智能機器的重新崛起，

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尤其是無人機、機器人和半自主駕駛車輛，已經從新生事物演變成無數的商業和工業應用。這些機器所包含的電子部件數量增長迅速，從而實現了很多全新的功能，例如高精度控制和環境識別，即在沒有物理接近或專門要求此類信息的情況下，對于一個人周圍環境的綜合識別。前幾代的工業機器人或隊列行駛車輛幾乎都是預定程序以執行高精度的重復作業。而現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用包括監測與控制。監測應用通常負責處理由互聯網或大量傳感器生成的大數據。對于巨大且持續增長的數據量的數據挖掘和模式識別需要服務器和處理器具有極高的處理能力。諸如安全、醫療診斷和市場營銷等數不勝數的大量應用都依賴數據分析和深度學習技術。另一方面，控制應用要求對傳感器數據進行實時分析，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）表示，三項使能技術合力促成了此次智能機器的重新崛起：

1.感測：由于半導體和微機電系統（mems）技術的進步，部署于自主系統內的大范圍環境識別和視覺傳感器的價格已經變得可以承擔。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十分關鍵，但其它那些需要較低處理能力的環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狀況。這與人類和動物體內的很多生物系統類似，它們可以對硬度、熱度和磁場強度做出反應，并且具有很多其它非視覺的感測能力。

基于這些感測技術，視覺分析自然而然成為了主流技術，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。機器視覺被長期應用于工業和消費類應用中（比如游戲機），但是自主系統的任務關鍵性需要更高性能以及更高可靠性的機器視覺。正因如此，我們現在才能看到汽車、機器人和無人機內應用的大量高分辨率攝像頭。這些自主系統正在充分利用視覺算法和立體照相機技術進步的優勢，而這些照相機內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（通常這兩項技術規格不能同時實現）的全集成互補金屬氧化物半導體 (cmos) 雷達在光學視覺不可用或無法實現時（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，連同先進的神經網絡算法已經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字信號處理器（vliw dsp）的豐富產品組合已經使廣泛的視覺子系統成為可能。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是復合型高級駕駛員輔助系統（adas）的關鍵。然而，很多自主系統是由電池供電的，它們的處理能量預算有限，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：電機已經取代了自主機器內的很多液壓和機械系統。電機和智能電機驅動器的效率提升已經幫助機器人和無人機實現了高精度運動。雖然電動汽車利用了感應交流電機和驅動器更高效率的優勢，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它們所需要的高效率和零維護。ti具有廣泛的柵極驅動器產品組合，例如drv8x產品系列，能提供智能柵極驅動功能和高集成度，以實現性能優化和緊湊的電路板設計。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中的高精度和高扭矩應用至關重要。

盡管有來自技術和其它方面的挑戰，智能機器正在我們日常生活中扮演著越來越重要的作用。它們從新生事物到日常使用的轉型也正慢慢凸顯出來。電子產品和創新型應用的快速進步表明，智能系統的崛起將會一直持續。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！

您試過用智能手機“召喚”汽車駛出停車位嗎？您知道現在很多精細的外科手術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，毫發無損嗎？

目前，機器人甚至已經成為小到吸塵器、大到教育或信息電子產品的一部分。

半導體技術的驚人發展已經引發了自主機器和人工智能的復興。目前，機器正在越來越多地執行那些以往只有人類才能完成的任務，而這種轉變為整個世界帶來的影響是令人期待的。