大算力异构芯片赋能具身智能：从实时控制到空间计算

核心观点与趋势

1. 大模型驱动具身机器人向AGI跃迁

   • 大模型（如Transformer）正在重塑机器人技术栈，推动从专用模型向通用智能（AGI）发展。
   • 模型容量从几B增至几十B，并支持多模态大模型。

2. 具身机器人对计算平台的革新需求

   • 脑需要更适合的计算平台，以实现大小脑协同进化。

关键技术平台：RDKS100算控一体化计算平台

• 核心架构：
  • 全新BPUNash架构，支持8TOPS灵活选择，能效密度优化。
  • 线程VPU单元支持FP32浮点计算，提升Layernorm等算子精度。
  • 支持160+ONNX标准算子，100%硬件加速，三级缓存+高带宽DDR突破内存瓶颈。
• BPU持续迭代：
  • 高效、灵活、可编程，支持大量端侧智能算法。
  • 异构系统（BPU+CPU+MCU）实现计算+控制最佳方案。
• RDKS100P/RDKS100：
  • 1.5/2.0GHz Arm Cortex-A78AE主控，支持RTLinux低延时调度。
  • 双核DCLS+Split-Lock灵活配置，多路CANFD/UART/Ethernet通信。
  • 支持EtherCAT/CAN直连电机，TSN&PTP多传感器同步，FreeRTOS开发。

新一代AI架构：BPU3.0

• 性能提升：
  • 80/128TOPS，支持FP16/FP32，更灵活的NN支持（如Transformer）。
• 通用计算：
  • 6xA78AE（100K/137K DMIPS），VisionDSP（Q864GFLOPS FP32）。
• 图像处理：
  • MIPI-CSI 3x4-lane RX+2x4-lane TX，最高2.4Gpixel/s处理带宽。
• 集成资源：
  • GPU（100GFLOPS），Codec（4K@90FPS H.264/H.265/MJPEG）。
  • 通信：Upto2x1GE，4-lane PCIe4.0，DDR：96bit LPDDR5/4x/4。
  • 存储：XSPIN/Flash/eMMC/UFS，高性能MCU（6.5K DMIPS）。

开发工具与生态

• RDKS100机器人开发者套件：
  • 提供具身机器人开发基础，支持Omini-Occ（40%效率，<100ms延迟）和D-Brain（80%效率，<100ms延迟）。
  • 异构计算优化分层VLA系统，加速多样化应用开发。
• 开源社区：
  • 地瓜机器人社区（developer.d-robotics.cc）覆盖多家具身头部客户。
• 客户合作：
  • 近百家行业影响力客户及合作伙伴处于测评阶段，涵盖500TOPS人形机器人等。

研究结论

• 地瓜机器人通过RDKS100/BPU3.0等技术，构建具身机器人“大小脑协同”的核心驱动力，推动智能生长，降低开发门槛，赋能行业客户。