“我们认为，这个世界会变得更加可以预测、更加自动化，从一个‘点播的时代’转化为一个‘安排的时代’。”恩智浦半导体执行副总裁兼首席技术官Lars Reger表示。日前，从德国远道而来的Lars在恩智浦北京办公室分享了他对于公司技术和产品的思考，其认为改变对机器人的思考方式要从架构开始。
图丨Lars Reger（来源：资料图）
早几年的时候，人们对人工智能和机器学习寄予厚望，认为将其与汽车结合，能够很快迎来自动驾驶汽车的时代。事实上，这个目标并非能够轻而易举地实现，简单地将人工智能加在汽车上是不可行的，正如Lars所说，“在一个真正可以被预测、自动化的世界，我们可以把所有的任务都交给身边小小的机器人，同时还要保证它的功能安全，以及正确运行”。换句话说，应该遵循生物路径，在各种功能的基础之上，加上信息安全和功能安全，毕竟人们并不希望看到自己的汽车正开着，却突然出现在其他道上。
Lars表示：“我们必须要改变对机器人的思考方式，而这要从架构开始。”
作为一家半导体供应商，恩智浦通过为汽车行业的原始设备制造商和一级供应商提供构建架构的模块，来帮助其开发各种新的架构。不过，由于目前汽车中95%的创新都是通过电子或软件实现的，而只有5%是通过机械实现的，因此该公司正在推动电子和软件平台化构建。
据了解，恩智浦构建了包括微控制器、微处理器在内的系列计算单元，用于汽车顶棚、门禁控制、拖车的电子控制等。并且，该公司还将推出5纳米级的产品，能将数据从车辆传输到控制单元。
虽然微控制器和微处理器都能进行计算，但还需要实现将数据从A地传输到B地的连接。在这方面，该公司使用以太网，并对数据的传输速率进行了扩展。Lars表示：“我们有10Mbit到100Mbit的传输数据量，此外还有一个1GB、2.5GB、10GB的传输数据量，这是一个非常完整的系列，通过这个方式能够更快地进行数据传输。”另外，还通过以太网开关，将数据发送到不同的方向，可实现8GB至80GB范围的数据传送能力。
需要说明的是，恩智浦的微控制器、微处理器以及以太网产品，能够实现互操作性和兼容，可以融合在一个产品中，并且其中的软件也可以被重复利用。
在支持汽车行业的同时，恩智浦的半导体产品还能在智能工厂、智能家居等场景中发挥作用。除了如上所说的微控制器等产品，该公司的其他产品，包括i.MX RT工业驱动开发平台、S32系列处理器等，也能够与功能安全相结合。并且，这些产品也都有对应的AI加速器，可形成一个工具链，来构造智能的边缘器件，从而在智能家居、智能机器人等领域获得应用。
为了实现智能汽车，曾有人提出这样一个设想，即只需要在汽车上加入一个“大脑”，再提供一个电机就可以。但在Lars看来，这并非构建高效机器人的方式。
其指出，如果从生物学的角度出发剖析人脑的架构，会发现人脑中的脑干部分拥有诸多功能，并且可以做数据联网的功能，小脑则控制身体中一些重要的运动功能。举个例子，当一个人在行走过程中被绊了一下，脊柱会“告诉”腿“要停下”，小脑会通过肌肉帮人站稳，这时大脑才会发挥作用，“看”一下被绊倒的原因。这充分说明，大脑的功能并非实时。
如果想给车辆构建上述反射过程，既需要让其先具备以规则为基础的行为，比如靠右行驶、不能超速等，又需要帮助其拥有智能且有创造力的思考。
因此，为了构建最智能的机器人架构，恩智浦自2016年起推出了“BlueBox”开发平台。据介绍，该架构和人类大脑的架构十分相似，有负责联网的部分，有强大的性能和功能安全特性，还有人工智能的加速器。
目前零跑汽车新推出的电子电气架构，就采用了BlueBox的核心技术，在联网时通过以太网来确保功能安全。
Lars表示：“我们在2016年的设想，现在已经成功地推向了市场。在给车辆制造‘大脑’方面，零跑汽车已经非常成功了，它的线束减少了20%，由于具有一个非常清晰的脑系统架构，因此控制单元也减少了1/3。”
该架构具有高度可扩展性，不仅能应用于汽车领域，还能用于制造机器人、无人机等领域。据Lars透露，如今恩智浦90%的客户都在采用该架构。Lars指出，从生物学的角度出发，生物首先是具有一个基本的架构，然后在这个架构的基础上进行扩展。对BlueBox架构来说也是如此，可以根据解决方案的复杂程度，来决定是否进行扩展。
纵观恩智浦目前的布局：最下面是以太网的连接；上面一层是计算单元，相当于发挥小脑和部分脑干的功能；最顶层是5纳米的高性能器件，用来提升效率；另外还将人工智能的加速器构建到该系统中。
值得一提的是，为了解决数据处理量和能耗之间的矛盾，恩智浦在开发系统时，也会确保在正常运行的情况下，不让高能耗部分时刻保持激活的状态，使整个系统在绝大部分时间都能以一个极低的功耗运行。“因为恩智浦是在开发用于智能互联器件的技术和芯片，所以我们必须要寻求高效能，而非高性能计算，否则地球将无法承载相关的能耗要求。”Lars指出。
与此同时，该公司还与一些人工智能公司开展合作，在人工智能和机器学习方面进行了深入布局。其合作主要包括两方面，其一是在中低端层面，找到最好的人工智能加速器；其二是在高端层面，开展软硬件方面的合作。
综上，就恩智浦而言，其希望能够成为被用户信赖的制造机器人的先锋，而为了实现该目标，必须做到以下三个方面，首先是要具备正确的架构，如果架构错误，在进化中一定会失败；其次是要有可信任的稳定系统，来保证功能安全和信息安全；最后是需要具有可扩展性，既能用于制造如昆虫般大小的小机器人，又能用来做大型且复杂度高的人形机器人。“如果能够做到这些，我相信就能建造出未来所需要的机器人。”Lars说。
如今，在走向可预测、自动化的世界的过程中，恩智浦的一切技术都已经处于发展的轨道上，比如，将钱包“塞”入手机，就有了移动支付。因此，其不只是一个疯狂的追梦者，而是正在做这样一件事情，即逐渐将人们周围的器件升级为可预测和可实现安排的智能器件。根据预测，到2030年全球会有750亿智能互联芯片。这说明人们既对芯片有着大量的需求，又需要通过芯片和软件来实现创新。在这种发展态势之下，恩智浦的产品也将更加普及。