3D空间计算是机器人的基本要素，是智能识别、自主决策、精确控制的基础。

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3D空间计算的关键技术是“3D 视觉+AI”。只有依靠AI 的3D 视觉和强大的算力，才可以支撑开发更智能、性价比更高的新一代机器人应用。

2024 年4 月，芯明副总裁周凡博士在上海“2024中国人形机器人生态大会”上，介绍了该公司在3D 空间计算方面的技术及解决方案。

1 3D空间技术人机交互的新起点

随着各种芯片、AI 技术的成熟和落地，人机交互的方式也在发生变革，从过去PC 时代到现在的移动时代，操控方式从键盘鼠标，到触摸屏、语音、手势识别等，这些看似小小的改变已为我们的生活方式带来了翻天覆地的变化。

现在我们正处于空间智能的时代是对我们生活方式的又一场大变革的起点。因为3D 空间计算能够实现真实物理世界和虚拟世界的融合，包括智能设备与真实世界之间的互动。

空间计算概念大概15~20 年前就已经有了，专注人和机器的交互，通过机器操纵真实世界的标的物。为了达到这个目的，芯明深耕3D 空间计算技术。

3D 空间计算技术可用于很多行业，包括人形机器人/自主移动机器人在内的泛机器人、自动驾驶、智能制造以及人们的娱乐社交等，在未来几年会带来翻天覆地的变化。

2 3D空间计算的痛点及解决方案

3D空间计算的基础是机器视觉。因为机器人/ 人形机器人要能去理解真实的物理世界，就需要机器视觉。机器视觉技术已越来越成熟，但还有三个痛点：首先，2D视觉已经无法满足越来越复杂的终端需求，很多行业需要从2D升级到3D。其次，升级到3D 以后，传统的Cinch代理商做法是用性能较强的通用芯片或FPGA 去运行软件化的3D 算法。这种方法的优点是灵活性高，但也存在一些缺板：①延时、功耗、系统成本较大。②对于一些较高的性能需求，诸如低延时、高分辨率/ 高帧率，用常规的软件算法或FPGA 很难实现。③随着很多应用对真实世界的感知越来越复杂，这些设备加在一起的价格比较昂贵。第三个痛点是适用于复杂场景的3D 感知设备价格昂贵，传统的多传感器融合会大幅增加系统成本及复杂度。

因此行业的共识是：必须要完成2D到3D的技术升级，最好的方法是3D算法芯片化，因为只有从最底层的芯片去关注需求和进行创新，才能更好地去服务于应用和提高产品力。而且芯片的集成度要高，最好做成单芯片方案，把系统/ 机器人的需求全部在设计芯片时就开始进行考量，这样整体的解决方案才能有竞争力。

3 人形机器人的解决方案

对于人形机器人，芯明的3D 空间计算单芯片解决方案主要是从两个维度来赋能： ①帮助实现具身智能；②帮助实现更多的精细操作。

● 具身智能

对于具身智能，芯明的解决方案主要从两个方面来帮助人形机器人去更好地实现。

首先，芯明专注空间智能技术的创新和研发，能够提供高精度实时的空间计算，帮助机器人更好地去感知周围的真实世界。

在传统的语音、文本和图像等基本模态基础之上，芯明可以帮助加入3D 点云的模态，从而用增强多模态的关键技术，帮助人形机器人提高智能水平和逻辑自洽，以提高机器人对物理世界的理解和判断，实现更好的认知和互动。

现在国内外研究表明，3D 空间多模态大模型实现的难点是需要海量数据用作训练，对算力和训练数据要求非常高。例如，很多机器人，包括训练叠衣服、做饭、倒咖啡等，最缺乏的是一个可以用作训练的数据库。芯明拥有三维空间多模态大模型数据库，借助三维空间数据，大幅降低多模态大模型对训练数据的海量要求，大幅提高训练结果的准确度，帮助大模型的发展摆脱对算力和数据量的过度依赖，帮助机器人针对特定应用来提高训练效果和准确度。

芯明能够提供不同的视觉子系统解决方案，例如有的安装在头部，可做前视和环视，其芯片和模组有很强的边缘计算能力，帧速率、分辨率很高，以帮助机器人在头部对周围的物理世界做3D 感知和理解。

● 更精细的操作

为了帮助机器人做更精细的操作，芯明在机器人的手腕、指尖也有相应的解决方案。例如在指尖，可以提供一个定制化的超短基线的模组。芯明的空间计算技术已应用于牙科的口扫仪（牙医用来扫牙、做牙模等）。把该技术经过优化后，可应用到机器人的指尖，在帮助机器人做精细操作的同时，还能做很精确的物理距离识别和判断。

总之，针对机器人的头、手、腰和手腕，芯明有全套的视觉解决方案，帮助机器人实现更精确的操作。

（本文来源于《EEPW》202412）