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芯片卡脖子,中国智能机器人破局点在哪?

编辑/2019-10-15/ 分类:百科知识/阅读:
随着人工智能的快速发展, 机器人 行业迎来了发展春天。据统计,2020年全球服务 机器人市场 将快速增长至170亿美元,其中中国将占据全球 服务机器人 市场40%以上的份额。但目前机器人市场的配套设施还并不完善,以芯片供应为例,以往的手机芯片或其它硬件芯 ...

随着人工智能的快速发展,机器人行业迎来了发展春天。据统计,2020年全球服务机器人市场将快速增长至170亿美元,其中中国将占据全球服务机器人市场40%以上的份额。但目前机器人市场的配套设施还并不完善,以芯片供应为例,以往的手机芯片或其它硬件芯片,往往难以适配机器人产品。

芯片卡脖子,中国智能机器人破局点在哪?

机器人的智能芯

全球85%的智能移动设备中都采取了ARM架构,其中,超过95%智能手机运用的是ARM的处理器,ARM所授权的芯片主要都用在了移动计算、智能汽车、安全系统和物联网,因此英芯片巨头ARM遵守美新规定停止与华为合作,对华为的芯片打击巨大。

与手机行业不同,机器人在物理定位、深度学习算法、视觉识别、处理传输、规划执行,都用的到芯片技术。机器人的部件通常包括5个部分:控制中枢、电源、传感器、行动和反馈、机身。凡是智能机器人中,芯片能起到至关重要的作用,通常来说,几个支持芯片会把接口集合起来,之后再统一连接到一个微控制器上。支持芯片也可以完成对信号(例如从传感器和按钮处来的信号)的预处理功能,这样就可以使得控制中枢的工作负载有所降低。这也就是机器人能够实现快速反应的根本。

同时,也需要其它很多部件,如线路、接头、电容、电阻、二极管等电子元件都在电路的整体连接中具有重要作用。有些机器人的控制中枢与机器人是分离的,比如需要人们通过遥控器或者游戏手柄控制的机器人,在这样的机器人中,较为简单的芯片只负责控制单个部件(例如一条腿或者一条手臂),而这个芯片并不知道机身的其它部分在做什么。因此对于机器人来说,一块好的芯片起到的作用不是单一的控制,而是整体速率的提升。

对于机器人的控制中枢来说,最好的选择是微控制器芯片。微控制器与微处理器非常相似,它们都会出现在个人计算机中。微控制器与微处理器的不同之处在于,前者更像是一台完整的微型计算机整合到一片芯片上面。微控制器的内存和存储空间都比较小,二者都是直接嵌入到芯片中的。个人计算机的微处理器把管脚连接在高速内存上,而微控制器具有很多不同种类的输入和输出管脚。这些管脚可以直接与传感器、按钮以及其它稀奇古怪的部件相连。

芯片各大龙头入局机器人动作频频

不止是高通,还有国际上的芯片龙头也锁定机器人市场。例如英特尔、英伟达等。

各芯片巨头盯紧机器人这块蛋糕,电脑及服务器芯片巨头英特尔在近两年呈现颓废趋势,其核心业务以及一些手机处理器等产品在市场上都不太景气,因此,英特尔也开始追赶潮流,在智能家居、机器人、自动驾驶等领域进行摸索、试探、出击。

早在几年前,英特尔启动的实验室 Intel Lab 内部项目“21世纪开源机器人”,就是为了能够使得每位客户花低廉的成本制作自己的机器人。Jimmy的3D打印人形机器人就是英特尔在该项目的成果。随后英特尔还自主研发了为飞行器、智能机器人、可穿戴设备等设计的通用计算平台Edison以及实感技术机器人开发工具包RealSense RDK。不仅如此,英特尔还收购、投资了一些无人机、芯片以及机器视觉的企业和厂商。

另一芯片巨头英伟达在近日,也着手于机器人平台,推出Nvidia Isaac来支持下一代自动驾驶机器,对制造业、物流业、农业、建筑业以及其他一些行业的机器人都起着决定性的作用。

Nvidia Isaac机器人平台的核心叫做Jetson Xavier,包含了90亿支晶体管,其运算能力据称可达30 TOPS(万亿次每秒)。

另外Jetson Xavier的处理器包含了alta Tensor核心图形处理单元(GPU),八核ARM64中央处理器(CPU),一个双NVDLA深度学习加速器,一个图像处理器,一个视觉处理器以及一个视频处理器,能够使几十种算法同时实时处理,从而用于传感器处理、测量、定位和映射、视觉及感知,外加路径规划等。

这种高性能的处理器对于机器人来说可以说是尤其重要,不管是从传感器获取信息、定位、感知周围环境、识别与预测附近物体的运动、对获取数据做出自我判断的能力都是很关键的。

目前,很多的机器人芯片的产品正在研发中。不管是LG计划与高通合作研发在机场中使用的清洁机器人和机器人助手,还是中国公司猎户星空与京东计划推出的企业级服务型机器人,都预示着将有大量的装备“芯”的机器人上市。

人才培养刻不容缓

随着美国对华为的断供,国内企业对技术的危机感与日俱增,也加大了科技的自我完善意识。芯片断供,也是对国内芯片品牌崛起的好机会。但是数据统计国内芯片两年内人才缺口超30万人,年均人才增需10万人以上,相当现有人才存量需求倍增。是什么导致了芯片人才大缺口?

1、芯片成长速度慢,迭代周期长,人才培养缓慢

成长速度慢,迭代周期长是限制芯片人才培养的重要原因之一。应届生在进入工作岗位后,一般要经历四五个芯片项目周期,每个周期半年到两年,此后才能“开始独当一面”。想要走入更高技术层次,则又需数年时间。

2、集成电路产业市场规模增速快

据悉,到2020年前后,我国集成电路产业人才需求规模约为72万人左右,截至2017年底,我国集成电路产业现有人才存量40万人左右,人才缺口为32万人,年均人才需求数为10万人左右。单纯依托高校不能够满足人才的供给要求。除了继续加大高校人才培养力度外,还需推动微电子和集成电路相关一级学科的申请和建设,缩小高校人才培养与企业用人需求间的差距,推动集成电路人才的“供给侧结构改革”。

3、美国断供,国内芯片需自给自足

美国对华为的打压,国内的企业家们都看清了一个事实,核心技术要自己掌握,而在当今全球共享经济的大环境下,中国也没有盟友掌握芯片制造技术。美国却以先进的技术和众多的盟友对中国实施打压和封锁。断供事件发生后其影响力持续发酵。也使中国的企业家们产生了警惕。

4、近几年芯片人才相对软件人才薪资较低

事实上,除了人才缺失,集成电路行业人才流失率较高也成业内普遍存在的问题。多年来的低薪环境导致芯片从业人员对自身岗位薪资预期普遍偏低,大部分集成电路专业高校毕业生更愿意去互联网、计算机软件、IT服务、通信和房地产等行业。

而2017年20万高校集成电路专业领域的毕业生中,仅有不足3万人进入本行业就业,单纯依托高校不能够满足人才的供给要求。

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