物联网的趋势是从互联到智能，再从智能到自主，英特尔公司物联网事业部中国区首席技术官及高级首席工程师张宇博士将这个规律比喻为“物联网领域摩尔定律”。

“机器人作为物联网行业的分支也是如此，早期的机器人实际上解决的也是数据互联的问题，到了现在（第二代），是完成智能化的处理，即利用人工智能等技术对采集到的数据进行分析，然后得到有用信息，或者进行决策。”张宇博士认为未来的机器人应该是自主的，“一个自主的机器人应该是能够根据使用者的意图，自主调整、自主训练得到一个可用的模型结构以及参数，来满足应用场景的需求。”

为了实现这样的自主化的学习、自主化的训练、自主化的推理，英特尔需要在计算、存储、通讯方面不断提供新的技术、硬件、软件来满足用户需求。

推动生态发展

数字技术的进步，正在改变传统自助服务终端向最终用户提供服务的方式，静态和被动的交互式自助服务终端正在向智能移动终端转变。张宇博士表示，随着服务机器人市场规模的不断扩展，市场对能够实现工作负载整合、人工智能、5G连接、远程可管理性以及数据分析等功能的智能模块的需求不断增长。英特尔推出了英特尔® 智能移动机器参考设计（MSK），希望借此化解行业难题，并创立一个易于添加新功能和提升功效的标准。同时，英特尔一如既往地与合作伙伴携手同行，创造智能边缘的更多精彩。

近日，英特尔、科沃斯商用机器人、思岚科技共同签署了合作备忘录。三方将在智能移动机器人解决方案及产品的协同研发与资源共享等方面展开更为深入的交流与合作，携手推动智能移动机器人产业的智能变革。

英特尔、科沃斯商用机器人、思岚科技共同签署合作备忘录（从左至右：黄珏珅、张宇、邵长东）

据了解，英特尔® 智能移动机器参考设计可以满足包括AMR上的定位、导航和可操作性等在内的基本应用程序的需求。此外，该参考设计还可以配置不同的CPU，以实现不同的功能。通过添加I/O扩展板，参考设计的灵活性将进一步扩展，用户可通过连接图形卡、AI加速卡和运动控制卡，满足视觉识别、AI处理和运动控制等高端的自定义需求。此外，CAN模块的速度和可扩展性还为用户在选择下游传感模块时提供了更多选择。

总的来说，英特尔® 智能移动机器参考设计为应用于各个场景的服务机器人而打造，可帮助解决服务机器人行业中因领域分散以及需求更新快而导致的功能种类繁多、计算模块以及导航工作负载量大、开发周期长等问题，从而帮助合作伙伴加快机器人上市速度并节约定制化成本。

在签约仪式上，科沃斯商用机器人、思岚科技、康士达还围绕行业发展趋势及产业创新挑战等话题进行了深入探讨，并分享了英特尔® 智能移动机器参考设计的落地应用情况。

科沃斯商用机器人首席技术官邵长东表示：“英特尔® 智能移动机器参考设计拥有强大的 AI 处理能力，搭配稳定性和易用性高的 OpenVINO™ 开发工具，节省了大量的开发工作量，人体检测推理速度从原来的 10 fps 提升至 20 fps，实时性大幅提升，使主动动迎宾和焦点跟随功能实现真正落地。”

思岚科技首席技术官黄珏珅表示：“英特尔® 智能移动机器参考设计提供了一系列广泛的CPU 选项、灵活的内存配置，以及丰富的可扩展性，帮助企业能够轻松根据各种工作负载来平衡成本和性能。同时，基于英特尔® 智能移动机器平台易于集成的特性，我们也可以通过英特尔专业的技术支持，在短短几周内将平台集成到自己的系统和产品中。”

深圳市康士达科技有限公司首席技术官王景元表示：“MSK采用核心板+扩展板的方式，其中核心板的规格基本上能够满足70%-80%的客户应用场景，对于一些高端、更高性能、算力需求更大的特殊应用场景，可以采用扩展板加一些GPU，加一些AI加速卡来解决高端应用。所以在设计应用方面更加灵活。其次，得益于英特尔丰富的产品线，一款核心板从赛扬到i7，可以灵活选用CPU的性能。第三，整个产品的规划小巧精致，特别是在移动机器人领域，可以很好地移植到客户的机器人系统当中。”

碎片化的市场下 行业未来由技术还是场景驱动？

现在机器人行业适用的场景是非常碎片化的，比如说有工业、零售、医疗等等不同的行业与细分场景。那么未来机器人行业的发展更多是由场景驱动还是由技术驱动呢？

从技术人员的角度出发，一般是先看做了哪些核心技术，将核心技术应用于产品里，因为领先的技术就有很好的竞争力了吗？实际上未必。

从设计产品的角度看正好是一个反向的思维，应该先从市场落地的角度去看用户的需求是什么，要解决什么样的痛点，反过来去看该用什么样差异化竞争力的产品满足需求与痛点，然后再去看在核心技术部分如何做更好的布局，以支撑这样的产品。

“从商用机器人角度来说，我们更多考量的是，有一些技术的部分逐步向前走，已经达到能够支撑业务场景的需求了。但是我们如何通过技术的边界以及用户需求的边界，用一些更可靠的，性价比可以接受的，ROI可以算得过来的技术和能力，来支撑产品。” 邵长东如是说。

以扫地机器人为例，目前智能驾驶在开放环境下还需要一段时间的努力，然而在市内封闭的场景中，扫地机器人已经可以作业了，而且成本可控，这就是扫地机器人能够上量的很大的原因。

黄钰珅补充表示，对于任何一个行业来说，一方面是技术，技术代表市场能提供什么样的能力。另一方面是需求，需求代表用户对产品的预期。这两者之间还有一个因素是成本。“在这三个角度之间寻找一个平衡去推动这个行业的发展，因为这并不是单一由技术推动或者是需求推动的市场，是螺旋式上升的过程。”

总结

突发的疫情虽然造成了不小的影响，但同时对于整个机器人行业的发展提供了沃土。疫情期间催生了大量新的应用场景，无论是配送机器人还是清洁机器人等，即便疫情过后，这些新的应用场景在疫情期间得到了部署与验证，将会对往后机器人整体发展起到促进作用。

英特尔技术专家陆英洁分享的数据显示，全球机器人行业以20%的速度在成长，而中国又领先全球，因为中国的尝试、落地、创新比其他地方都要快，“我们预计中国市场会以30%的速度引领全球的市场。”

英特尔将持续通过产品的领导力、创新方案推动力和生态构建力 “三力齐发”的方式推动智能边缘释放无限潜力。