莱迪思博客

Robots have rapidly evolved from science fiction into a cornerstone of modern industry. Today’s autonomous systems can execute complex tasks with minimal human oversight – transforming how we work, live, and move. But achieving this level of intelligence and reliability in real-world environments requires more than just advanced software. It demands robust hardware, deterministic processing, and scalable system architectures that can support safe, real-time decision-making under dema...

想象一下，一台机器人在拥挤的工厂车间里来回穿梭，绕过设备、人员和意外出现的障碍物，实时调整路线，同时保持运动控制和系统稳定性。这不是遥不可及的愿景，而是Agiliad与莱迪思半导体公司合作设计的现实场景。 在依赖通用控制堆栈和预制套件的自主移动机器人（AMR）市场上，这款AMR脱颖而出，成为专为智能室内移动而设计的高科技系统。传统的AMR通常以模块化或易于部署为代价来换取性能，这款机器人的不同之处在于，它集成了基于莱迪思Certus™-NX FPGA的定制运动控制框架，基于ROS2的高级SLAM（同步定位和映射）、传感器融合和在英伟达Jetson Orin™上运行导航堆栈，所有这些经过紧密协调，实现低延迟、高可靠性的运行。 下一代AMR不仅移动能力强，还具有感知力、适应力，在实际场景中具备稳定控制的能力。该机器人专为工业环境、研究实验室等环境设计，集嵌入式智能、能效和全栈集成于一身，为自主系统树立了新的标杆。 使用莱迪思FPGA和英伟达GPU的Agi...

网络边缘人工智能——即在边缘设备端部署AI模型进行本地化算法处理，而非依赖云端等集中式计算平台——已成为人工智能领域发展最快的方向之一，受到业界高度关注。据测算，2024年网络边缘AI市场规模约为210亿美元，预计到2034年将突破1430亿美元。这一增长态势表明各行业将持续加大基于AI的边缘系统研发投入。 网络边缘AI的应用前景广阔且充满创新机遇，涵盖自动驾驶汽车、智能家居设备、工业自动化机械等多个领域。但开发者在实践中需要应对硬件限制、功耗优化和处理复杂度等独特挑战。例如，设计人员必须确保嵌入式AI模型在保持紧凑体积的同时具备足够算力，能够直接在边缘设备端解析实时情境信息。这要求系统在延迟控制、带宽效率、运算精度和可持续性等性能指标上达到最优平衡，同时还要保障数据隐私安全并降低网络威胁风险。 网络边缘应用的演进正与情境智能的发展同步推进。情境智能旨在从数据所处的环境、关联关系及交互场景中理解其含义，这就催生了情境边缘AI。该技术通过在网络边缘设备端运行AI模型，使系统能够处理环境数据、持续学习并优化性能。例如，智能设备通过视觉、听觉等...