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東土科技：AI機器人操作系統提供大小腦融合方案推動機器人單體智能邁向群體智能

2025-03-17 11:32:30 來源：今日熱點網

3月14日,東土科技接受了華夏基金、銀華基金等30多家機構現場調研。東土科技介紹,2025年上半年會發布一款面向具身機器人的產品——AI機器人操作系統。該操作系統在降低電子架構成本和功耗方面有優勢,通過大小腦融合的方案,能夠把當前具身機器人電子架構的成本降低50%左右,功耗降低超過60%,將有力推動機器人從單體智能邁向群體智能,國產具身智能有望迎來新階段。

公告顯示,東土即將發布的AI機器人操作系統,核心源于公司自主研發的鴻道(Intewell)操作系統。鴻道(Intewell)工業操作系統完全自主可控,歷經30年研發,每行代碼都是自己編寫,且通過了工信部電子五所源代碼100%自主可控專業測試,擁有100%代碼的自主知識產權。該系統具有高實時、虛擬化等技術優勢,能夠滿足快速響應、高精度作業的應用需求,在工業領域可提供定制化服務。

就在此前一天,美國機器人公司Figure AI發布了一則人形機器人的視頻引爆網絡。視頻中,工作人員向機器人詢問“我能吃點東西嗎”,機器人遲疑了幾秒,然后熟練地將蘋果遞給了工作人員。視頻的亮點即在于大腦+小腦融合。

Figure AI推出的名為Helix的新型人工智能系統,通過部署兩個模型解決了VLM模型基礎架構通用性強但響應速度較慢的問題,能夠讓人形機器人通過語音命令執行復雜的動作。這套被成為“端到端”的神經網絡網絡工作流程大致是:內部融合Open AI的大模型作為大腦,提供視覺推理和語言理解;Figure 01神經網絡作為小腦,根據Open AI的大模型的判斷做出一系列快速、低級、靈巧的機器人動作。Figure AI基于這一智能系統提出了全新的人形機器人規模化曲線,人形機器人未來面向不同場景的泛化任務處理能力將持續增強。

據了解,人形機器人的技術進步是一個基礎模型、運動控制、傳感等技術互相加強的過程。隨著預訓練大語言模型(LLMs)、視覺語言模型(VLMs)、視覺語言動作(VLAs)模型等技術快速迭代,人形機器人“大腦”加速成熟,對“小腦”的要求也會越來越高。

國金機械研報指出,“小腦”主要負責運動控制的落地,其技術路線上的高壁壘和復雜性,很難通過彎道超車實現突破,或成為人形機器人產業化的“卡脖子”環節,后續的重要性有望日漸提升。其指出,數控機床、半導體設備行業對運動控制系統要求較高,行業有很高進入門檻,能夠實現國產替代突破的企業已在數控高階算法、高精密伺服控制、實時操作系統等方面實現了技術突破,具有較強技術壁壘,有望在人形機器人“小腦”成長機會中搶占先機。

據東土科技2024年報披露,鴻道(Intewell)工業操作系統已經在半導體、機器人、數控機床等領域規?；瘧谩Ｒ詳悼貦C床行業為例,公司的方案滿足高實時、高速高精、數控系統一體化等CNC數控系統最核心的需求。2024年鴻道(Intewell)操作系統已實現數控機床領域的商業應用,并與精密數控頭部企業完成了國產化替代適配驗證。精密數控機床是高端裝備產業體系的根基,與頭部企業的合作標志著東土科技在高端裝備領域具備國產替代的技術實力與競爭力。而在,在機器人行業,公司的方案不僅成功實現國產替代,還顯著提高了控制系統的確定性、高實時性、高可靠性,并通過顯智控一體化的優勢獲得頭部客戶的高度認可。

在本次機構調研中,東土科技詳解了AI機器人操作系統如何具備統一解決問題的能力。針對具身機器人領域,鴻道(Intewell)工業操作系統采用微內核虛擬化架構,將具身機器人大腦和小腦融合,將多設備、多節點任務融合為統一架構下的AI系統和運動系統,提供軟硬一體技術,達成低成本、低功耗、小體積目標,同時保障上層應用軟件開發的遷移性,支持算力芯片虛擬化,讓大模型運行和算力分配效率最大化。

在實時性上,鴻道(Intewell)工業操作系統通過工信部相關測試機構測試,能達到微秒級控制精度,在125微秒循環周期(業界嚴苛標準,甚至有50微秒測試標準)下穩定運行,能滿足工業機器人、高端數控機床、手術機器人等高精度需求,且運用時間敏感網絡(TSN)技術,確保設備間計算和通信的確定性,實現高精度運動。對于ROS框架,將其分為ROScontrol組件(控制相關)和其他部分,把ROScontrol運行在鴻道(Intewell)操作系統實時環境中,其他部分運行在非實時環境上,消息通信改為實時協議棧,使基于ROS生態開發的機器人功能能平滑移植,運動控制的實時性從百微秒、毫秒級提升到微秒級。

在降低開發門檻方面,提供一站式工具和拖拉拽式編程方式實現低代碼編程,適配一般快速組建機器人應用和本體的廠家,也提供 C++等高級別開發模式,滿足深度專業機器人廠家的需求。在算力方面,提供分布式協同方案,未來工廠中各機器人節點可共同貢獻算力,實現算力利用率最大化,類似邊緣計算模式,助力從單體智能邁向群體智能發展。通過適配大模型框架和大模型生態方式,即融合“大腦”,支撐機器人的單體和群體智能化訓練及持續優化。

調研最后,公司表示,智能控制系統和工業操作系統擁有幾百億級的市場空間,從公司定位看,預計未來2-3年左右新業務收入占比達到一半左右。未來公司的主要收入會來源于新業務,工業操作系統業務在2025年預計將維持高增長態勢。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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