研揚接獲任務，需提供解決方案以升級客戶的服務型機器人產品線，使其能以高速度與高精準度自主完成一系列複雜任務。雖然機器手臂等解決方案在製造業中已相當普遍，但它們通常僅用於特定、重複且單一維度的任務。相比之下，客戶目標是開發一種更靈活、多面向的選項，使其更像具備擬人化的服務型機器人，而非靜態的機械設備。
面對這項高難度的目標，研揚必須提供一款結合可靠硬體與支援先進運算及 AI 推論能力的精巧產品，以滿足此類應用需求。最符合這些需求的解決方案是 PICO-RAP4，它在 100mm x 72mm 的精巧 PICO-ITX 規格中，搭載了第 13 代 Intel® Core™ 處理器。
開發先進的自主服務型機器人需要一個功能強大且具備能源效率的平台。由於機器人需要根據複雜的演算法進行即時任務執行，因此需要強大的運算能力。此外，該解決方案還需具備轉換並執行客戶 AI 推論模型的方法，以引導其實際運作。
第二個更實際的考量是，機器人該如何取得由客戶推論模型所分析的數據。這點至關重要，因為數據品質將直接影響機器人的決策過程，進而影響物體辨識輸出的準確性以及決策速度。因此，所選的解決方案必須配備高速介面，以便安裝相機與感測器。
最後，該解決方案需具備作為機器人控制中心的能力。因此，它必須具備相關通訊協定，以將指令傳送至機器人的硬體，確保指令能被迅速且準確地執行。
該機器人的部署情境相當廣泛，各垂直市場皆為潛在受益者。例如製造業的產品組裝、農業的作物管理，以及飯店業的自動化餐飲服務，皆可委託該機器人執行。因此，PICO-RAP4 的全方位品質使其成為驅動該機器人的絕佳選擇。
為執行自主運作所需的 AI 推論模型，該機器人採用了 PICO-RAP4 的嵌入式 Intel® Core™ i7-1370PE 處理器，提供 6 個效能核心 (P-core)、8 個效率核心 (E-core) 與 20 個執行緒，具備極高的處理能力與 CPU 頻率，足以應對嚴苛的 AI 任務。同時，其效率核心也能在執行背景作業時保持能源效率。雖然 CPU 並非機器人 AI 功能的主要來源，但 PICO-RAP4 的處理器也整合了多項先進技術，包括 Intel® Deep Learning Boost、Intel® Gaussian & Neural Accelerator 及 Intel® AVX2，這些技術對於加速 AI 工作負載與提升機器學習效能至關重要。
為了管理應用程式絕大多數的 AI 工作負載，PICO-RAP4 的 M.2 2280 M-Key 插槽支援 PCIe 4.0 x4 介面，並配置了高規格的 AI 加速模組。PICO-RAP4 的高頻寬 PCIe 介面讓 AI 加速模組能夠零延遲地處理客戶多樣化的影像辨識、自然語言處理及決策演算法。
PICO-RAP4 的 FPC 連接器支援 MIPI 相機整合，並可透過兩個 USB 3.2 Gen 2 連接埠連接兩台高畫質相機以擷取多源視覺數據，並由 Intel® UHD Graphics 提供支援。此外，該主機板的兩個序列埠提供 RS-232/422/485 訊號介面，用於連接 GPS 模組與環境感測器。
機器人的控制功能取決於 GPIO 與致動器及馬達之間的互動。為確保位置準確性與導航能力，其 I2C 介面支援加速度計、陀螺儀與溫度感測器。此外，板上的所有序列通訊皆受惠於內建 TPM 2.0 所提供的數據加密保護。
此外，PICO-RAP4 透過雙 LAN 連接埠，實現了機器人與其他裝置之間快速且可靠的連線，分別支援 Intel® Ethernet Controller I226-V 與 Intel® Ethernet Connection I219-LM 技術，傳輸速度達 2.5GbE 與 1GbE。此週邊裝置陣列在推論演算法所傳輸指令的協助下，促進了根據機器人周遭環境的自主導航。得益於內建的 TPM 2.0，此通訊方式亦強化了數據安全性。
自主機器人領域中常被忽略的一環，是對於環境聲音的反應能力。透過全功能音訊接頭（含 line-in、line-out 及麥克風），PICO-RAP4 強化了機器人的情境感知能力，使其能理解語音指令，並在遇到問題時發出警報。
得益於 PICO-RAP4，研揚的客戶成功開發出一款全自動化服務型機器人，能部署於從零售到農業等各行各業的多元環境中。憑藉出色的 CPU 基礎，處理來自板載多樣化且豐富的週邊裝置數據時，能將延遲降至最低。這種運算強健性也有助於提供最大化 AI 加速模組效能所需的電力，創造出提升 AI 演算法處理能力的循環。
該主機板對 MIPI 與 USB 相機的雙重支援，提高了機器人執行任務的準確性，因為輸入 AI 演算法的資訊品質更為可靠。此外，包含 line-in/line-out/麥克風功能的完整音訊支援，進一步擴展了機器人的功能，使其能夠處理語音指令，同時利用其卓越的運算能力，透過機器學習改善使用者體驗。
最後值得一提的是，儘管 PICO-RAP4 體積極為輕巧，卻提供了眾多介面，可容納不同類型的感測器且不會影響訊號品質。PICO-RAP4 被證明是客戶高效且強大的解決方案，對於推動先進自主機器人的發展極具貢獻。此案例說明了隨著機器人領域的演進，研揚將持續站在產業尖端。