小米秋季新品發佈會，正式發佈高階旗艦系列新品小米MIX 4，搭載全新CUP全面屏技術，讓螢幕既能無任何孔洞完美顯示，但這款似曾相似的仿生四足機器人比較吸引我注意。

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CyberDog彙集小米11年的技術沉澱，是工程師文化和創新精神的深度凝結，也是小米對於未來科技生活的再次探索。CyberDog搭載小米自主研發高性能伺服馬達，具備強大運算能力與強勁動力，內建超感視覺探知系統和AI語音互動系統，支援多種仿生動作與姿態，是一個來自未來的「科技夥伴」。

小米承諾將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，限量開放1,000個工程探索版與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友合作共創，透過技術探索讓CyberDog實現更多「超能力」。CyberDog工程探索版定價人民幣$9,999元。

強勁性能，高精度環境感知

CyberDog內建小米自研高性能伺服馬達，提供32N·m最大輸出扭矩、220rpm最大轉速以及3.2m/s最大速度，能保證高扭矩的同時兼具高速性能，做到靈動回應。強大的性能支援讓CyberDog能夠輕鬆完成各類高速運動及後空翻等高難度動作。

如果將馬達比喻成心臟，那麼邊緣AI超級電腦就是CyberDog的大腦。大腦內建了NVIDIA JETSON XAVIERNX平台，內建384個CUDA® Cores、48個Tensor Cores、6個Carmel ARM CPU和兩個深度學習加速引擎，可處理來自多個感測器的大量資料。

感測器決定了CyberDog感知能力的上限。CyberDog內建高精度環境感知系統，可還原更真實的生物反應。她全身擁有11個高精度感測器時刻待命，可主動探測外部細微變化。其中包括觸摸感測器、鏡頭、超音波感測器、GPS模組等，基於此可衍生更符合生物直覺的交互功能，以及環境感知、分析能力。

超感視覺，智慧互動陪伴

小米將手機影像的技術延伸至仿生機器人領域，讓CyberDog實現空間感知能力。CyberDog支援超感視覺探知系統，通過AI互動相機、雙目超廣角魚眼相機、intel® RealSense™ D450深度鏡頭打造硬體基礎，透過電腦視覺，檢測辨識使用者相關資訊，為使用者提供更智慧化的視覺使用體驗。

CyberDog內建超感視覺探知系統，可實現自主辨識跟隨、SLAM建圖和導航避障功能。技術層面，小米透過人形檢測技術和行人重辨識技術保障了跟隨功能的穩定，使用人臉辨識技術讓CyberDog具有寵物化特徵，滿足跟隨主人的場景需求，最終讓她能在室外空曠平整的環境中跟隨主人。借助多個感測器的協作，感知目前環境，透過演算法建立導航地圖，並自動規劃到下一目標點的最優路線。在導航及跟隨過程中均能達到自主規避障礙物。

使用者可透過語音、遙控器、手機多種方式操控CyberDog，以「鐵蛋鐵蛋」喚醒詞向CyberDog下達指令。目前小米智慧語音已應用於8大互動場景，導入超過72個品類，3000餘款裝置。現在，這項技術將運用有溫度的溝通，喚醒未來智慧活新方式。

深度開源，共創無限可能

作為開源產品，CyberDog具備豐富的外部設備擴充能力，她擁有3個Type-C和1個HDMI介面，可以外接探照燈、全景相機、運動相機、雷射雷達等多種擴充設備，開創更多應用場景。另外CyberDog整機支援生活防水，可應對多種複雜使用環境。

小米致力於打造一個仿生四足機器人開發平台，透過程式碼開源和開源社區的方式，改善機器人開發環境，推動機器人行業發展。小米將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，開放1,000台工程探索版，與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友共創。小米社區的「CyberDog圈子」將打造良好的共創環境，為極客用戶們提供交流競賽的平台。小米還將設立小米機器人實驗室，邀請更多工程師一起探索更酷、更好玩的未來。

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AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫

2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

【作者： 王岫晨】

物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

新冠疫情加速 AI 部署

根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

企業組織正在提高對 AI 的投資

超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

震動

包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

語音

語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

視覺

終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

推動物聯網運算需求

隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

TinyML

微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

簡化程式碼的轉移性

把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U