AMR 與倉儲物流
現場需求:在動態環境中辨識貨物、人員與障礙,並理解調度指令。
VXI 帶來的能力:本地視覺語意與自然語言指令理解,減少對雲端調度的依賴。
機器人與具身智能
VXI-IR5 是為機器人設計的端側大模型協處理器。它與您現有的機器人主控協同運作,在有限的功耗與散熱預算內,帶來本地的語言理解、視覺語意與任務決策能力。從模型匯入到整機上線,由原廠工程師全程陪跑。
資料來源:國際機器人聯合會(IFR)《World Robotics 2026》新聞稿,2026 年 9 月 24 日。 查看 IFR 原文
把大模型裝進機器人,真正的限制往往來自整機條件,而不是峰值算力。
電池續航、機殼散熱與風扇噪音,決定了機身內能放進多少運算。效率比峰值更重要。
雲端往返的延遲與連線不穩,會直接影響移動、避障與人機互動的節奏。關鍵判斷應在本地完成。
工廠影像、倉儲布局與客戶場域資訊,常有不出廠、不出園區的要求。本地推理讓資料治理更單純。
VXI-IR5 以協處理器形式加入現有架構:主控繼續負責運動控制與安全,大模型推理交給 VXI。
兩者透過主機介面交換推理結果,既有的控制鏈路與安全設計保持不變。
實際的介面、作業系統與整合方式,會在評估階段依您的主控平台共同確認。
大模型每產生一個 token,都需要讀取大量權重。當權重放在外部記憶體時,搬運速度就成了上限。
以 15 億參數、4 位元量化的模型為例,權重約 0.75 GB。若每個 token 都從外部記憶體完整讀取一次權重,在 25.6 GB/s 的頻寬下,理論上限約為每秒 34 個 token,這還沒有計入其他開銷。
VXI 以 SRAM 記憶體內運算,讓頻繁存取的資料留在運算單元旁,減少每個 token 的外部搬運。架構效率來自資料路徑的設計,不依賴最先進製程。
這些場景已有明確的部署需求,也最需要在有限功耗內完成本地判斷。
現場需求:在動態環境中辨識貨物、人員與障礙,並理解調度指令。
VXI 帶來的能力:本地視覺語意與自然語言指令理解,減少對雲端調度的依賴。
現場需求:在變電站、管廊與廠區長時間巡檢,常處於網路不穩的環境。
VXI 帶來的能力:離線辨識異常、生成巡檢摘要,回傳結果而不是大量原始影像。
現場需求:在產線間移動並執行取放,需要理解工件、工位與作業指示。
VXI 帶來的能力:以視覺語意與任務規劃輔助作業決策,控制與安全仍由主控負責。
現場需求:在接待、導覽與配送場景中與人自然對話,並保護現場隱私。
VXI 帶來的能力:本地語音與語言互動,對話與影像資料可留在設備端。
現以 FPGA 工程評估平台開放早期導入,量產規格與早期夥伴共同定義。
盤點機型、主控平台、目標模型與功耗、延遲、成本的優先順序。
以 PyTorch/ONNX 等開放格式匯入,完成量化與離線編譯。
在工程評估平台上與您的主控協同,驗證資料流與介面。
提供您的模型在精度、延遲與功耗上的實測步驟與結果,步驟可重現。
依評估結果共同定義量產規格、供貨與導入時程。
由晶片與工具鏈的原廠工程師直接參與整合,問題不經多層轉手。
評估報告附上測試條件與步驟,讓您的團隊能自行複測。
提供長期供貨與版本相容計畫,細節於合作協議中約定。
評估範圍、交付內容與商務條件,將依專案需求在合作協議中確認。
告訴我們您的機型、主控平台與目標模型,原廠工程師會與您規畫評估路徑。