您試過用智能手機“召喚”汽車駛出停車位嗎？您知道現(xiàn)在很多精細的外科手術(shù)都是由機器人手臂操作完成的嗎？您聽說過無人機能自動跟蹤GPS飛行路線，并安全著陸，毫發(fā)無損嗎？
目前，機器人甚至已經(jīng)成為小到吸塵器、大到教育或信息電子產(chǎn)品的一部分。
事實上，半導(dǎo)體技術(shù)的驚人發(fā)展已經(jīng)引發(fā)了自主機器和人工智能的復(fù)興。目前，機器正在越來越多地執(zhí)行那些以往只有人類才能完成的任務(wù)，而這種轉(zhuǎn)變?yōu)檎麄€世界帶來的影響是令人期待的。
智能機器的重新崛起，尤其是無人機、機器人和半自主駕駛車輛，已經(jīng)從新生事物演變成無數(shù)的商業(yè)和工業(yè)應(yīng)用。這些機器所包含的電子部件數(shù)量增長迅速，從而實現(xiàn)了很多全新的功能，例如高精度控制和環(huán)境識別，即在沒有物理接近或?qū)ｉT要求此類信息的情況下，對于一個人周圍環(huán)境的綜合識別。前幾代的工業(yè)機器人或隊列行駛車輛幾乎都是預(yù)定程序以執(zhí)行高精度的重復(fù)作業(yè)。而現(xiàn)代自主機器具有非常鮮明的特點，包括與人類的交互功能、處理突發(fā)事件的能力以及快速學習的能力。所有這些特性都要求更強的環(huán)境識別功能、更高的智能化和更強的控制能力在背后提供支持。
專門針對人工智能的兩個應(yīng)用包括監(jiān)測與控制。監(jiān)測應(yīng)用通常負責處理由互聯(lián)網(wǎng)或大量傳感器生成的大數(shù)據(jù)。對于巨大且持續(xù)增長的數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)挖掘和模式識別需要服務(wù)器和處理器具有極高的處理能力。諸如安全、醫(yī)療診斷和市場營銷等數(shù)不勝數(shù)的大量應(yīng)用都依賴數(shù)據(jù)分析和深度學習技術(shù)。另一方面，控制應(yīng)用要求對傳感器數(shù)據(jù)進行實時分析，以及對制動器和電機進行自主控制。自主駕駛車輛、無人機和新一代機器人都被歸為這一范疇。
德州儀器（TI）首席技術(shù)官Ahmad Bahai表示，三項使能技術(shù)合力促成了此次智能機器的重新崛起：
1. 感測：由于半導(dǎo)體和微機電系統(tǒng)（MEMS）技術(shù)的進步，部署于自主系統(tǒng)內(nèi)的大范圍環(huán)境識別和視覺傳感器的價格已經(jīng)變得可以承擔。雖然諸如攝像頭、雷達和LIDAR等視覺傳感器對于很多自主系統(tǒng)十分關(guān)鍵，但其它那些需要較低處理能力的環(huán)境傳感器卻更加常見。高精度扭矩、溫度和磁性傳感器融合可以提供豐富的觸覺、接近度和周圍環(huán)境信息；這使得機器人能夠與人類交互，并安全有效地處理突發(fā)狀況。這與人類和動物體內(nèi)的很多生物系統(tǒng)類似，它們可以對硬度、熱度和磁場強度做出反應(yīng)，并且具有很多其它非視覺的感測能力。
基于這些感測技術(shù)，視覺分析自然而然成為了主流技術(shù)，這是因為算法和處理器正在變得越來越強大，而價格也越來越親民。機器視覺被長期應(yīng)用于工業(yè)和消費類應(yīng)用中（比如游戲機），但是自主系統(tǒng)的任務(wù)關(guān)鍵性需要更高性能以及更高可靠性的機器視覺。正因如此，我們現(xiàn)在才能看到汽車、機器人和無人機內(nèi)應(yīng)用的大量高分辨率攝像頭。這些自主系統(tǒng)正在充分利用視覺算法和立體照相機技術(shù)進步的優(yōu)勢，而這些照相機內(nèi)則擁有進行深度探測和融合的先進處理器。
具有250米延展范圍，精度達到幾微米（通常這兩項技術(shù)規(guī)格不能同時實現(xiàn)）的全集成互補金屬氧化物半導(dǎo)體 （CMOS） 雷達在光學視覺不可用或無法實現(xiàn)時（比如在大雨、下雪或霧中駕車時），能夠跟攝像頭功能進行有效的互補。LIDAR能夠借助高聚焦激光束來實時提供機器周圍更加詳實的地圖。
2. 處理能力：強大處理能力的出現(xiàn)，連同先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法已經(jīng)為機器視覺的高效和高可靠性、模式識別和機器學習能力做出巨大貢獻。大量的圖形處理器（GPU）、仿生處理器、以及多核超長指令字數(shù)字信號處理器（VLIW DSP）的豐富產(chǎn)品組合已經(jīng)使廣泛的視覺子系統(tǒng)成為可能。具有大量輔助加速器，針對深度學習和圖像處理的浮點運算（Teraflops）超級GPU是復(fù)合型高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）的關(guān)鍵。然而，很多自主系統(tǒng)是由電池供電的，它們的處理能量預(yù)算有限，并且要求高能效處理。高性能多核DSP配備用于機器學習算法的加速器，可以為移動機器人和無人機等系統(tǒng)提供它們所需的此類高能效處理能力。一款典型的多核DSP，比如TI C7X，可以提供比GPU功耗更低、物料清單（BOM）更少的處理，并且具有更高的延展性。
3. 電機和制動器控制：電機已經(jīng)取代了自主機器內(nèi)的很多液壓和機械系統(tǒng)。電機和智能電機驅(qū)動器的效率提升已經(jīng)幫助機器人和無人機實現(xiàn)了高精度運動。雖然電動汽車利用了感應(yīng)交流電機和驅(qū)動器更高效率的優(yōu)勢，但很多輕型機器人和無人機仍然使用無刷直流電機來實現(xiàn)它們所需要的高效率和零維護。TI具有廣泛的柵極驅(qū)動器產(chǎn)品組合，例如DRV8X產(chǎn)品系列，能提供智能柵極驅(qū)動功能和高集成度，以實現(xiàn)性能優(yōu)化和緊湊的電路板設(shè)計。具有集成傳感器、故障診斷和智能電源管理的電機對于自主系統(tǒng)中的高精度和高扭矩應(yīng)用至關(guān)重要。
盡管有來自技術(shù)和其它方面的挑戰(zhàn)，智能機器正在我們?nèi)粘Ｉ钪邪缪葜絹碓街匾淖饔?。它們從新生事物到日常使用的轉(zhuǎn)型也正慢慢凸顯出來。電子產(chǎn)品和創(chuàng)新型應(yīng)用的快速進步表明，智能系統(tǒng)的崛起將會一直持續(xù)。新一代自主機器將為我們提供有效的解決方案，讓我們一起迎接它的到來吧！
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