自主定位能力。同时,随着机器人运动,三维地图还可以实现增量更新。据介绍,如果在洞穴等黑暗环境下,机器人会使用红外相机感知环境,再通过深度学习算法识别人、植物、物体等目标,并依然可以探测出与特定目标之间的位置信息。
  
  除了陆地上活动的机器人,现场展示的仿生机器鱼智能探测系统也备受关注。这条机器鱼外形看起来像是一条鲨鱼。据介绍,“仿生鲨鱼”模仿鲨鱼摆尾动作实现水下游动,下潜深度可达百米,续航时间数小时。它采用智能院自主研制的协同任务处理单元,集成了控制、探测、通信等设备。该机器鱼已进行实景样机测试,可应用于水下目标探测以及水文信息采集、水下矿产探测、海洋生物检测等场景。
  
  混合协同如何实现
  
  同类设备成体系的操作与协同,正在成为全球关注的前沿技术之一,比如无人机多机协同。
  
  目前能够看到的落地的无人系统,比如在智能制造、物流投送、仓储搬运、导航服务等领域,其中涉及的无人设备在智能化程度上,尤其是无人设备的自主性和学习 进化能力上,还有一定距离。智能院瞄准智能技术赋能无人系统在三个方向发力。一是虚实融合。通过构建与物理环境相同的数字环境,实现对异构无人系统的虚拟空间智能学习训练,然后再把形成的能力映射到物理世界中的实体无人系统,提升无人系统的自主决策和群体协同能力。二是研究具备人在回路机制的有人无人协同技术:人机混合智能。无人化、智能化想要做得好,一定要有人在回路的环节,人可以提供经验和知识,机器提供对具体任务高效执行的能力。三是打造边缘无人智能单元。
  
  如何打造无人装备的“大脑”
  
  “海雀”认知处理器到底在智能化装备发展中有多重要呢?
  
  据介绍,“海雀”是一款拥有自主知识产权、面向神经网络边缘计算的轻量级低功耗认知处理器。它可针对高实时性的动态环境实现图像、语音领域智能算法与多元异构硬件的快速部署,有效提升边缘智能计算能力。
  
  除了“海雀”处理器,智能院还研发了智能协同任务处理单元,可以作为无人车、无人机、机器鱼等无人平台核心控制单元。“海雀”认知处理器和智能协同任务处理单元共同组成了无人系统的大脑,前者负责感知、认知,后者负责控制、决策。由于无人装备体积、能耗方面的限制,人们希望它的“大脑”体积越小越好、功耗越低越好,这就需要对3D异构集成等微系统技术进行攻关。微系统热管理、硅基毫米波天线阵列、硅基片上光谱分析仪、复合微能源、异构集成无源器件工艺等样件,其中受关注的是“晶圆级硅基异构集成样件”,一个圆形的底座上密密麻麻分布着无数电子元件。它相对于系统级芯片集成度更高,功能更多,频率更高,速率更快,为电子系统的高性能集成提供了更快捷、成本更低的解决方案。
  
  微系统的重要特点是让体积、重量、功耗成百倍地优化,同时性能和功能密度还要指数级提升。如果安装在无人系统上,这些微系统将大幅提升智能装备性能。微系统着重在微纳尺度集成各种成熟技术,通过系统优化设计,可以一定程度摆脱对先进半导体工艺的依赖。智能院目前正致力于打造开放、共享的微系统协同设计公共服务平台,构建基于IP复用的“芯片-集成-系统”微系统协同研发生态,着力解决复杂电子系统研制周期长、效率低、成本高等瓶颈问题,推动智能硬件走向高效发展模式。

资料来源:环球时报

 
日期: 2021-06-28
标签: 大数据 人工智能 技术发展 装备 智能化
 
相关资讯
免责声明
1.本网中刊登的文章、数据的版权仅归原作者所有,原创文章由中实仪信网编辑整合,转载请注明中实仪信网出处。
2.转载其它媒体的文章,我们会尽可能注明出处,但不排除来源不明的情况。网站刊登文章是出于传递更多信息的目的,对文中陈述、观 点判断保持中立,并不意味赞同其观点或证实其描述。
3.如您对文章内容、版权或其他问题持有异议,请与中实仪信网联系。联系邮箱:3383880279@qq.com 联系QQ:
0相关评论

推荐图文
推荐资讯
点击排行
推荐标签
新手指南
采购商服务
供应商服务
交易安全
关注我们
中实仪信会员交流群

周一至周五 9:00-18:00
(其他时间联系在线客服)

24小时在线客服