科沃斯连发四款商用机器人，发力机器人4.0时代

智能商品（官方帐户：zhidxcom）

文鹏云鹏

智力商品4月26日，Ecovacs商业机器人发布了四款基于Intel产品和技术的商业智能服务机器人，包括工具型金融服务机器人，零售营销 服务机器人，检查机器人和一般运动底盘。 在

会议之后，英特尔中国研究院院长宋继强，kevos商业机器人首席执行官高谦，首席技术官邵昌东等业内人士交换了意见。 宋继强说：“如何利用AI，5g和计算模式的跨领域技术动力来加速机器人的授权，这是机器人行业迫在眉睫的问题。” 2019年6月，英特尔与keworth和其他技术企业共同发布了关于机器人4.0的白皮书，该白皮书定义并解释了机器人系统和云端集成的架构。 高谦表示，未来，科沃思和英特尔将推出更多产品组合，以加速机器人4.0时代的发展。

1.专注于金融服务并提高机器人的自主性。 这次，科沃斯商用机器人发布了三款商用服务机器人，即benebot5 Wangbao，showbot，thingbot和nimbot（通用运动底盘）。

高谦表示，考沃斯商用机器人成立于2016年。最初，他们专注于金融服务，并推出了第一代产品王宝。 经过三轮迭代，今天的“王宝5”终于发布了。 旺宝五号进一步增强了主动接待的功能，可以承担从接待接待，转移向导到业务咨询和处理的整个服务任务。

keworth商业机器人有限公司首席技术官邵昌东在会议上详细介绍了Wangbao 5的使用情况：当用户进入会场时，Wangbao 5可以看到用户的动向并远距离识别人脸 约3M； 通过3D麦克风拾音器，结合keworth开发的交互式平台，Wangbao 5可以判断用户的可能业务需求并实现转移指导。 除了

，Wangbao 5还增加了一个可扩展的外围托盘，可以帮助用户进行非现金业务。 除了休闲娱乐，王宝5还可以在大厅进行移动营销，边走边播，提高用户覆盖率。

高谦说，他们几乎每年一次对王宝系列进行迭代。 目前，他们已经在金融服务领域取得了第一的市场份额。

“我们面临的行业实质上正在经历数字革命的浪潮。一切事物的智能，互联和数字化性质是当前的行业趋势。” 高谦表示，coworth目前采用平台设计思想和积木式硬件思想，希望使他们的机器人更好地满足行业需求。

值得注意的是，在疫情暴发期间，畏惧者还锻炼了其产品在医疗现场的应用能力，其消毒机器人，温度测量机器人和移动传送机器人在疫情中发挥了更好的作用。

II，Core i7支持，视觉芯片

的性能提高了8倍此次发布的几款商用服务机器人均采用Intel Core i7处理器和操作平台，支持机器人导航，避障，定位和绘图算法。 此外，无数x芯片在视觉方面进行了升级，从而使机器人可以更好地执行面部检测，人体检测和物体检测。

歌曲Jiqiang表示，与上一代产品相比，无数x专门为架构中的深度学习加速添加了硬件加速组件。 通过该加速组件，芯片的计算负载大大增加，性能可以提高大约8到10倍。 在此基础上，它可以维持约1瓦的低功耗。 他特别提到了myriad x还具有丰富的软件支持，因此可以在终端和边缘侧更灵活地使用它。 作为高性能的通用处理器，

Core i7在商用机器人中并不常见。 宋继强说，现在使用Core i7处理器的原因是，机器人通常会同时执行多个任务，这需要一般的计算能力，并且将来的任务会越来越复杂。

Core i7的使用还可以确保当前的机器人平台可以支持未来几年的使用。 但是，他说，在未来，对计算能力的需求将越来越强，并且需要更多的边缘智能计算。 在软件和算法级别为

的情况下，一些商用机器人使用Intel的realsense d435i进行图像相关算法的数据输入，并获得用于避免机器人避障的深度数据，并使用Intel openvino工具包和realsense SDK来加速深度学习和深度图像获取。 据宋继强介绍，从计算机自动化技术到机器人自动化技术，它都增加了感知和移动交互的能力。 感知需要大量传感器及其背后的数据处理能力。 移动交互需要某种实时控制能力。 现在，许多机器人需要连接到Internet才能利用云中的某些功能。 英特尔当前的硬件芯片或设备可以完全涵盖这些方面。 就软件

而言，宋继强提到，像Intel openvino这样的工具包只能编写一次程序来满足后来的硬件升级要求，因此对于机器人企业而言，软件切换的成本也很小。 英特尔集成硬件和软件的能力是其核心竞争力。 为此，邵昌东补充说，从基本的CPU到传感器再到图形加速单元，科沃思使用了一套英特尔产品生态系统，从而减少了接口连接，软件兼容性以及产品的整体开发难度。 他说，英特尔的人工智能计算能力使商用机器人具有更强的图像算法能力，人机交互能力和多机调度能力，以及运动导航的基本能力。 王宝5，秀宝和徐宝都从中受益。

3，机器人技术4.0时代已经开启，边缘计算或核心

高谦表示，就生态而言，coworth和Intel合作了很长一段时间，例如如何集成云，边缘和末端部件 一直与英特尔合作的机器人。 如何将技术与商用机器人产品相结合非常重要。 她说，科沃斯还希望在解决方案部分与英特尔进一步合作。 据邵昌东（

）称，英特尔在感知，计算，软件平台和其他部分上拥有完整的解决方案。 他们在机器人运动，交互，硬件和边缘方面有许多解决方案。 实际上，预计这两个部分将更紧密地合作以促进行业解决方案的实施。

歌曲Jiqiang提到，在即将到来的机器人4.0阶段，机器人不仅具有感知能力以实现智能协作，而且还具有理解和决策能力以实现独立服务。 为了实现这一目标，我们需要充分利用人工智能，5g和智能边缘技术。 他在这里特别提到了智能边缘计算将加速开发。 近年来，来自机器和AI算法的数据一直在迅速增长。 很快，所有这些数据都将无法传输到云中进行处理。

因为这些数据首先需要做很多智能处理，所以很多数据都是来自物理世界的，而不是人类处理的结构化数据，因此不能直接用于分析和利用。 此外，

的数据来自设备或边缘本身，因此我们需要在那里进行实时和快速处理。 云中的网络带宽不足以支持它，并且延迟太长。 这要求能够将许多云层沉到边缘。 根据延迟和数据处理能力的要求，它将部署在不同的边缘位置。 无论边缘计算是云的边缘，网络的边缘还是设备的边缘，

的最终共同目的是将智能计算部署在最能满足其带宽要求和延迟要求的位置， 从而达到最高的性价比。 在

的边缘，宋继强还提到，当前边缘计算的最大特点是不同领域的需求不同，需要根据不同的应用领域选择不同边缘的位置。 因此，现在最有效的方法是根据不同领域进行划分和统治，以制定最佳方案。 对于机器人，

的大多数需求在移动能力，场景感知能力和交互能力方面相似。 区别在于不同领域中场景的复杂性不同。 有一些大场面，例如数万平方米的大型购物中心，还有一些小场面，例如银行的营业厅仅约100平方米，将来可能会有居民上门服务，养老和 其他场景。

这些场景是不同的，但是它们的要求集中在几种公共点算法上，这些算法可以在机器人终端上执行，也可以在比它强但接近的边缘执行。 这将涉及一些仅在机器人本体上完成的功能模块，然后才能迁移到边缘计算。 迁移如何无缝和有效？ 这需要统一的基础架构。