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文章：《机器人AI芯片设计技术综述》
期刊：集成电路与嵌入式系统，2024年第11期
作者：郜锦阳、樊震东、包敏杰、王珂、李瑞峰、康鹏
评荐：王超（华中科技大学光电信息学院和武汉光电国家研究中心双聘研究员）
在科幻电影中，机器人常常被描绘成拥有超强计算力和自主决策能力的“智慧生命”。如今，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，电影中的科幻场景正逐渐变为现实。而推动这一变革的重要引擎，正是近年来备受关注的机器人专用AI芯片。文章系统梳理了机器人AI芯片的技术发展脉络，深入解析了其核心创新点及面临的挑战，为未来技术攻关与工程化应用提供了理论支撑。
传统机器人依赖的“大脑”是通用处理器，如中央处理器（CPU）或图形处理器（GPU），二者面对AI算法日益复杂的计算需求时会显得力不从心。专用AI芯片的诞生，彻底改变了这一局面。这类芯片专为AI算法“量身定制”，能像人类大脑一样高效处理信息。专用AI芯片通过优化硬件架构，可将计算速度提升数十倍，同时将能耗降低至传统芯片的十分之一，成为机器人实现“边缘智能”（在设备端直接处理数据）的关键。
该文分析指出，机器人AI芯片凭借定制化设计成为边缘智能计算的核心载体，当前研究聚焦于硬件架构创新、数据流优化以及软硬件协同加速三大方向。在硬件架构创新层面，一维与二维空域并行计算架构通过空间展开任务，提升算力；可重构架构的兴起进一步增强了硬件适应性，显著提升了资源利用率；存内计算技术利用ReRAM实现矩阵运算与存储一体化，为突破“内存墙”瓶颈提供新思路。在数据流优化层面，输入、输出和权重复用策略针对不同网络层特性优化内存访问；Gemmini等新型加速器支持多模式动态切换，兼顾卷积与全连接层的高效处理。在软硬件协同加速层面，通过低精度量化与网络裁剪压缩模型规模，为边缘部署奠定坚实基础。
尽管机器人AI芯片发展迅猛，但仍面临三大挑战：一是实时性难题，机器人需在动态环境中快速响应，但神经网络的计算量和内存访问量巨大，容易导致延迟（例如，如果自动驾驶的汽车无法在0.1秒内识别障碍物，那么后果将不堪设想）；二是功耗陷阱，移动机器人体积有限，高功耗会导致过热停机；三是通用性瓶颈，不同AI任务需要不同的神经网络结构（如CNN处理图像、RNN处理语音），单一架构难以高效适配所有场景。
该文指出，未来技术突破将集中于存储架构革新与异构计算融合。研发适配三维张量的非易失性存储器（如3D ReRAM）有望填平数据维度与物理存储的鸿沟；开发支持Transformer与CNN混合网络的硬件级自适应架构，可有效提升复杂模型的部署效率；构建“算法—芯片—机器人平台”协同设计框架，通过空—天—地多源数据联动，可实现高动态场景下的实时响应与自主更新。
从“机械臂”到“智能体”，机器人的进化史本质上是算力的跃迁史。专用AI芯片如同为机器人装上了“智慧心脏”，让它们得以在复杂场景中自主感知、学习和决策。随着技术的不断突破，未来的机器人将更高效、更节能，也更“懂”人类需求。这场由AI芯片驱动的智能革命，正在悄然改变世界的运行方式，而我们，正是这一变革的见证者与参与者。
