量子哈希
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 随着大模型的演进，机器人领域似乎也迎来了无限可能。 譬如前几日李飞飞团队发布的就着实惊艳了众人一把。 然而你可能有所不知的是—— 现在，在最为基础的开发前线，一个小白可能最快只需要15分钟，就能从零完成一个能自主规划线路并进行目标检测的室内小型机器人。 为什么会这么快？ 因为全程你就只需要像搭积木一样，组装好开发板和部件，然后分别去复制粘贴相应软件模块的安装和部署代码到终端，相机、激光雷达、底盘运行、SLAM导航以及人物、垃圾检测功能就能全部搞定了。
整个过程不需要你进行任何额外的调试和开发，一个能在家里自由地跑来跑去，并对环境里的一些常见物体进行跟踪和检测的机器人就能顺利“出生”。 这，就是打造了征程系列自动驾驶芯片，并立志为机器人行业造底座的地平线公司，给开发者的一点小小的震撼。
在这家公司首次举办的开发者创享日活动中，我们就来一窥究竟这是如何办到的。 让攒机器人更简单的“三大板斧” 眼下，中国已成为全球最大的机器人市场，行业发展迅速。 这里面，既有完整工业链提供自动化基础，也有智能手机、智能汽车产业崛起，奠定智能技术基础，最后大众递增的购买力也带来了更广阔的消费基础。 然而，机器人产业也存在着开发效率低、迭代周期长、技术落地难、研发成本与产品价值不匹配等痛点，行业内存在反复“造轮子”现象。 这对于最前线的开发者来说，大家都有着不同程度的困扰。 如何破局？ 在地平线机器人事业部生态负责人胡春旭看来，机器人开发的三个关键问题可以简单抽丝剥茧为：做什么、用什么以及怎么做。
第一个问题不用多说，我们主要重点针对后两者。 在此，地平线就从硬件到软件以及生态方面为开发者提供了解决思路，用“三大板斧”帮大家把机器人开发的全生命周期都安排妥当。 首先，是基于地平线智能芯片打造的开发者套件（也就是俗称的开发板），包括RDK X3、RDK X3 Module、RDK Ultra。 其中RDK X3（499元起）搭载地平线旭日3系列芯片，推理算力5Tops，可同时处理多路MIPI Camera输入，并支持最高4K 60帧的H.264/H.265编解码能力，支持2.4G/5G无线网络，接口兼容树莓派，适合基础开发者。
RDK X3 Module模组则包括一系列能够进行定制的核心组件，更小巧、更高级和灵活，能提供给做机身产品的开发者或者企业去做定制开发。 RDK Ultra（3299元起）则专门针对有着更高算力需求的开发者，适用于机器人商用、工业AMR、高校科研等场景。 具体而言，相比基础板RDK X3，RDK Ultra具有高达96Tops的端侧推理算力与8核CPU处理能力，可同时处理4路MIPI Camera输入并支持最高4K 60帧的H.265编解码能力。
除了硬件本身，相关的“大算力算法”，如BEV、双目深度检测、三维目标检测等，地平线都一并提供，开发者直接下载即可使用。 胡春旭表示，为了帮助更多资深开发者进行进一步开发，所有RDK系列中的底层Linux代码和算法都全部开源。 同时，除了开发板，还有50款以上的配件，包括屏幕、相机、传感器、雷达相等等。 那么，有了开箱即用的RDK以及各种周边配件，大家就能够快速地把一个机器人的硬件给它攒起来了。 下一步，我们就要开始coding了，也就是解决“怎么做”的问题。 在此，地平线面向机器人厂商和生态开发者推出机器人操作系统TogetheROS.Bot。
该系统集成了各种丰富的算法示例，包括VIO、SLAM、音视频交互、环境感知等等，全部开源，可进行二次开发。 而通过Shared Memory机制实现高效通讯，硬件加速滤波、缩放、旋转等算法，系统可以降低数据传输时延，减少系统资源消耗。 当然，它也主打一个高效开发，适配各种机器人传感器包括RDX开发板，可简化端侧算法部署，降低智能算法使用门槛，进而节省开发时间。 至此，硬件和操作系统都有了，但这还不够。胡春旭表示，其实机器人应用开发看似复杂，其实有迹可循。 他们通过调研大量场景，将机器人功能和应用做了如下的Node和Hub分类。其中Node是点，Hub是面，从点到面我们通过一系列组合就能直接做出各种各样的产品类型。
因此，对于这样一个未来机器人应用开发的新范式，地平线现在还推出了机器人开发平台应用中心NodeHub。 它集成了各种应用节点，也就是功能包，我们只需要简单下载对应的安装包就能攒出各种功能的机器人。 如开头所示的案例，正是通过它在大约15分钟内完成的。 值得一提的是，NodeHub还计划推出共创计划，如果你有非常不错的项目，也可以贡献给大家一起使用。 地平线希望，最终将NodeHub打造成一个类似手机应用商店的平台。 当然，再次强调，NodeHub上所有应用包的代码也都是开源的，哪里不满意哪里想精进，都能自己动手改。
张亚勤：未来十年是机器人的黄金十年 在创享日活动当晚的“机器人摇滚夜话”环节中，中国工程院院士、清华大学讲席教授、智能产业研究院(AIR)院长张亚勤预测： 未来十年是机器人的黄金十年。 身为开发者，选择这个行业就已经成功了一半。（手动狗头）
不过，张院士表示，造AI机器人比起通用AI来说，其实有着四方面的区别和挑战： 一是要有能力去处理端到端的闭环机械应用。相对成熟的开环AI应用比如人脸识别、语音识别等等，close loop对算法的挑战极大，不过可以参考目前无人驾驶或自动驾驶的一些解决思路； 二是要有能力保证安全性，毕竟让机械接入到物理世界后，对犯错的容忍度肯定要比现在AIGC等技术低很多； 三是所应用的AI技术要能够适应算力受限的机器人平台，比如现在火爆的大模型技术； 四是对数据的采集和使用要求会更加的苛刻。
