机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 | 许丽思
编辑 | 漠影
除了英伟达的Jetson之外，造机器人的开发利器又有了新选择！
机器人前瞻6月11日报道，今天，地瓜机器人发布行业首款单SoC算控一体化机器人开发套件RDK S100。
RDK S100采用大小脑架构设计，并且将大脑、小脑功能模块集成于单SoC平台，不仅降低了硬件成本，还带来整体性能的提升。RDK S100支持具身智能大小模型高效协作，还提供了丰富的外围接口和软硬协同、端云一体的全链路开发基础设施支持。
地瓜机器人开发者生态副总裁胡春旭透露，明年第一季度，地瓜机器人还将推出更多大算力产品，包括面向端到端开发的算力产品。
一、采用大小脑协同架构，可实现“感知-决策-行动”闭环
胡春旭介绍，端到端模型虽然具有通用性强、可自动适应环境变化等优势，但需要海量数据训练、消耗大量计算资源，而分层决策模型具有相对可控、实现难度相对较低，且可解释性高的特点，是目前机器人走向具身智能较为可行的方案。
针对分层决策模型的大小脑结构，需要兼顾低功耗和多样化算力组合的单SoC平台提供计算支持。RDK S100在单一SoC上整合了CPU+BPU+MCU，能够实现“感知+决策+行动”三位一体。
具体来说，RDK S100的大脑采用6核心 Arm Cortex-A78AE CPU，前者支持实时内核，具备高效调度和低延迟的特性；搭配80TOPS算力的BPU，专为CNN和Transformer优化，推理更快、功耗更低，能够满足各类复杂决策和规划任务的计算需求。
其小脑则是由4核心Arm Cortex-R52+MCU组成，为机器人提供了高帧率、低延迟的关节实时控制能力，满足各种实时运控场景的计算需求。
这种架构使RDK S100能够支持大小模型的动态融合、无缝切换。一方面，可通过部署视觉/点云检测、LLM、VLM等热门模型，为机器人决策和运行提供准确数据支持；另一方面，还能够部署多种运控模型，提供稳定可靠的高速高精度运动控制，同时基于MCU与BPU的紧密搭配，降低80%的CPU负载，提高机器人的反应速度。
以“请帮我拿取杯子”为例，当人类下达指令后，RDK S100的CPU和BPU可支持视觉语义检测模型对人类指令和机器人实时采集的视觉信息高效进行同步处理，同时结合机器人的当前状态，由BPU进行运控推理，完成任务的决策规划。MCU会基于规划结果与BPU实时协同进行运控处理，输出动作指令，精准指引机器人执行拿取杯子的动作。
另外，地瓜机器人CEO王丛提到，具身智能的客户群体大部分要么需要展示机器人的动作控制能力，要么需要打造数据采集工具，百TOPs级算力的RDK S100已经能够满足这些需求，无需过高算力。
二、已获50+客户测评，赋能人形、四足机器人等多款产品
目前，地瓜机器人已与超过20+具身智能头部客户建立合作，同时RDK S100已获超过50+客户开展测评，赋能点足机器人、小型双足机器人、半人形机器人、四足机器人、LeRobot机械臂、人形机器人，以及BEV检测、多路视频检测等多种产品。
在发布会现场，也能看到了采用了RDK S100应用在宇树G1机器人、睿尔曼机器人以及多款机械臂产品上，让机器人执行舞蹈表演、物品分拣、复杂地形穿越等任务。
王丛在接受机器人前瞻等媒体采访时谈道，其实地瓜机器人在去年年底就已经研发出RDK S100，不过在正式上市之前，团队花费了半年多时间与多位客户开展前期测评工作，持续优化硬件稳定性、实时性、算法结构等多种问题。
在他看来，针对B端市场，企业可以联合客户一起进行开发，但向开发者市场则有很大不同，企业必须保证所有问题都已经解决，准备工作都已做到位，才能将产品推向京东、淘宝等公开渠道，确保用户开箱即可顺畅使用。
另外，在开发者生态建设上，地瓜机器人正在致力构建开放、多元的机器人技术创新平台。目前，其已赋能超200家中小创客，社区已聚集10万余名开发者用户。
王丛对一个理想的机器人开发者社区的构想，以“持续创新”为核心。他觉得，社区不仅要解决开发者的问题，更重要的是能够源源不断涌现全新且丰富有趣的新应用。
目前，地瓜已在B站等平台积累了不少开发者创作案例，但相比于海外的开发者社区生态仍有提升空间。他希望能够让本科生、研究生以及极客群体，都能轻松产出创意成果并乐于主动分享。
三、通用机器人还需至少七八年，当前要更注重场景适配性和经济性
王丛称，地瓜机器人在近年来看到了行业的三大趋势：
第一，传统机器人智能化升级，包括扫地机器人、割草机器人、协作机器人等都在进行智能化升级；
第二，新机器人团队不断涌现，几乎每1-2个月，就会在诸如陪伴机器人、网球机器人、水下机器人等新兴领域有一些消费机器人团队出现；
第三，具身智能领域正在急剧发生着变化。
因此，地瓜机器人希望能够成为一家做infra（基础设施）的公司和平台，打造整体的机器人软硬件生态，成为机器人基础设施提供商。
▲地瓜机器人CEO王丛
王丛对具身智能的未来持有清醒判断：具身智能的技术突破绝非三四年可完成，通用化人形机器人的出现可能需要七八年甚至十年以上的更长时间。
在这之前，机器人的真正落地需要在场景适配中兼顾经济性。王丛分析认为，无论是制造业产线还是服务业场景，用户买单的核心在于机器人能否创造可量化的、相较于之前更高的商业价值。目前，很多企业所做的产品适用的场景相对有限，并且，订单并不能够等同于PMF（产品市场匹配），两者存在本质差异。
与其在行业应用中追求特别高的TOPS，不如追求如何去适配场景。
在算力竞赛白热化的当下，王丛觉得，更大算力还不是短期一两年内的核心所在。因为机器人数据存在数量不足、质量不佳等问题，制约着大模型的训练，所以对更大算力的需求还较为有限。
另外，在机器人市场布局方面，王丛谈道，针对扫地机器人、割草机器人、无人机等领域，地瓜机器人已经验证了场景并且有了一定的客户积累。同时，地瓜机器人也布局了网球机器人、高尔夫机器人、水下机器人、陪伴机器人等新兴场景。
他坦言，难以预判哪个新兴品类能形成像扫地机器人那么大的市场，地瓜机器人一方面会保持耐心，持续进行早期布局，另一方面还会通过开发者社区吸引创新探索，发挥平台型企业的容错优势。
结语：在技术马拉松中铸造生态基石
“智能机器人的演进是一条需要长期探索和实践的持久马拉松，需要多元化的产业布局和坚实的基础设施支撑。”王丛说。
作为机器人产业中的“卖铲人”，地瓜机器人正在通过覆盖硬件、算法到云平台的全栈布局，以及构建开放、多元、繁荣的行业生态，打造起自身的护城河，也为行业的发展创造更多可能性。
