国产最强机器人大脑，算控一体如何解决“想”和“动”之间的延迟问题？
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拿起一个杯子，对人来说轻而易举。
但对机器人而言，这却需要一套复杂的系统：
一个用来观察和思考的大脑，一个用来控制运动的小脑，
中间则通过ROS通信框架和以太网线/CAN等总线传输指令。
这种拼凑的架构，导致指令需要跨越多个硬件和软件层，造成高达数十甚至数百毫秒的延迟。
现在，我们换一种思路。
世强针对机器人大脑解决方案中的国产算控一体化机器人硬件平台，它不再“拼凑”，而是将强大的AI算力与高可靠实时控制能力，原生集成在一颗芯片上。让机器人的思考与行动之间，实现零延迟。这个大小脑模型的架构，可完成感知、决策、行动三种核心任务。
它是如何做到的？
像人的大脑一样运作：128Tops的高算力，让它的“大脑”——6核A78AE的CPU和纳什架构的BPU，能够流畅运行Linux操作系统，和VLM、LLM等大模型，实现“眼观多路”；而它的“小脑”（MCU）则专精于实时关节控制。通过MCU与BPU的高效搭配，能为CPU减负80%，真正实现动如脱兔的高效协同。
更加安全：内置了4颗R52MCU，构建了冗余备份系统。即使单一单元意外失效，系统依然能安全运行，为机器人的功能安全上了双保险。
实时通信：双千兆以太网支持TSN、EtherCat等实时协议，确保控制指令零延迟地传输到关节和灵巧手。
供应链安全：在当今DDR内存供应紧张的背景下，这个算力板可以适配DDR4、DDR5各种型号，保证产品的稳定供应和国产化自主可控。
这里我们以一些主流算法为例进行了效果测试，多路相机输入下的BEV感知算法可以达到68FPS，CenterPoint3D感知模型的推理可以达到90帧以上，完全满足实时性需求。最新YOLO12的模型也加入了Transform机制，大参数版本的模型在这个算力平台上也有惊艳的表现。
多路相机输入下的BEV感知算法
此外，还支持双目深度估计算法、TTS文本转语音算法，等等。
双目深度估计算法
目前，该算力模组已经在商业清洁机器人、四足机器狗、人形机器人等多个领域成功落地，正将高性能具身智能的未来，加速带入现实。
这个算力平台展现的潜力，仅仅是一个开端，未来还有更高算力的模组，算力最高可达到560Tops，为下一代人形机器人和更复杂的具身智能应用，提供前所未有的强大心智。
世强除了提供机器人使用的高算力模组外，也提供感知系统、决策系统、智能关节、灵巧手、电源管理系统、通信系统、连接器、散热&材料在内的全套机器人解决方案。
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