作者
Sujata Neidig
Sujata Neidig在半导体行业拥有超过30年的经验，目前担任无线连接事业部市场营销总监，负责推动物联网连接的产品营销和标准化工作。她还代表恩智浦在Thread计划组和连接标准联盟的董事会任职，并担任Thread计划组的市场营销副总裁。她在得州奥斯汀市工作。
《星球大战》、Raspberry Pi和您的母亲有什么共同之处？移动机器人的“分布式革命”
我带着新一季Conversations at the Edge (CATE)回来了！这一次，我们将深入探索快速发展的移动机器人世界。上一季，我们聚焦于智能家居中的Matter技术；而这一季，我们将关注那些正在进入仓库、医院、农场，甚至本地配送服务的智能机器。
我们讨论的第一个移动机器人话题是什么？移动机器人的“分布式革命”。听起来很酷？确实如此。集中式“大脑”正在逐步被分布式智能所取代，传感器、处理器和控制器开始协同分担任务。对开发人员而言，这一转变正在重塑设计架构、安全规划以及平台扩展的思维方式。
而且这一次，我并不是孤军奋战。
新搭档
为了让节目保持新鲜感，我邀请了两位杰出的联合主持人。
Altaf Hussain
Altaf在企业、服务提供商和工业应用的应用工程、产品营销和业务拓展方面拥有30多年的经验。他目前担任恩智浦运输与移动部门的负责人，该部门专注于移动机器人、机器视觉和仓库物流自动化领域。Altaf致力于制定系统解决方案，帮助客户借助自主移动机器人加速自动化进程。他拥有英国伦敦南岸大学的电气与电子工程学士学位。
Iain Galloway
Iain Galloway (P.Eng.)拥有加拿大新不伦瑞克大学电气工程学位，他担任电子嵌入式设计师及现场支持工程师，拥有逾25年的实践经验。可在Twitter上关注@iafgalloway。
Altaf和Iain是我本季的联合主持人。他们让我保持理性、质疑各种假设，并将他们数十年来积累的宝贵经验融入其中，从而深入了解如何才能制造出能够在野外环境中移动、思考并自主生存的机器人。
阅读白皮书： 移动机器人发展进程：从机械臂到人形机器人。
第1期：MVP是一个陷阱
我们这次可真是“捅了马蜂窝”。最小可行产品(MVP)听起来很诱人，但在机器人技术领域，它可能会让您陷入困境。如果您的设计仅仅是为了“勉强能演示”，那么当项目需要扩展时，您可能会遇到瓶颈。
与其聚焦于演示，不如从平台的角度思考。模块化与可扩展性意味着您可以灵活添加新传感器、更换性能更高的计算模块，甚至在不推倒重来的前提下叠加创收功能。我们在节目中展示了B3RB buggy参考设计，它运行ROS 2，并演示了主处理器与配套微控制器之间的分布式计算如何创建一个可扩展的平台。对开发人员而言，关键在于：不要构建一次性产品，而是创建一个可以持续演进、支持多年发展的架构。
第2期：Raspberry Pi并非通往量产的捷径
我很喜欢Raspberry Pi的动手乐趣，但它并非打造量产机器人的正确路径。工业级机器人需要长期稳定的供货、安全认证以及坚固的安全保障，而面向消费型应用的原型板无法满足这些关键要求。
开发人员需要面向实际应用环境的芯片。例如：用于无人机的i.MX RT跨界MCU、具备锁步内核与安全芯片的车规级处理器，以及集成电机控制、电池管理与连接功能的完整参考设计。这些方案为您提供了从开发阶段到“市场就绪”的系统，不会在扩展爱好板(hobby board)的过程中遭遇各种难题。
第3期：移动机器人、AI和您的母亲
没错，我们真的聊到了这些。Iain将他妈妈的一句教诲——“天黑前回家”——与AI联系起来。这个类比的核心是：让您的AI自由探索，但必须设定清晰的边界。
在本期节目中，我们探讨了正在重塑机器人技术的三大趋势：
- 代理式AI：机器人不仅具备感知能力，还能自主行动。例如，检测到火灾并立即触发响应机制。
- 硬件安全：处理器之间相互监督，一旦超出安全阈值，则切断电机电源。
- 边缘智能：i.MX 95等器件中的神经加速器，将决策推至传感器附近，实现更快速、更自主的响应。
对开发人员而言，这意味着需要构建一个智能分层、监督机制完善、分布式架构的系统。如果您仍然认为AI“只是软件”，那么我们的NavQPlus参考设计将颠覆您的认知——它运行Linux，集成了视觉处理流程和双神经加速器。
第4期：从《星球大战》看分布式架构的正确打开方式
没错，我们把当今的移动机器人与《星球大战》进行了比较。看看电影中的R2-D2、BB-8，甚至那些到处乱跑的小鼠机器人——每个机器人都专注于自己的一项任务，并且完成得非常出色。这正是分布式机器人的精髓所在，也是本期节目的主题。
对开发人员而言，关键在于构建一个可跨多种机器人类型扩展的平台。无论是人形机器人助手、四轮仓库漫游车，还是四轴无人机，尽管外形和用途不同，但它们都需要分布式决策系统。恩智浦的多款解决方案为此提供了基本组件，包括：i.MX 8M Plus (用于视觉和神经加速)、S32K1 (用于实时电机控制)和汽车以太网 (用于轻量级、确定性网络)等。挑战在于：如何将这些构建模块组合成一个分布式架构。
第5期：集中式架构存在风险
本期节目以一个警示开场：机器人不再被关在牢笼中，也不再局限于特定区域。它们在仓库中穿梭，在装卸码头上移动，并与人类进行交互。集中式架构已无法为机器人提供所需的能力，以应对不可预测的危险。
本期的核心观点：安全必须实现分布式。这意味着将感知能力直接嵌入传感器(如视觉、激光雷达、雷达)，并引入监督处理器作为安全后盾——当主“大脑”做出错误判断时，监督处理器可以及时介入并否决其决策。可以将其类比为一种反射机制：在大脑尚未处理前，手已经从热炉子上迅速移开。对开发人员而言，这意味着需要采用恩智浦边缘处理器等平台，实现本地智能与故障安全机制。
这对开发人员意味着什么？
在前几期节目中，有一个核心主题始终贯穿其中：分布式智能并非一个时髦的术语，而是一项重要的战略。
如今，机器人正在走出实验室，进入混乱且不可预测的环境。开发人员需要构建具备本地感知、决策与行动能力的架构，而不必等待中央“大脑”来解决这些问题。这就需要模块化平台、可扩展的硬件，以及强大的安全框架。
这正是恩智浦最新白皮书移动机器人发展进程：从机械臂到人形机器人中深入探讨的内容。该白皮书研究了控制复杂性、AI的部署，以及模块化机器人架构，并提出分布式智能是未来发展的关键路径。
CATE的下一步是什么？
这只是我们关于移动机器人主题的第一部分。接下来，每个月我们都会推出一期新节目，深入探讨机器人技术的不同维度。如果您喜欢大胆观点与扎实工程洞察的结合，欢迎持续关注更多内容，并随时分享您的想法。
说真的，别只听我说。访问YouTube 查看完整的对话，观看我们的演示，说不定还能因我们的比喻而开怀一笑(没错，“您的母亲”真的出现在这个讨论里)。