Ricorening Radiant D35 chipi PrimeBot bilan robototexnologiyada sunʼiy intellektni joriy etish uchun hamkor boʻladi
Batafsil
Pandaily
pandaily.com

Ricorening Radiant D35 chipi PrimeBot bilan robototexnologiyada sunʼiy intellektni joriy etish uchun hamkor boʻladi

Suzhoudan chip ishlab chiqaruvchi Ricore kompaniyasi 20-sentabrda Shanghayda boʻlib oʻtgan PrimeBot mahsulotlari taqdimotida isteʼmolchi robotlar ishlab chiqaruvchisi PrimeBot uchun hisoblash ekotizimi hamkori sifatida eʼlon qilindi. Ikkala kompaniya ham chekka joydagi insonoid qurilmalarda inferens uchun maʼlumot oqimini uzatish arxitekturasi bilan silitsiyum yechimlarini integratsiya qilish niyatini bildirdi.

Radiant D35 deb nomlangan bu chip chekka AI inferensi uchun qurilma sifatida pozitsiyalashgan. U toʻliq ishlab chiqilgan RISC-V protsessor yadrosini fizika AI vazifalari, masalan, tanish, harakatni boshqarish va multimodal mantiqiy fikrlash uchun moʻljallangan maʼlumot oqimi hisoblash tuzilmasi bilan birlashtiradi, shu bilan birga quvvat sarfi va kechikish boʻyicha qatʼiy cheklovlarga rioya qiladi.

Oqimni boshqarishning anʼanaviy tuzilmalaridan farqli oʻlaroq, ular koʻrsatma berilganda tensorlarni xotira va ALU oʻrtasida koʻchiradi, maʼlumot oqimi arxitekturasi operatorlar kelishi bilan ishni faollashtiradi. Bu inferensning koʻplab graflarida ustun boʻlgan harakat va kechikish energiyasini kamaytirish imkonini beradi. Chip Chiplet joylashuvidan foydalanadi, bu esa hisoblash darajalarini aniq ssenariylarga moslashtirish imkonini beradi va asosiy chuqur oʻrganish freymvorklari uchun toʻliq dasturiy stek bilan yetkaziladi.

Qurilma yuqori sigʻimli mahalliy xotiraga egaligi bilan reklama qilinadi — kompaniyaning materiallariga koʻra, bu qurilmada ishlaydigan va bulutga murojaat qilish shart boʻlmagan modellar uchun 128 GB gacha tezkor xotiraga yetib borishi mumkin. Ricore shuningdek, uning jamoasi maʼlumot oqimi boʻyicha oʻnlab patentlarga ega ekanligini va ISCA 2026 da eng yaxshi ilmiy ish nominatsiyasini olganini maʼlum qildi. Bundan tashqari, uning RISC-V yadrosi texnik sertifikatsiyadan oʻtganidan soʻng xalqaro yarimoʻtkazchi kompaniyaning global xaridlar roʻyxatiga kiritildi.

People.cn va Shanghai Securities News kabi manbalar PrimeBot bilan hamkorlikni jismoniy texnologiyalar sohasidagi ichki taʼminot zanjirlarini chuqurlashtirish sifatida talqin qilishdi, bu nafaqat butun robotlarni yigʻish, balki silitsiyum darajasini ham qamrab oladi, bu esa AI va ichki tizimlardagi RISC-V sanoatlashtirishiga umumiy siyosiy qoʻllab-quvvatlashga mos keladi.

Biroq, hamkorlik haqidagi rasmiy xabarlarda barqaror TOPS, quvvat sarfi parametrlari yoki PrimeBot SKUsi mosligi boʻyicha batafsil spetsifikatsiyalar oshkor qilinmadi. Biroq, bu qadam yirik insonoid robotlar ishlab chiqaruvchisi chekka hisoblashlar uchun oddiy tayyor sinov taxtasini sotib olish oʻrniga, maʼlumot oqimi asosidagi RISC-V inferens chipini hamkor sifatida tanlaganini signal beradi.

Oʻxshash hikoyalar

PrimeBot 260 gramm ogʻirligidagi massiv tuxumsimon boʻshak bilan Q1 va T1 isteʼmolchi robotlarini taqdim etdi
Batafsil
pandaily.com

PrimeBot 260 gramm ogʻirligidagi massiv tuxumsimon boʻshak bilan Q1 va T1 isteʼmolchi robotlarini taqdim etdi

PrimeBot kompaniyasi ikki isteʼmolchi shaxsiy roboti — Q1 va T1 ni rasman chiqarib berdi. Apparat qismining asosiy eʼtibori keng koʻpaytiriladigan kvazi-toʻgʻri boshqaruvli tuxumsimon boʻshakka qaratilgan boʻlib, u taxminan 47 millimetr diametrga ega, 260 gramm ogʻirlikdagi va 85 N·m/kg miqdordagi eʼlon qilingan maksimal tortish momentini namoyish etadi.

PrimeBot brendi (kompaniyaning saytida PrimeBOT sifatida ham keltirilgan) Xitoy ichki bozorida Shanghayda roʻyxatdan oʻtgan Swancor Advanced Materials doirasida pinyin transkripsiyasi orqali tanilgan. Materiallar bosh kompaniyasining raisi Peng Zhihui, Zhihui Jun deb ham tanilgan boʻlib, AgiBotning mangʻa sohibi va texnik direktori hisoblanadi.

Q1 modeli taxminan 88 santimetr balandlikdagi va taxminan 15 kilogramm ogʻirlikdagi yigʻiladigan insonoid robot sifatida joylashtirilgan. U ryukzak yoki qoʻl yukida tashish uchun yetarlicha portativ va butun tana kuchini toʻliq nazorat qilish, ochilgan SDK va HDK interfeyslari, shuningdek, tashqi koʻrinish, harakatlar va ovozni sozlash imkoniyatiga ega.

T1 roboti esa yuqoriroq — taxminan bir metr balandlikda va 16 kilogramm ogʻirlikdagi transformatsion shaxsiy robot sifatida reklama qilinadi. U insonoid gʻildiraklar va oyoqlar rejimlari hamda uyda va tashqarida ham suhbatdosh sifatida mos keladigan toʻrt oyoqli hayvon rejimi oʻrtasida almashish qobiliyatiga ega.

Q1 va T1 ning standart versiyalari 19 999 yuan (RMB) narxda sotiladi, shu bois Q1 Explorer va T1 Pro modellarining narxi mos ravishda 26 999 va 29 999 yuanni tashkil etadi. Oldindan buyurtmalar 23-avgustda rasmiy mini-dastur va yirik onlayn savdo kanallari orqali boshlangan va ketma-ket joʻnatish sentyabrda rejalashtirilgan.

Sentabr oyidagi global mahsulot tadbirida bu robotlar sanoat ishlarini bajarish uchun emas, balki uydagi suhbatdoshlik sohasi, shuningdek, taʼlim yoki kontent yaratish sohasida kirish usuli sifatida taqdim etildi. Mahalliy hisobotlarda Xitoyning yetti shahridagi namoyish doʻkonlari mavjudligi va bulutli yordamchilar bilan hamkorlik tilga olingan.

Ishlab chiqishdagi asosiy urgʻu yuk koʻtarish boʻyicha sanoat imkoniyatlariga emas, balki ixcham korpuslarda yengil va xavfsiz oʻzaro aloqani taʼminlovchi kichik QDD boʻshagiga qaratilgan. Ochiq dastur platformasi esa ixlosmandlar va tadqiqotchilarni moslashtirishga taklif qiladi.

China Mobile VLA/WAM modellarini robotlar apparati bilan bogʻlash uchun Open-RAIL dasturiy taʼminotini ochdi
Batafsil
pandaily.com

China Mobile VLA/WAM modellarini robotlar apparati bilan bogʻlash uchun Open-RAIL dasturiy taʼminotini ochdi

China Mobile kompaniyasi vision-language-action (VLA) va world-action (WAM) kabi modellarni robotlarning haqiqiy korpuslari bilan bogʻlash uchun moʻljallangan muhandislik vositachisi dasturiy taʼminoti boʻlgan Open-RAILni jamoatchilikka ochiq qildi. Ushbu loyiha 16-sentabrda taqdim etildi va nazorat nuqtasi va harakatlanayotgan robot oʻrtasidagi uzilish muammosini – shu jumladan, beqaror nazorat, uzoq muddatli oqim buzilishi va oʻrganish uchun qaytarilmaydigan bajarish maʼlumotlarini – oddiy integratsiya muammosi sifatida emas, balki umumiy tizimli vazifa sifatida koʻrib chiqadi.

Open-RAIL yengil server-mijoz tuzilmasini ifodalaydi, u kuzatuv, natija va boshqaruv jarayonlari uchun uchta asinxron quvvat yoʻlini ishlatadi, shuningdek, bloklar ichida va bloklar orasida ikki darajali onlayn silliqlashni oʻz ichiga oladi. China Mobile maʼlum qiladiki, bunga tufayli birgalikdagi tezlanishning standart chetlanishi 10 rad/s² dan 0,1 rad/s² ga kamaytirildi, bu esa asosiy siyosatni qayta oʻqitish zaruriyati boʻlmagan holda nazorat chastotasidagi 30–50 baravar farqni bartaraf etdi.

Standart apparat abstraksiyasi nazorat, holatni oʻqish va harakatlarni bajarishni birlashtiradi. Bu yangi robot adapterining yuqori darajadagi mantiqni oddiy roʻyxatdan oʻtkazish va ingichka drayverni oʻrnatish tartibi orqali qayta ishlatish imkonini beradi.

Modellar borasida, yagona natija sharti va serverning avtomatik yoʻnaltirishlari jamoalarga VLA yoki WAM ni taxminan 50–100 qator koddan foydalanib integratsiya qilish imkonini beradi. Birinchi jamoatchilik versiyasi toʻrtta turli platformani moslashtiradi, ular orasida AgiBot G1, China Mobile Lingxi (Ti5 T170C), NAVIAI-WA2 va LeRobot backend simulyatori mavjud. Bundan tashqari, u ACT, GR00T N1, RDT, SmolVLA, GO-1, π0/π0.5 va TAO kabi oilalardagi oʻn ta asosiy modelni qoʻllab-quvvatlaydi.

Har bir natija ishga tushiruvi LeRobot kabi Parquet formatida epizodlarni yigʻishi mumkin, qoʻshimcha belgilash xarajatlari talab qilinmaydi, bu esa bir xil koddan foydalanib qurilma, periferiya yoki bulutda baholash va iteratsiya sikllarini quzilishga imkon beradi. Kod va hujjatlar CMCC-TAO/open-rail manzilidagi GitHubʼda mavjud (Apache-2.0 litsenziyasi), va avvalgi preprint VLA-RAIL nomi bilan tanilgan. Laboratoriyalar va startaplar uchun bu haqiqiy robotlarda tezroq sinovdan oʻtish degani: vositachisi dasturiy taʼminot asinxron natija, silliqlash va maʼlumotlar siklini boshqarayotgan vaqtda, ular model gʻoyalariga eʼtibor qaratishi mumkin.

Mashhur