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[导读]“AI 的新一波浪潮是物理 AI。AI 能够理解物理定律,并与人类并肩作战,”黄仁勋表示,“机器人和物理 AI 正在成为现实,而不仅是出现在科幻小说。这真的令人兴奋。”

在2024年6月2日的Computex展会上,英伟达CEO黄仁勋再次身穿皮衣登台,发表了主题为“Accelerate Everything”(加速一切)的演讲。而在黄教主所提到的英伟达正在加速的这一切应用中,机器人是非常重要的一环。

虽然机器人由来已久,但黄教主所提到的机器人是AI与机器人相结合的“物理AI”,一切可移动的机器都将实现自主化,这既是AI的下一波浪潮,也是全新机器人时代的到来。

“AI 的新一波浪潮是物理 AI。AI 能够理解物理定律,并与人类并肩作战,”黄仁勋表示,“机器人和物理 AI 正在成为现实,而不仅是出现在科幻小说。这真的令人兴奋。”


AI加持不仅在具身智能,而是所有可移动机器

最近一两年来,人形机器人引发了人们对于具身智能的向往和追求,有着和人类似的外观,且具备和人相似的交互和情感互动方式的人形机器人,被视为我们对于机器人追求的终极形态。但其实机器人的概念并不局限于人形,包括AMR和机械臂等也都是机器人的一种。尤其是在未来的智慧工厂中,需要的是多种形态的机器人的共同参与,与人类协同工作。所有的形态的机器人,不管是轮式也好,机械臂也好,亦或者人形机器人,我们都希望其能够具备自主性,能够适应多变的工作环境和任务需求;通过学习和适应不同的操作模式、环境变化和用户习惯,自主完成复杂任务并作出决策。

黄仁勋表示,英伟达将会为每种机器人系统创建平台,这包括机器人工厂和仓库、操控机器人、移动机器人和仿人机器人等。这些机器人平台都需要计算机加速库和预处理模型,而Omniverse为各类机器人提供了一个学习和成长的空间,使其能够真正成为AI机器人。未来将是机器人的时代。所有的工厂都将由机器人运营,它们不仅将协同工作,还将负责制造各种机器人产品。在这一过程中,机器人之间的互动将成为常态。


仓储生态系统:终将实现完全机器人化

仓库物流,或更精确地说“内部物流运营”,是整合、自动化和管理订单履行中心或配送中心产品流动的艺术。NVIDIA 的 GPU 驱动的 AI 解决方案为供应链管理增添了新的视角。通过运用智能视频分析、机器人技术以及其他自动化管理工具,这些技术不仅提升了操作效率和流程速度,还增强了仓库机器人在整个流程中从采集到打包再到运输订单的准确性和端到端可视性。

据悉,仓库和制造中心正在利用人工智能机器人解决产品流的巨大复杂性。这些机器人利用强大的深度神经网络进行感知、分割和姿势估计,以感知环境、检测物体、自主导航和移动物体。市场领导者正在通过提高吞吐量、按订单定制和差异化客户体验来扩大竞争优势。

此外,大型零售商也正在使用机器人技术来替代人工的库存盘点工作。机器人会根据优先级和部门卸载和分类商品、检查库存水平、纠正货架位置并确保价格准确性。为了解决产品规模和种类带来的吞吐量挑战,可以使用边缘计算来检测、分类、估计包裹的大小和定位,自动调整传送带的速度并优化机械分类,这有助于最大限度地减少产品损坏和机器停机时间。

英伟达正在致力于打造一个更智能的Wearhouse Ecosystem,通过生态合作伙伴的参与,来打造更加智慧的仓储物流中心。黄教主表示,机器人仓库的生态系统非常复杂,要建立一个现代化的仓库,需要很多公司、很多工具和很多技术,仓库的机器人化程度越来越高,总有一天会完全实现机器人化。

黄教主在Computex展示了一个来自KENMEC为Giant Group打造的仓储生态系统。在这其中,KENMEC负责将来自EdgeAI和机器人、软件、ODM的三部分整合在一起,打包成一个完整的智慧仓储方案提供给Giant Group。

在每个像KENMEC这样打造的仓库生态系统中,都高度依赖于与软件行业相连的软件开发工具包(SDK)和应用程序接口(API),这些工具和接口也同样连接到边缘人工智能领域。此外,还设计有针对可编程逻辑控制器(PLCs)的系统和为原始设计制造商(ODMs)定制的机器人系统。这些系统由集成商负责整合,最终构建出客户的仓库解决方案。

而英伟达则为整个仓储物流系统提供了土壤,让其能够互联互通,相互耦合在一起,英伟达的OMNIVERSE就是整个生态构建的技术底座。


机器人工厂:助力数字孪生,赋予机器人精准感知

来自IFR的一个报告显示,2022年全球安装了553052台工业机器人,其中亚洲地区的安装总量占比高达73%。近6年来,全球每年机器人的安装数量翻了一倍多,这体现出工业自动化的强劲和持续增长态势。先进制造正在飞速发展,而机器人则能够在其中大展拳脚。

富士康正在建设一些全球最先进的工厂,这些工厂的生态系统集成了边缘计算、机器人技术、专门设计的工厂管理软件、工作流程以及机器人编程。此外,这些系统还包括用于协调数字工厂与人工智能工厂的可编程逻辑控制器(PLC)计算机,与公司的软件开发套件(SDK)紧密相连。而要成为最为先进的工厂,数字孪生必不可少。

富士康已经为其先进工厂建立了数字孪生工厂,同时台达电也在构建自己的数字孪生工厂,其工厂的一半是实体的,一半是数字化的。和硕集团与Tron公司同样在为其机器人工厂建立数字双胞胎,以实现全面的数字化和自动化升级。这些进步不仅提高了生产效率,也推动了工业自动化和智能制造的发展。

据黄教主介绍,一个机器人工厂中有三台电脑,通过Nvidia AI训练人工智能,机器人在PLC系统上运行,用于协调工厂。在Omniverse中能够模拟实际工厂中的这些过程,并且让多台机器人和机器人工厂共享同一个虚拟空间,Omniverse可以为电脑提供加速层和预训练人工智能模型。

英伟达正在与西门子开展重要合作,这一合作涉及在全球范围内的工厂应用,其中SIMATIC Pick AI集成了Isaac Manipulator,并涉及多家机器人公司,包括ABB、库卡(Kuka)、安川(Yaskawa)、Fenuck、通用机器人(Universal Robotics)和Tech Man。

此外,多个公司正在整合英伟达的技术以提升其产品的功能和效率。例如,Arcbest利用Isaac Perceptor来增强其Vaux智能自主机器人的物体识别和人体运动跟踪能力;比亚迪电子公司则将Isaac Manipulator和Perceptor集成到其人工智能机器人中,以提高生产效率。Idealworks将Isaac Perceptor融入其iw.os软件,以在工厂物流中使用AI机器人。

Alphabet旗下的Intrinsic正在将Isaac Manipulator整合进其Flow State平台,以提升机器人的抓取能力。Gideon公司将Isaac Perceptor集成到其TREY AI驱动的叉车中,推动AI在物流行业的应用。Rgo Robotics公司则在其基于先进视觉AMRS感知引擎中使用Isaac Perceptor。

总结下,全球电子行业领导企业正在将 NVIDIA 自主机器人技术集成到他们的工厂中,利用 Omniverse 中的模拟功能来测试和验证物理世界的新一代 AI。全球 500 多万台预编程机器人也在此行列中。通过利用先进的机器学习和计算机视觉技术,Isaac Perceptor帮助机器人更好地理解其周围的环境,实现更高的操作精度和自主性,极大地扩展了机器人的应用范围和效能,这对于工业自动化和智能制造领域特别有价值。


未来:由机器人工厂制造智能机器人和自主汽车

黄教主表示,物理人工智能已经到来,未来的很多产品都将会是由机器人工厂打造。其中有两个非常高产量的产品,一是自动驾驶汽车,二是仿人机器人。

在汽车的制造方面,英伟达再次构建了整个堆栈,明年英伟达将与梅赛德斯车队一起投入生产;2026年,JLR车队也将投入生产。未来英伟达将向全世界提供整个汽车智能制造的先进堆栈。在仿人机器人方面,英伟达正在积极开发基础模型,帮助其具备更好的世界理解能力。通过大量的数据训练,未来将会在这方面看到巨大的飞跃。

在此次Computex上,英伟达对于机器人技术的一系列发布受到广泛关注,展示了其在人工智能和机器人技术领域的最新进展。在小编看来,AI与机器人的结合将会是必然,而英伟达的“物理AI”布局由来已久,已经在诸多实际应用中实现了真正意义上的“加速”。一方面,英伟达将AI技术与机器人实际需求相结合,赋予了技术真正的实际应用价值;另一方面,英伟达不仅是发布单一产品或技术,而是致力于构建一个涵盖软件、硬件和合作伙伴的全面机器人生态系统。这不仅有助于推动整个产业链发展,也将会强化其在机器人领域的领导地位。

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