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【LLM Inside】智慧家庭AI助手 – SenseCAP Watcher群眾募資中

   

作者:陸向陽

2022年底ChatGPT旋風掀起不久後隨即有2樣相關電子產品受熱議,一是AI Pin,另一是Rabbit R1,兩者標榜能以更直覺便利的方式來使用LLM大語言模型服務。

不過由於部份操作體驗不佳,且與手機搭配語音助理過於類似(Apple Siri早於2011年即有),感覺是在「蹭」LLM熱度,故有人認為這類產品應算「智商稅」,此詞來自對岸,意思是因為自己笨而花了冤枉錢。

雖然如此,但近期Seeed Studio仍提出與Rabbit R1相仿的硬體,稱為SenseCAP Watcher,其價格較Rabbit R1平易,僅89美元,且搭配的LLM不一定要在雲端,也可以在本地端。

Seeed Studio認為修正後的SenseCAP Watcher較務實可行,但依然想試探各界反應,故對此發起群眾募資,期望2024年10月12日前募得1萬美元來投產,然而在9月就已達47,990美元,首批肯定投產。

Rabbit R1、SenseCAP Watcher這類的產品目前的學名是Physical AI Agent,Agent筆者過往較常譯為「代助程式」,即一種省人工的自動化軟體,因此Physical AI Agent或可先譯成:實體(是硬體不是軟體)人工智慧代助器。

技術規格

SenseCAP Watcher內主要有2顆晶片,一是Expressif ESP32S3,另一是Himax WiseEye2 HX6538,前者負責影像感測與無線傳輸(Wi-Fi與藍牙),後者負責AI運算(內含Ethos-U55的AI硬體加速電路),其他硬體配裝也包含攝影機、麥克風、喇叭、觸控螢幕等,至於SD記憶卡、電池也是不可少。

此外還有1個Grove連接器提供I2C介面,2個4孔連接器包含I2C介面、GPIO接腳與供電,以便讓SenseCAP Watch可外接各種感測器,Seeed Studio表示Grove介面的感測器已有上百種;其他還有1個與Rabbit R1類似的滾輪按鈕(稱為Push to Talk)及1顆RGB三色LED燈號。

圖2 SenseCAP Watcher上的Grove連接器可連接100種以上的Grove感測器(圖片來源:Seeed Studio)

家庭IoT與tinyML

SenseCAP Watcher的第一個應用價值,跟已有的智慧喇叭家庭IoT操控應用無太大差別,可以用無線來操控Apple的HomeKit裝置;用UART、USB介面來操控Maker愛用的Arduino、Raspberry Pi;另外也能用HTTP協定跟Maker常用的雲端平台Twilio、IFTTT等互動。

差別是SenseCAP Watcher具備tinyML能力,發話控制可以直接在機內推論判斷,不一定要連到雲端,或者可以對攝影機的影像進行推論,或對感測器數據進行推論,達到更智慧性的操控。

圖3 SenseCAP Watcher可實現條件性操控家庭IoT應用(圖片來源:Seeed Studio)

與雲端或在地LLM串連互動

SenseCAP Watcher真正與Rabbit R1大區別的,是Seeed Studio提供一套名為SenseCraft的軟體工具,該工具具有多種功能,一是維護管理SenseCAP Watcher裝置,包含幫其組態配置藍牙BLE、以無線方式更新其韌體或機內的AI模型,另外也負責一些工作編排(task orchestration)。

二是更重要的,也是SenseCAP Watcher本次的主要技術號召點,即SenseCraft提供LLM的API(應用程式介面),運用該介面可以與雲端或本地端的LLM互動,雲端主要是OpenAI或Seeed Studio官方提供的SenseCraft AI(也可以本地端),本地端則為Ollama或LLaVA、Llama3模型。

至於本地端的LLM用什麼硬體來運作執行?一是一般桌機或筆電PC,二是使用具有NVIDIA Jetson Orin模組的嵌入式系統,對此Seeed Studio推薦自家的reComputer Jetson。

圖4 若使用NVIDIA Jetson Orin,則SenseCAP Watcher的本地端LLM搭配可以是Llama3、LLaVA(圖片來源:Seeed Studio)

如果用PC,官方建議至少要配備NVIDIA GeForce RTX2070以上的顯示卡(充當AI硬體加速器),記憶體至少8GB,儲存空間至少20GB;若是用Mac,則建議要使用M1處理器、16GB記憶體、儲存空間仍為20GB。

另外,為了讓上述的軟體應用開發更為輕鬆容易,SenseCAP Watcher也支援Node-RED,Node-RED只要簡單的方塊拖拉放就幾乎可以完成開發工作。

圖5 本地端LLM支援若使用PC則Windows、Linux、Mac均可,但有作業系統版本、顯示卡等相關要求(圖片來源:Seeed Studio)

圖6 SenseCraft技術示意圖(圖片來源:Seeed Studio)

圖7 SenseCraft AI服務本地端(On-Premise)自己架設不用錢,基本服務也是免費,專業服務每個裝置每個月收取6.9美元,但購買SenseCAP Watcher者第一個也可免費使用專業版(圖片來源:Seeed Studio)

結語

平心而論,SenseCAP Watcher在硬體上較無新意,與過往的Maker硬體、tinyML硬體相近,主要重點在於引入逐漸開放、逐漸本地端發展的LLM方案,以及提供SenseCraft工具讓相關應用開發更快、服務串接更快,這樣是否足以打動Maker?且再觀察一段時間。

陸向陽
陸向陽

Author: 陸向陽

從電子科系畢業後,即以媒體人的角色繼續這段與「電子科技」的不解之緣。歷任電子技術專書作者、電子媒體記者、分析師等角色,並持續寫作不殆。近來投入Arduino、Raspberry Pi等開放硬體的研究與教程介紹。

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