基于大数据、人工智能技术不断迭代的无人化系统正在成为全球新型战略性技术发展的重大趋势。大量无人系统近年来已经在众多领域得到实际应用。面对未来装备高度智能化、无人化的技术发展趋势，中国又在哪些关键技术领域加紧研究呢?6月25日，《环球时报》记者走进中国电科集团信息科学研究院(简称“智能院”)，试图了解中国在相关领域前沿智能科技的最新发展。

跳舞机器人和“机器鲨鱼”

说到无人系统，人们最容易想到的就是人形机器人。《环球时报》记者在智能院参观时首先看到的就是一个会跳舞的机器人。据智能院认知与智能重点实验室副主任张峰介绍，这个机器人是智能院平时开展智能无人技术研究的一个基础平台。它最大的特点是在机器人前端集成智能院自主研制的“海雀”认知处理器。按照传统方式，需要将机器人收集到的海量信息传回后端处理，一旦网络带宽受限，机器人很可能就无法及时反应;加载“海雀”之后，机器人可在前端进行感知推理和轻量级的信息智能预处理，然后再将预处理后的数据回传，明显减轻网络通信的压力。

据专家介绍，通常机器人在室外是通过GPS、北斗系统来实现定位，而在城市楼宇、深山密林、洞穴中则存在导航信号微弱的情况，此时无人平台就需要具备自主感知环境的能力。《环球时报》记者在现场看到，另一个小机器人可以通过视觉相机等传感器实现对周边未知环境的动态感知和自主行动，并展示了三维地图实时构建和自主定位能力。同时，随着机器人运动，三维地图还可以实现增量更新。据介绍，如果在洞穴等黑暗环境下，机器人会使用红外相机感知环境，再通过深度学习算法识别人、植物、物体等目标，并依然可以探测出与特定目标之间的位置信息。

除了陆地上活动的机器人，现场展示的仿生机器鱼智能探测系统也备受关注。这条机器鱼外形看起来像是一条鲨鱼。据介绍，“仿生鲨鱼”模仿鲨鱼摆尾动作实现水下游动，下潜深度可达百米，续航时间数小时。它采用智能院自主研制的协同任务处理单元，集成了控制、探测、通信等设备。该机器鱼已进行实景样机测试，可应用于水下目标探测以及水文信息采集、水下矿产探测、海洋生物检测等场景。

混合协同如何实现

同类设备成体系的操作与协同，正在成为全球关注的前沿技术之一，比如无人机多机协同，波士顿动力还在研制“狗群”协同。除了单个智能系统的研制成果，电科在其他方向还有什么样的成果呢?

张峰对《环球时报》记者表示，目前能够看到的落地的无人系统，比如在智能制造、物流投送、仓储搬运、导航服务等领域，其中涉及的无人设备在智能化程度上，尤其是无人设备的自主性和学习 进化能力上，还有一定距离。智能院瞄准智能技术赋能无人系统在三个方向发力。一是虚实融合。通过构建与物理环境相同的数字环境，实现对异构无人系统的虚拟空间智能学习训练，然后再把形成的能力映射到物理世界中的实体无人系统，提升无人系统的自主决策和群体协同能力。二是研究具备人在回路机制的有人无人协同技术：人机混合智能。无人化、智能化想要做得好，一定要有人在回路的环节，人可以提供经验和知识，机器提供对具体任务高效执行的能力。三是打造边缘无人智能单元。

如何打造无人装备的“大脑”

在采访过程中，多名专家都提到“海雀”认知处理器，它到底在智能化装备发展中有多重要呢?

据介绍，“海雀”是一款拥有自主知识产权、面向神经网络边缘计算的轻量级低功耗认知处理器。它可针对高实时性的动态环境实现图像、语音领域智能算法与多元异构硬件的快速部署，有效提升边缘智能计算能力。

《环球时报》记者在现场了解到，除了“海雀”处理器，智能院还研发了智能协同任务处理单元，可以作为无人车、无人机、机器鱼等无人平台核心控制单元。“海雀”认知处理器和智能协同任务处理单元共同组成了无人系统的大脑，前者负责感知、认知，后者负责控制、决策。由于无人装备体积、能耗方面的限制，人们希望它的“大脑”体积越小越好、功耗越低越好，这就需要对3D异构集成等微系统技术进行攻关。在智能院的另一个展厅，《环球时报》记者看到了智能院在相关领域的大量最新研究成果。例如微系统热管理、硅基毫米波天线阵列、硅基片上光谱分析仪、复合微能源、异构集成无源器件工艺等样件。其中最受关注的是“晶圆级硅基异构集成样件”，一个圆形的底座上密密麻麻分布着无数电子元件。它相对于系统级芯片集成度更高，功能更多，频率更高，速率更快，为电子系统的高性能集成提供了更快捷、成本更低的解决方案。

据现场专家介绍，微系统的重要特点是让体积、重量、功耗成百倍地优化，同时性能和功能密度还要指数级提升。如果安装在无人系统上，这些微系统将大幅提升智能装备性能。中国电科信息科学研究院院长万谦表示，微系统着重在微纳尺度集成各种成熟技术，通过系统优化设计，可以一定程度摆脱对先进半导体工艺的依赖。智能院目前正致力于打造开放、共享的微系统协同设计公共服务平台，构建基于IP复用的“芯片-集成-系统”微系统协同研发生态，着力解决复杂电子系统研制周期长、效率低、成本高等瓶颈问题，推动智能硬件走向高效发展模式。(本报记者刘扬)

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