近日,普渡科技在其春季新品发布会推出全新服务机器人,其中为解决餐厅用餐高峰期配送难题而打造的机器人“巧乐送”和应对复杂地形设计的行业首款四足配送机器人D1,均采用了行业领先的高通物联网解决方案,在提升机器人智能化水平的同时让机器人在更多垂直场景发挥更大价值。
随着行业数字化转型的不断深入和疫情防控等工作的常态化,以餐厅为代表的稳定可控环境为配送机器人应用落地提供了机遇。但在用餐高峰,服务员或顾客经常会出现在机器人的工作路线上,对机器人的工作效率和质量甚至顾客体验带来影响。

针对该痛点,普渡科技推出的配送机器人“巧乐送”采用了高通QCS8250物联网解决方案,通过单颗芯片带来了超过15TOPs的计算能力以及先进的AI和图形图像处理性能。基于该解决方案,“巧乐送”可支持包括3个RGBD深度传感器、2个RGB摄像头和2个激光雷达在内的七个传感器/摄像头工作,以构建机器人后向感知等能力,助力解决人与机器人间的路权分配问题,在人和机器人相向、同向行走以及人流密集等多场景下,实现自主规划最优路线和更加灵活自如的多向避让,从而提升机器人的工作效率和顾客就餐体验。
相较于地形平整的配送环境,如何满足斜坡、台阶等更具挑战性的复杂地面配送需求成为补齐机器人商业化配送场景的关键。四足机器人是业内复杂度最高、难度最大的机器人类型之一,其运动灵活性高、地形适应能力强,普渡科技推出的行业首款四足配送机器人D1能够为地形复杂的餐厅、园区和小区完成“最后三公里”配送。

实现对复杂地形限制的突破,同样离不开强大的计算能力。在芯片层面,D1采用高通QCS8250和高通QRB5165处理器,二者分别作为机器人的“大脑”和“小脑”提供算力配合,使其真正拥有“掌控”全地形配送的智能。主控方面,高通QCS8250强大的图形和神经网络处理能力可支持D1的多个传感器精准提取环境信息,带来实时和智能的感知、导航、路径规划、自主避障和人机交互等功能。同时,高通QRB5165处理器通过运行复杂的AI和深度学习任务来支持D1在不同场景中的运动控制和姿态控制,如与D1的多个传感器配合完成仿生柔顺步态以适应复杂地形,即使在外力扰动下也可以在运动过程中始终保证机身平衡。
在用餐高峰期畅通无阻的配送机器人“巧乐送”和针对多地形场景设计的四足配送机器人D1是普渡与高通为应对传统商用配送机器人痛点带来的领先解决方案,也是集计算、AI和机器人等领先技术于一身的创新成果。顺应新一轮科技革命和产业变革趋势,高通正助力普渡科技等合作伙伴推动机器人配送领域实现新的突破,加速垂直行业数字化转型。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。