芝能智芯出品

地瓜機(jī)器人推出的RDK S100以80 TOPS的BPU算力、異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)、豐富的接口支持及軟硬件一體化的開(kāi)發(fā)工具鏈，成為當(dāng)前機(jī)器人行業(yè)高效開(kāi)發(fā)與低成本打樣的重要解決方案。

在人形與具身機(jī)器人算力需求不斷提升的趨勢(shì)下，RDK S100通過(guò)“大小腦”模式、端側(cè)智能推理、生態(tài)配套等機(jī)制，為碎片化機(jī)器人市場(chǎng)構(gòu)建了具備成長(zhǎng)性的開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施。

Part 1

  從異構(gòu)架構(gòu)出發(fā)的

“大小腦”系統(tǒng)設(shè)計(jì)

RDK S100開(kāi)發(fā)平臺(tái)的核心亮點(diǎn)，在于其面向機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)。

平臺(tái)采用了地瓜機(jī)器人自研的BPU、通用多核CPU，以及實(shí)時(shí)控制專(zhuān)用MCU的組合方案。

整個(gè)平臺(tái)算力達(dá)到了100K DMIPS的CPU與80 TOPS的BPU水準(zhǔn)，在當(dāng)前主流人形機(jī)器人和高動(dòng)態(tài)四足機(jī)器人普遍追求的本地推理、低延遲運(yùn)動(dòng)控制、多模態(tài)感知等任務(wù)中具備明顯的性能冗余。

“大小腦”結(jié)構(gòu)在此基礎(chǔ)上被充分利用：

◎ 其中“大腦”即CPU+BPU主要負(fù)責(zé)高階認(rèn)知計(jì)算，如圖像識(shí)別、目標(biāo)行為規(guī)劃、路徑推理等；

◎ 而“小腦”則由MCU接管，集中處理運(yùn)動(dòng)控制、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、姿態(tài)調(diào)整等低延遲、實(shí)時(shí)性要求極高的任務(wù)。

這種架構(gòu)有效分離了計(jì)算職責(zé)，不僅提升系統(tǒng)整體響應(yīng)速度，也讓復(fù)雜模型的運(yùn)行能更貼近物理層的執(zhí)行邏輯。

BPU部分基于地平線(xiàn)的Nash架構(gòu)進(jìn)行了深度優(yōu)化，尤其針對(duì)CNN與Transformer模型，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。

在面對(duì)人形機(jī)器人典型的多模態(tài)輸入場(chǎng)景，例如視覺(jué)+聽(tīng)覺(jué)的融合識(shí)別、場(chǎng)景語(yǔ)義理解等，BPU可以將高負(fù)載推理任務(wù)轉(zhuǎn)移出CPU核心，從而降低系統(tǒng)能耗和延遲。

實(shí)測(cè)顯示，模型從CPU轉(zhuǎn)移至BPU后，CPU算力負(fù)載下降可達(dá)30%，而B(niǎo)PU本身算力占用僅為1%。

S100還將于第三季度推出升級(jí)版S100P，BPU性能提升至128 TOPS，同時(shí)CPU升級(jí)至137K DMIPS，內(nèi)存容量擴(kuò)展至24 GB。

這一升級(jí)路徑充分預(yù)留了未來(lái)機(jī)器人應(yīng)用向更高感知密度、更復(fù)雜行為序列邁進(jìn)的可能。

RDK S100的異構(gòu)架構(gòu)和“大小腦”模型，精準(zhǔn)響應(yīng)了機(jī)器人感知-規(guī)劃-控制鏈路中的分工需求。

自研BPU構(gòu)成了系統(tǒng)算力調(diào)度的核心，降低了平臺(tái)開(kāi)發(fā)成本，增強(qiáng)了機(jī)器人本地智能處理的能力，為機(jī)器人硬件平臺(tái)提供了兼顧性能與功耗的現(xiàn)實(shí)路徑。

Part 2

從生態(tài)系統(tǒng)到工具鏈：

構(gòu)建機(jī)器人開(kāi)發(fā)的“土壤”

RDK S100是一套覆蓋從傳感器接入、算法部署到系統(tǒng)運(yùn)行的軟硬件一體化平臺(tái)。其接口支持涵蓋主流傳感器、執(zhí)行器及高速通信協(xié)議，真正實(shí)現(xiàn)“即插即用”，這對(duì)于在碎片化場(chǎng)景下快速完成原型驗(yàn)證、算法部署至關(guān)重要。

地瓜機(jī)器人還配套推出了完整的SDK、開(kāi)發(fā)文檔、示例代碼、仿真工具鏈，并借助Omniverse等云側(cè)環(huán)境，在模型訓(xùn)練與算法驗(yàn)證方面為開(kāi)發(fā)者提供便利。

端云協(xié)同機(jī)制進(jìn)一步加強(qiáng)：訓(xùn)練在云端完成后，借助官方工具鏈快速下沉至端側(cè)BPU執(zhí)行，顯著減少遷移阻力。

生態(tài)方面，RDK S100已支持多個(gè)實(shí)際案例：例如聯(lián)合求之科技實(shí)現(xiàn)的機(jī)械臂智能收納任務(wù)、與睿爾曼人形機(jī)器人協(xié)作的語(yǔ)音指令執(zhí)行，以及配合宇樹(shù)Go2四足機(jī)器人實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜步態(tài)切換。

所有這些Demo均由三名工程師在兩個(gè)月內(nèi)構(gòu)建完成，驗(yàn)證了平臺(tái)在快速搭建原型、縮短開(kāi)發(fā)周期方面的高效能力。

地瓜機(jī)器人還構(gòu)建了基于Web平臺(tái)的機(jī)器人算法中心，并整合了LeRobot等開(kāi)源生態(tài)，為開(kāi)發(fā)者提供現(xiàn)成的感知、規(guī)劃類(lèi)模型；

其云端還支持通過(guò)大模型生成場(chǎng)景仿真數(shù)據(jù)，如草地割草、泳池清潔等特殊環(huán)境下的訓(xùn)練集生成。這為當(dāng)前機(jī)器人產(chǎn)業(yè)面臨的數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題，提供了具備實(shí)踐性的解決方案。

在遷移成本上，地瓜平臺(tái)提供了面向運(yùn)動(dòng)控制算法的快速適配機(jī)制，開(kāi)發(fā)者僅需簡(jiǎn)單定義機(jī)器人關(guān)節(jié)參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)控制算法在不同平臺(tái)之間的平滑遷移。這種機(jī)制對(duì)于開(kāi)發(fā)者從其他生態(tài)向地瓜遷移形成了低摩擦通道。

從硬件擴(kuò)展、SDK工具鏈到云端訓(xùn)練支持，RDK S100構(gòu)建了機(jī)器人開(kāi)發(fā)所需的“全棧土壤”。

以開(kāi)放性接口、端云協(xié)同、工具鏈完備性為基礎(chǔ)，為碎片化機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景提供了高效、高適配性的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，有力支持了具身智能的發(fā)展落地。

  小結(jié)

機(jī)器人產(chǎn)業(yè)向具身智能過(guò)渡的關(guān)鍵階段，RDK S100所體現(xiàn)出的低成本、高算力、快部署特性，正逐漸成為機(jī)器人控制系統(tǒng)從“定制化”向“標(biāo)準(zhǔn)化”邁進(jìn)的拐點(diǎn)。從算力架構(gòu)到生態(tài)工具鏈，地瓜機(jī)器人提供了硬件平臺(tái)，構(gòu)建了底層能力載體。

       原文標(biāo)題 : 技術(shù)解析｜平價(jià)算力地瓜機(jī)器人的RDK S100開(kāi)發(fā)平臺(tái)