擁有 40 年歷史並專注於 RISC 架構相關產品的 MIPS，近日宣布針對工業機器人和自動駕駛汽車等平台，推出全新 Atlas 晶片設計，並把目標放在如何將即時性的智慧功能融入實體 AI。
MIPS 從 2022 年開始推出旗下 RISC-V 晶片設計，全新的 Atlas 產品組合主要瞄準汽車、工業和嵌入式技術公司，讓他們能夠在邊緣部署安全、可靠且有效率的實體人工智慧。
MIPS 表示，Atlas 產品結合高效能即時運算、安全性，以及後生成式 AI 模型的邊緣部署，藉此實現下一代自主化平台的開發，面向估計產值達 1 兆美元的實體 AI 市場商機。
瞄準高效率自主化平台需求
在 2025 年 CES 展會上，NVIDIA 執行長黃仁勳曾經指出，實體 AI 時代即將加速來臨，其中兩大關鍵產品即是自動駕駛汽車與機器人；透過在數位孿生中投入現實世界資料，若以自動駕駛汽車來說，開發者將能夠於虛擬世界中提前進行測試，藉此加速產品的上市時程。
對此 MIPS 目前所專注的任務，就是為實體平台打造內建 AI 的控制系統，最快 2026 年該領域就會有相關產品問世。MIPS 執行長 Sameer Wasson 強調，對於高效率自主化平台的需求，Atlas 將能有效推動下一代無人駕駛汽車、工廠自動化和許多其他應用領域的發展。
MIPS 行銷主管 James Prior 更進一步指出，MIPS 正在為實體 AI 提供一系列解決方案，其中涉及即時處理、資料移動、自定義運算和功能安全，以使全球工業機器人和自動化供應商，能夠獲得建立實體 AI 平台所需的一切支援。
實體 AI 所面臨的 3 大挑戰
James Prior 說，想要控制實體 AI 所擁有的挑戰，主要在於三個層面，由先到後分別為「感知」、「思考」和「行動」。
比方說當實體 AI 平台透過多種感測器來「解釋」周圍環境時，整個過程就必須無縫傳輸、整合和處理各種即時資料，接著這些資料再由嵌入式 AI 引擎處理，從而思考如何實現快速、私密的決策，最後再採取安全、精確的行動。
若以機器人而言，開發者想要靈活控制馬達和致動器，就可以透過即時 AI 運算平台實現，並且帶來以難以置信的低延遲控制和迴圈處理。
諮詢公司 Tirias Research 首席分析師 Jim McGregor 認為，MIPS Atlas 能夠跟實體 AI、機器人的運算需求緊密結合，為廠商提供獨特的多執行緒架構和最佳化指令，並透過 Atlas Explorer 提供事件驅動的低延遲效能，以及系統級工作負載分析，藉此滿足實體 AI 平台的多元需求。
從「除草機」看出 AI 重要性
MIPS 執行長 Sameer Wasson 指出，雖然公司技術適用於多種領域，但 MIPS 投入最多心力的部分，依然是汽車嵌入式晶片市場。
Sameer Wasson 說，如果消費者曾經見過「自動除草機」這種產品，就會知道它在「修剪草坪」這件主要任務上，其實做得非常糟糕，這恰好反映出實體 AI 在現實世界會遇到的難題。
簡單來說，由於大多數的草坪都不是平直、連續的，所以單純的自動化機器人，工作效率就會變得很差，因此才需要為實體產品導入 AI 來解決問題。
過去專注 IP 發展，現在跨入實體 AI
Sameer Wasson 表示，MIPS 並不是想成為一家除草機公司，但當公司開始研究機器人相關技術時，其實就發現了在多個機器人領域中，全都存在相同的「除草機問題」，因此才積極嘗試將 AI 技術納入控制體系。
Sameer Wasson 強調，MIPS 過去主要注重於 IP 發展，但公司會從現在開始，擴展到 IP 以外的領域，例如推出範例晶片、電路板，甚至是整個實體 AI 控制的生態系統，包含軟體方面的應用在內，並讓外界能夠輕鬆取得 MIPS 的研究成果。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：VentureBeat、EETimes。首圖來源：MIPS
