类脑芯片+激光雷达:赋能人机协同更安全,Fraunhofer NeurOSmart项目破解工业协作难题
摘要本文将解析NeurOSmart项目的核心技术、研发团队、应用价值以及其为工业制造带来的变革为技术从业者、工业领域从业者、行业观察者呈现专业且易懂的深度解读。引言在工业制造领域能够不仅完成简单任务、还能全方位辅助人类工作的机器人技术已成为核心关键技术之一。但要实现这一目标机器人必须掌握复杂动作、精准执行指令同时始终与人类保持安全距离。如今弗劳恩霍夫研究所Fraunhofer-Gesellschaft的研究人员在NeurOSmart旗舰项目中成功实现了这种人机协同模式通过整合多种前沿技术让人类与机器的协作变得安全、高效且灵活。一、项目核心多技术融合打造安全人机协同系统NeurOSmart项目的核心突破在于将多种前沿技术有机整合构建了一套完整的人机协同安全系统。研究人员主要融合了三大关键技术一是搭载激光雷达LIDAR的传感器系统可实时监控人机共享工作区域二是人工智能支持的芯片能在传感器系统内直接完成信号评估三是类脑芯片技术其工作原理模拟人类大脑具备极高的能效比。该项目由弗劳恩霍夫硅技术研究所ISIT牵头协调参与方还包括弗劳恩霍夫光子微系统研究所IPMS、弗劳恩霍夫微电子电路与系统研究所IMS、弗劳恩霍夫机床与成型技术研究所IWU以及弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所IAIS。多机构协同发力确保了技术的全面性与落地性。“我们与项目合作伙伴一起进一步研发并整合了各项技术构建了完整的系统。有了这套系统人类与机器的协作将完全没有风险。”弗劳恩霍夫ISIT光学系统负责人、海德西海岸应用科学大学微技术荣誉教授顾 Shan ShanShanshan Gu-Stoppel表示。借助智能传感器技术与人工智能数据处理能力NeurOSmart技术真正实现了人类与机器人的近距离安全协作。图片来源弗劳恩霍夫IWU二、关键技术一激光雷达传感器系统实时监控人机共享区域NeurOSmart项目的传感器系统采用“鸟瞰视角”实时监控人类与机器人共同活动的区域其核心组件是激光雷达LIDAR光探测与测距激光。这种激光会发射近红外波段的短脉冲通过接收反射信号实现3D距离测量精准捕捉区域内的所有动态与静态物体。为了实现全工作区域的覆盖与高分辨率成像研究人员采用了可移动的微机电系统MEMS反射镜将激光投射到整个工作区域生成高清3D图像。同时研究人员还成功优化了反射镜的性能与能效“我们为MEMS反射镜采用了厚度仅1微米的压电氮化铝钪AlScN材料。”顾 Shan Shan 解释道这种材料的应用的大幅提升了反射镜的响应速度与能量利用效率。NeurOSmart项目的一大核心特色是将数据处理功能直接集成到传感器系统中。传感器的宽视场会产生大量图像数据系统首先对这些数据进行预处理随后由弗劳恩霍夫IMS研发的人工智能算法对输入信号进行整合识别出场景中需要重点关注的区域之后传感器会精准对准这些区域进行后续分析从而节省电力、降低数据传输速率实现高效节能的实时监控。三、关键技术二类脑计算实现快速低耗的实时决策数据评估是机器人控制的核心基础而这一步骤同样在传感器系统内直接完成。在纳米电子技术中心CNT业务部门负责人托马斯·坎普夫Thomas Kämpfe的指导下弗劳恩霍夫IPMS的研究人员聚焦类脑计算理念研发了一款专用加速芯片。这款处理器由许多小型计算单元组成这些单元以矩阵形式互连在晶圆上形成高效的计算网络。每个芯片都相当于一个“思考单元”能够独立做出决策——这种技术的设计灵感源于人类大脑的工作模式因此被称为“类脑计算”。与传统计算方式相比类脑计算不仅响应速度快还具备极高的能效比完美适配工业场景中对实时性与低功耗的双重需求。弗劳恩霍夫IAIS则为类脑计算研发了高度专用的人工智能模型确保数据处理的精准性与高效性。从接收信号、完成评估到机器人手臂做出机械响应整个过程仅需几毫秒。这一极速响应能力即便在重型机器人场景中也能实现安全协同当人类靠近时人工智能会自动减速或停止机器人运行避免碰撞风险。此外弗劳恩霍夫IAIS还通过模拟整个机器人单元还原了现实中无法复制的危险场景为系统训练提供了安全高效的环境。“类脑计算是硬件架构发展的重要一步它不仅能快速处理资源密集型人工智能应用还具备极高的能效比。”坎普夫表示。顾 Shan Shan 补充道“NeurOSmart项目的技术不仅能让工业生产更具灵活性和效率还能让工厂车间成为一个安全、有创造力、以人为本的工作场所惠及所有员工。”四、项目价值标准化平台赋能工业未来应用场景广泛NeurOSmart项目的组件与方法构建了一个标准化技术平台。工业客户可以基于这个平台针对自身的具体场景开发专属应用大幅降低了技术落地的成本与难度。这种标准化设计让这项安全人机协同技术能够快速适配不同行业、不同规模的制造企业推动工业生产模式的升级。除了工业制造领域NeurOSmart项目的技术未来还将拓展到更多场景。其高效节能的特性的能够延长设备续航时间因此有望应用于无人机领域同时在农业传感器系统中这项技术也能发挥优势通过精准监控与低功耗运行助力智慧农业的发展。随着工业4.0的持续推进人机协同已成为制造业升级的必然趋势。NeurOSmart项目通过类脑芯片与激光雷达的创新融合破解了人机近距离协作的安全难题既提升了生产效率又保障了人员安全为工业制造的智能化、人性化发展提供了全新路径。未来随着技术的不断优化与落地这项技术将进一步推动各行业的人机协同变革解锁更多应用可能。【结尾互动】你认为类脑芯片激光雷达的组合会成为工业人机协同的主流技术方案吗这项技术除了工业和农业还能在哪些领域实现突破欢迎在评论区留言讨论下方加关注获取更多前沿工程与AI技术解读往期精彩内容回顾“舍弗勒效应”席卷全球工业巨头凭人形机器人逆袭股价暴涨150%中国人形机器人2026商业化进程与产业链投资机遇报告2026智能机器人城市空间场景应用指南多领域落地技术要求与实施路径全解析2026微型电机行业专题报告人形机器人灵巧手核心部件技术壁垒与市场前景分析2026人形机器人行业深度研究报告具身智能突破临界点商业化落地与产业链投资机遇解析

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