背景与挑战 解决方案 移动机器人凭借着在效率、场景适应性、经济性等方面的优势，已经日趋广泛地应用于工业巡检、安防巡逻、园区服务等诸 多场景之中，并展现出了巨大的发展潜力。作为移动机器人的关键模块，移动机器人控制器承载着传感数据集成、数据处理、 控制等重要负载，需要在算法、算力、稳定性、易用性等方面克服严峻的挑战，以加速移动机器人方案在不同场景的落地 应用。 要加速移动机器人的场景化落地，满足用 要加速移动机器人的场景化落地，满足用户对于移动机器人日渐增长的需求，机器人产品与方案提供商需要在算力、稳定性、 经济性等方面入手，化解如下挑战： 1. 复杂的负载带来较高的算力要求：为了满足更复杂、更广泛的场景应用所需，实现更高的任务精确度、智能性，移动机器 人正在强化 3D 点云 + 视觉多传感器融合、深度学习推理等技术的应用，这些应用负载带来了较高的算力要求。 2. 技术门槛较高带来产品开发困境：移动机器人是一种较为复杂 高，在技术实现难度、算力平台复杂性等方面，远超普通机器人，这就带来了较高的技术门槛。 3. 繁多的模块与外设带来成本、可靠性、运维等多重挑战：在移动机器人开发过程中，各种模块、外设数量繁多且种类多 样，不同组件的部署会导致机器人设计面临较大的挑战。 基于英特尔® 架构的移动机器人控制器方案，该控制器搭载了英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器，结合英特尔® oneAPI 工具包、 英特尔® 发行版 OpenVINO™