AI如何使機器人更具自主性和適應性？

在工業自動化技術領域，最近有兩個熱點很難被忽視：人工智慧(AI)和英偉達(Nvidia)。

不要改變原內容的意思，微調內容，重寫內容，不要續寫：「不僅如此，這兩者密切相關，因為英偉達不僅限於其最開 始的圖形處理單元（GPU），正在將其GPU技術擴展到數位孿生領域，同時緊密連接新興的AI技術。 」

最近，英偉達與眾多工業企業達成了合作，包括領先的工業自動化企業，如Aveva、羅克韋爾自動化、西門子和施耐德電氣，以及泰瑞達機器人及其MiR和優傲機器人公司。 Recently, Nvidia has collaborated with numerous industrial enterprises, including leading industrial automation companies such as Aveva, Rockwell Automation, Siemens, and Schneider Electric, as well as Teradynehi'sobowell Automation, Siemens, and Schneider Electric, as well as Teradyne’sobosobos divisionhits'sobosubtics#.化問題

作為一家擁有最大協作和自主移動機器人安裝基礎之一的先進機器人公司的領導者，泰瑞達機器人總裁Ujjwal Kumar表示，工業領域仍然面臨著許多問題。泰瑞達正與英偉達合作以幫助客戶解決這些問題。他以自主托盤搬運車為例說明了這一點。

工業使用的托盤種類繁多。它們上面有油漆和貼紙，某些地方還有磨裂或破損的木頭。然而，自動托盤搬運車的測試通常是在新的、幾乎完美的托盤上進行的，這並不反映大多數工廠車間的實際情況。 Kumar表示，業界在很大程度上已經接受了這一點，並選擇採用人力來處理那些自動托盤搬運車無法處理的托盤。

“但我們不想推出的只是另一款自動托盤搬運車。” Kumar說，“我們希望為客戶提供完全自主的解決方案。但要做到這一點，機器人需要先進的認知能力—這就是我們與英偉達合作的原因。

Kumar解釋，將英偉達的AI功能引入托盤檢測應用之前，行業內的自主托盤搬運車能力是帶有“星號”的，即它只有在機器人工作條件是完美的情況下才是自主的。但現在，在我們的新系統可以說它是適用於現實世界的自主系統。我們知道托盤會來自世界各地，它們可能會破損、刮擦並且有許多缺陷。但我們的機器人將不再尋找完美的場景。它們將在不完美的場景和結構不完善的環境中工作，比典型的機器人解決方案能夠處理的情況具有更多的變化。

圖：Jetson Edge AI 模組與UR5e協作機器人和視覺系統一起使用以進行品質檢查。

軟體堆疊

英偉達透過三種類型的運算方法來應對產業的自動化挑戰。英偉達機器人產品市場總監Gerard Andrews解釋說，第一種是Edge AI計算機，該計算機在英偉達的Jetson平台上運行，並配有完整的軟體堆疊。然後是大型雲端運算AI——我們的訓練計算機。第三種是我們的模擬計算機，它可以在部署機器人之前詳細模擬機器人的性能。有句俗話說，機器人在進入現實世界之前，要在模擬中度過一千次生命，我們相信這樣才能讓人們在最終部署機器人解決方案時對其產生信任。

英偉達最近也宣布了用於機器人手臂的 Isaac Manipulator 軟體堆疊和用於機器人 3D 視覺的 Isaac Perceptor 軟體堆疊。 Andrews補充說，英偉達已經啟動了一個專案小組，專注於多模態AI模型，為人形機器人接收輸入資訊並產生機器人動作。

英偉達為這些不同類型的應用程式開發了完整的軟體堆疊，Andrews說，「因為我們想了解限制在哪裡。這使我們的客戶能夠根據需要獲取盡可能多的堆疊。這就是為什麼我們構建諸如基於AI的機器人操控堆疊和基於AI的移動機器人堆疊。現實世界環境中看到的合理變化。 Kumar，先進機器人和AI領域的拐點何時到來;也就是說，關於AI的炒作何時才能轉變為真實世界中行業所需的能力。

這個拐點可能會比在製造業20年中看到的所有技術採用速度都快。原因在於，過去任何新技術都需要在工廠中分出一部分——風險最小的部分——來嘗試新技術，同時小心不要破壞任何東西。現在，我們的大多數客戶在試行這些AI演算法時，都在雲端中的數位孿生中進行，以便在數百萬種不同的場景中進行各種測試，這將極大地加速技術的採用。因此，在Kumar看來，這個轉折點會比工業界習慣的速度快得多。

他舉出了美國北卡羅來納州和密蘇裡州的一些小型製造商與泰瑞達和英偉達合作開發應用的最新例子，這些應用現已在多個國家使用。 「在過去，只有大公司才能如此迅速地擴大規模。現在，這種擴展正是我們正在實現的。」

AI技術的融合，使機器人能夠在非結構化和不斷變化的環境中更精確地運行，並在各種規模的公司中迅速推廣新的機器人應用。

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