1000台机器人毫秒级协作！下个风口是边缘AI+群体智能？

随着边缘AI在各行各业的落地，全球各国/地区正在进行“群体智能”项目研究。目前，欧洲各国和美国、韩国的相关机构均有针对“智能群体”进行合作，可以预期的是，在未来的工厂车间中，自主机器人可以实现无缝协作。gstesmc

边缘AI正带动群体机器人商用

在意大利比萨的国家大学电信联盟(CNIT)实验室，Filippo Cugini的研究团队正致力于开发具备边缘智能通信与协作能力的自主移动机器人。该实验室通过模拟戴尔科技公司工厂车间环境，部署三台搭载摄像头与遥测设备的机器人，构建了一个动态测试平台，用于验证软硬件在边缘智能架构下的机器人群体行为控制能力。gstesmc

“我们通过重现真实的工厂运行区域，精准评估机器人在复杂环境中的避障响应机制。”CNIT研究负责人Filippo Cugini解释道，“例如当人员进入实验区时，机器人能实时识别并触发安全停机程序。”gstesmc

戴尔科技公司为该项目提供了专用实验场地，并强调工业场景对动态资源接入的需求：“在这些环境中，设备必须具备秒级响应能力，同时确保端到端的安全验证机制。”gstesmc

作为欧盟资助的SmartEdge项目核心成员，CNIT与包括西门子、博世、英伟达等在内的16家产学研合作伙伴，共同探索去中心化制造系统的演进路径。该项目自2023年1月启动以来，已开发出支持边缘智能的低代码编程工具链，并通过英伟达BlueField-2硬件加速器实现安全高效的网络连接。gstesmc

Cugini的研究是SmartEdge项目网络部分的核心内容。SmartEdge是一个由欧盟资助的联合研发项目，总金额达920万欧元，旨在开发支持边缘智能、制造业、汽车及医疗保健领域的语义低代码编程工具。该项目于2023年1月启动，目标是探索如何将传统集中式制造系统演进为由自主移动机器人组成的群体化系统。这些机器人能够在边缘节点完成实时通信与协作，同时最大限度地减少对人类操作和中央控制系统的依赖。gstesmc

自项目启动以来，来自工业界和学术界的16家合作伙伴(包括西门子、博世、英伟达、德国柏林工业大学、英国牛津大学、德国弗劳恩霍夫开放通信系统研究所、戴尔科技公司及CNIT)已共同探索出实现这一目标的路径。gstesmc

西门子联合戴尔科技公司与柏林工业大学开发了支持边缘智能的语义化低代码工程工具链。这种极简编码框架通过模块化设计降低了去中心化系统的开发门槛，使企业能够快速部署边缘计算节点，同时简化了从传感器到执行器的端到端开发流程。最近，欧盟创新雷达(Innovation Radar)认定该工具链已具备市场应用条件，该计划专门识别具有高潜力的创新技术。gstesmc

与此同时，博世团队专注于高级计算机视觉算法的研发，其视觉感知系统已在工业分拣和质量检测场景中实现亚像素级精度。英伟达则通过其BlueField-2 DPU(数据处理单元)为项目提供了硬件加速支持，以实现高性能、高安全性的网络连接。正如Cugini所强调："CNIT、柏林工业大学、牛津大学及弗赖堡大学与英伟达的合作，正在将网络加速能力从传统数据中心扩展到边缘设备。"gstesmc

作为工作的一部分，Cugini及其团队还开发了一种软件层，可以对设备的底层硬件进行编程。他指出，这一额外的软件层负责管理机器人之间的通信，同时执行安全验证并防止消息被拦截。gstesmc

为什么群体机器人依赖边缘人工智能？据研究人员称，边缘人工智能结合了边缘计算、物联网和人工智能技术，能够在本地实时完成数据收集、处理、分析和决策，从而大幅降低延迟。对于需要毫秒级响应的机器人操作(如避免碰撞)，边缘人工智能的实时性至关重要。相比之下，基于云的人工智能由于网络延迟较高，无法满足这种快速响应的需求，导致其在执行此类任务时速度过慢。gstesmc

Cugini及其团队在项目全程关注延迟限制，特别是额外软件层的影响。研究显示，轻量级软件层不会显著增加群体网络的延迟，同时群体网络能够在不到1秒内适应网络变化。这一优化设计确保了系统的实时性和适应性。gstesmc

“为了实现额外的安全性、动态性和总体的网络能力，我们所增加的额外延迟在很大程度上取决于底层硬件，”他说，“如果使用价格仅为几十欧元的树莓派，其性能与家用Wi-Fi网络相当，但如果使用强大的英伟达数据处理单元，我们就能实现每秒100吉比特或更快的速度。”gstesmc

目前，实验已覆盖多达20个自主机器人的群体，模拟规模可达1,000个。Cugini表示，工厂车间无需同时容纳1,000台设备，但在汽车用例中，目标是支持约1,000台自动驾驶汽车的群体协作。他强调，SmartEdge项目在多个层面实现了创新，推动了相关技术的发展。gstesmc

各国出现更多群体智能项目

随着边缘人工智能与群体智能的潜力不断显现，相关研究正在加速推进。例如，2024年1月启动的Swarmchestrate项目，由欧盟地平线欧洲(Horizon Europe)计划、英国研究与创新机构(UKRI)和韩国国家研究基金会(NRF)共同资助，总金额达550万欧元。该项目旨在分布式云到边缘基础设施中创建和管理相互连接的群体，实际应用场景包括洪水预防和停车位管理，展示了网络边缘传感器如何高效处理大量数据。gstesmc

2024年1月启动的Discover-US项目获得了欧盟100万欧元的资金支持，旨在加强跨大西洋地区在分布式计算和群体智能领域的联盟合作。项目协调人、比利时根特大学的Koen De Bosschere表示：“Discover-US的名字具有双重含义，美国研究人员通过项目‘发现我们’在欧洲，而欧盟研究人员则通过项目‘发现’美国的研究。”gstesmc

Discover-US项目正在构建一个由来自欧盟和美国的80名研究人员组成的网络。项目合作伙伴包括西班牙巴塞罗那超级计算中心(BSC-CNS)、法国原子能和替代能源委员会(CEA)、比利时根特大学、挪威科学与工业研究基金会(SINTEF)，以及意大利帕多瓦大学。据Sintef Digital的首席科学家Ovidiu Vermesan介绍，该项目专注于非竞争性前沿研究，研究领域包括新的计算范式、通过抽象简化复杂性、分布式计算的新兴概念、计算连续体、群体智能、边缘智能设备、编程框架和工具。最近发布的一份出版物为未来的跨大西洋合作勾勒出了一幅清晰的愿景gstesmc

“分布式计算和群体技术的大部分开发工作将在边缘进行，但随着政治和技术格局的发展，许多‘孤岛’正在形成，”Vermesan说道。“这对技术发展不利，可能会开发出不具互操作性、可扩展性或标准化的元素，许多机会可能会被错过。合作和思想交流是开发这项技术、识别未来挑战的关键。”gstesmc

在最近的一次Discover-US会议上，美国阿贡国家实验室(ANL)的Discover-US成员Rajesh Sankaran呼应了Vermesan的观点。“随着人工智能在边缘设备上的应用越来越普及，研究人员及其学生可以探索创新的分布式系统，从而推动欧盟和美国在这一领域的进步，”Sankaran说道。gstesmc

Vermesan协调的EdgeAI联合项目由欧盟资助，总金额3,500万欧元，专注于“优化性能的嵌入式处理边缘人工智能技术”。该项目于2022年12月启动，拥有48个合作伙伴，包括意法半导体(ST)、英飞凌(Infineon)、恩智浦半导体(NXP)、艾迈斯欧司朗(ams Osram)、昕诺飞(Signify)、imec和奥地利维也纳工业大学(TU Wien)。gstesmc

虽然EdgeAI项目并未专注于群体技术，但其在边缘AI硬件加速器、算法、安全、隐私、入侵检测、实时过程反馈、智能无线网状通信等方面取得了众多成果，所有这些成果都可以为群体智能和分布式边缘AI提供支持。目前，项目合作伙伴正在使用意法半导体开发的工业级MPU(在项目范围内开发)，该MPU集成了Arm Cortex处理器和神经处理单元，用于在边缘运行实时机器视觉等应用。gstesmc

群体智能面临的一个挑战是，群体协作所需的工具和平台尚未完全开发。然而，正如Vermesan所指出的，正在发生积极的变化。除了欧盟资助的研究进展外，像亚马逊和OpenAI这样的美国大型企业也据称正在推出群体智能框架。这些发展与基于代理的人工智能中看到的趋势非常吻合，无论是单代理系统还是多代理系统，这些趋势都与群体智能的概念完美契合。gstesmc

本文翻译自国际电子商情姊妹平台EETimes Europe，原文标题：Smart Swarms: How Edge AI Is Transforming Industrygstesmc