人工知能が知覚知能から汎用知能へと転換期を迎える現在、身体性知能は、科学技術革命と産業アップグレードの新たなラウンドの中核エンジンになりつつあります。 これは、ロボット工学の進化だけでなく、仮想空間から現実の物理世界へのインテリジェントシステムの能力の飛躍を表しています。 汎用人工知能(AGI)の主要な形態として、身体性知能は学界や産業界から高い期待を寄せられています。

最近、インテルは地元の科学研究機関やエコロジカルパートナーと共同で、新しい「大小の脳融合ソリューション」をリリースしました。 この新しいアーキテクチャに焦点を当て、チップ設計、ロボット製造、産業用制御、AIアルゴリズムなどの分野の代表者が詳細な議論を行い、「実験室でのデモンストレーション」から「産業用の大規模実装」まで、具現化されたインテリジェンスを促進することを目指しました。

身体化された知性によってどのような新しい開発機会がもたらされますか?

近年、春節のガラ、展示会、短いビデオプラットフォームにロボットが頻繁に登場するようになり、具現化された知能の概念が徐々に世間の注目を集めています。 しかし、高騰する熱の表面と比較すると、実際の産業用着陸は技術とコストに複数の課題に直面しています。

インテル・チャイナのエッジ・コンピューティング・グループのシニア・ディレクターであるヤン・リー氏は「エンボディド・インテリジェンスは中国市場の新たな成長ポイントであり、ロボットが何千もの業界に参入する傾向は不可逆的になっている。 Intelは、このプロセスでコアテクノロジーのドライバーとしての役割を果たしたいと考えています。 ”

行业数据显示，2023年中国市场人形机器人销量预计为2400台，至2030年有望达到16.2万台。尽管相比高盛此前“2030年30万台”的预测略有回调，但业内普遍认为这是市场理性化的体现。

この1年間で、業界の期待は「高い」から「低い」へと変化しました。 ヒューマノイドロボットは、当初、教育、科学研究、展示会、その他のシナリオに適用されてきたことがわかります。 しかし、製造業やサービス業などの硬直した需要産業に真に参入するためには、着陸の障害を体系的に解決する必要があります。

これらの障害は、主に3つの側面に反映されています:まず、データの不足、特にマルチモーダルで高精度のアクションデータ。 2つ目はアーキテクチャの断片化で、従来のロボットはモーションコントロールとAI推論を別々のチップに分離することが多く、これには明らかな遅延があります。 最後に、ハードウェアの形式とインターフェースの標準が不足しているため、製品の展開サイクルが長くなり、コストが高くなります。

「max-cerebellar fusionソリューション」を作成するために、Core Ultraはサポートを提供します

Intelの「小脳融合ソリューション」は、上記の問題点に対する直接的な対応です。 Intel は、Core Ultra SoC プラットフォームをベースに、高性能 CPU、GPU、および専用の AI アクセラレータ NPU をヘテロジニアスに統合し、ロボットの「知覚、認知、動き」のフルプロセススケジューリングを 1 つのチップで実現します。

「お客様からは、一部のロボットが落下するのは機械的な問題ではなく、制御信号の伝送の遅れが原因であるとおっしゃっています。」 たとえば、Li Yan氏は、「大小脳の統合は、ロボットの「脳」と「小脳」を同じプラットフォーム上で調整して、システム通信の遅延を減らすことです」と述べました。 ”

コンピューティングパフォーマンスの面では、Core Ultraは最大90TOPSのAIパフォーマンスを提供でき、視覚処理、セマンティック理解、アクションプランニングなどのモジュールをカバーしています。 GPU 部分は大規模なモデル推論タスクをサポートし、NPU は低電力で高周波のセンサー データ処理に重点を置いています。

インテルの技術専門家は、「現在、多くのロボットがデュアルシステムアーキテクチャを使用しており、制御ロジックとAIアルゴリズムは異なるチップと異なるオペレーティングシステムで実行されており、維持には非常に費用がかかります。 この単一システムソリューションを通じて、中小規模の開発者が複雑なインテリジェントな動作を簡単に実装できることを願っています。 ”

産業オートメーション、商用サービス、特殊運用シナリオまで、この「アーキテクチャレベルの統合」はパフォーマンスを向上させるだけでなく、展開のしきい値を下げ、具現化されたインテリジェンスの大規模なアプリケーションの基盤を築きます。

チップ、ソフトウェアスタック、エコロジカルな強さを超えた競争力

チップが身体化された知能の「基盤」である場合、ソフトウェアスタックとローカルエコロジーが、それが本当に「立ち上がる」ことができるかどうかを決定します。

インテル・チャイナのネットワーク&エッジ・テクノロジー担当ディレクター、Jingjia Wang氏は「Osisphere Convergenceの中核は、ハードウェアの統合だけでなく、チップからアルゴリズム、開発ツールまでのエコシステム全体でもある。 私たちは常に、統合、エコロジー、ローカライゼーションという3つのキーワードを強調しています。 ”

ソフトウェア面では、インテルは、OpenVINOディープラーニング推論フレームワーク、oneAPIヘテロジニアス・コンピューティング・プラットフォーム、IPEX大規模モデル最適化ツール、産業グレードのBSPおよびリアルタイム・カーネル構成ソリューションを含む、完全な開発ツール・チェーンを立ち上げました。

「これらのツールの目標は、AIモデル開発をもはや『大企業だけのもの』にしないことです」 「私たちは、多くの中小規模のロボット企業がインテルのプラットフォームを使用して、優れたパフォーマンスとエネルギー効率を備えた視覚言語モデル(VLM)と模倣学習モデルを展開しているのを見てきました。 ”

具現化されたインテリジェンス産業の実施と将来の発展

このリリースのもう一つのハイライトは、Seavo Technologyが共同で作成したHB53具現化されたインテリジェント制御プラットフォームの正式デビューです。 Seavo TechnologyのYe Zhihui副社長は「HB0の設計当初は、『実用性と着陸』を基準に設計されていた。 0TOPSの計算能力を厚さわずか0mmのモジュールに統合し、ロボットのサイズ制約を満たすだけでなく、信頼性の高い動作を保証します。 ”

このプラットフォームは、オンボードメモリ、カスタマイズされたIOインターフェース、金属補強構造を採用し、ヒューマノイドロボット、双腕協働ロボット、車輪付きプラットフォームなどの典型的な形態に広く適応できるさまざまな拡張機能を予約しています。 同時に、器用な手、ビジュアルサーボ、組み込み音声などの最先端のアプリケーション向けに、ドライブと計算のサポートも事前設定されています。

Intel Software Suiteのサポートにより、HB03は「マスターコントロールボード」であるだけでなく、すぐに使用できる組み込み型インテリジェント開発プラットフォームでもあります。

同時に、浙江省ヒューマノイドロボットイノベーションセンターのチーフサイエンティストで浙江大学のQiushi特別教授であるXiong Rong氏も、エンボディドインテリジェンスの開発状況、課題、未来について詳細な解釈を示し、「エンボディドインテリジェンスはAIの最先端のトピックであるだけでなく、大型モデルの価値を真に実現するための出発点でもあります。 それは私たちを断片化されたモジュールから体系的なコラボレーションへと押し上げます。 ”

現在、科学研究の面では、人工知能、制御科学、ロボット工学など、多くの学際的な分野では、身体性知能が研究の焦点となっています。 多くの大学や研究機関が、行動モデリング、意味理解、脳型システムの方向で最先端の探求を行っています。

同時に、業界における「実用化」の必要性はますます急務となっています。 Xiong Rong氏は、「研究所の成功は出発点にすぎず、最終的には、ロボットが組み立てラインで作業を続け、実際の家庭で安全に対話できるかどうかという問題を解決する必要があります」と指摘しました。 ”

さらに、現在の業界で最大のボトルネックの1つは統一された標準の欠如であり、Xiong Rong氏は「HB03のようなプラットフォームが広く採用されれば、事実上の標準を形成し、それによってエコシステム全体のコラボレーション効率が加速することが期待されます」と強調しました。 ”

彼女はまた、業界に「大きなモデルが有能であるとは限りません。 着陸シナリオは、データ、ハードウェアのリアルタイム性、システムの堅牢性に大きく依存しており、これは長距離レースです。 ”

最後に書く

最後に、インテルは、模倣学習トレーニングの下での2アーム協調アセンブリ、VSLAMサポートによる自律ナビゲーション、言語命令に基づく自動タスクオーケストレーションなど、身体化された知能のいくつかの参照アプリケーションを展示しました。

シーンデモンストレーションでは、ロボットが3C生産ラインでのフィルムとネジの取り付け作業を完了し、その成功率は経験豊富な労働者のレベルに近づいています。 業界の専門家は、この進歩は、身体化された知性が工学的な実用性を帯び始めたことを示しているとコメントしています。

Wang Jingjia氏は「科学研究機関、スタートアップチーム、エンドユーザーとの緊密な協力を通じて、産業、物流、ヘルスケアなどの垂直分野で技術の道を切り開くことを楽しみにしている」と語った。 また、インテルがエッジ展開のための標準開発プロトタイプを提供し、トレーニングデータパケットと参照アルゴリズムを簡素化し、より多くの企業が製品を迅速に反復し、試行錯誤のコストを削減できるよう支援することを明らかにしました。

私たちは、ロボットはもはや実験室での単なる実験ではなく、真に何千もの家庭に届けられる産業用エンジンであると信じています。 私たちは、身体性インテリジェンスがグローバルに価値を解き放つことが期待されると考えています。