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

毫不意外，這兩者密切相關，因為英偉達現(xiàn)在不僅僅局限于其最開始的圖形處理單元(GPU)，正在將其GPU技術擴展到數(shù)字孿生領域，同時緊密連接著新興的AI技術。

最近，英偉達與眾多工業(yè)企業(yè)達成了合作，包括領先的工業(yè)自動化企業(yè)，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(yōu)傲機器人公司。

處理差異化問題

作為一家擁有最大協(xié)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(yè)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(yè)使用的托盤種類繁多。它們上面有油漆和貼紙，某些地方還有碎裂或破損的木頭。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，這并不反映大多數(shù)工廠車間的實際情況。Kumar表示，業(yè)界在很大程度上已經(jīng)接受了這一點，并選擇采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。也正是這種基于人工智能的托盤檢測系統(tǒng)讓我們能夠根據(jù)其檢測、響應和移動方式，提供高水平的托盤檢測和安全性。”

Kumar解釋說，在將英偉達的AI功能引入托盤檢測應用之前，行業(yè)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(xiàn)在，我們的新系統(tǒng)可以說它是適用于現(xiàn)實世界的自主系統(tǒng)。我們知道托盤會來自世界各地，它們可能會破損、刮擦并且有許多缺陷。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(huán)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 模塊與UR5e協(xié)作機器人和視覺系統(tǒng)一起使用以進行質量檢查。

軟件堆棧

英偉達通過三種類型的計算方法來應對行業(yè)的自動化挑戰(zhàn)。英偉達機器人產(chǎn)品市場總監(jiān)Gerard Andrews解釋說，第一種是Edge AI計算機，該計算機在英偉達的Jetson平臺上運行，并配有完整的軟件堆棧。然后是大型云計算AI——我們的訓練計算機。第三種是我們的仿真計算機，它可以在部署前詳細模擬機器人的性能。有句俗話說，機器人在進入真實世界之前，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(chǎn)生信任。”

英偉達最近還宣布了用于機器人手臂的 Isaac Manipulator 軟件堆棧和用于機器人 3D 視覺的 Isaac Perceptor 軟件堆棧。Andrews補充說，英偉達已經(jīng)啟動了一個項目組，專注于多模態(tài)AI模型，為人形機器人接收輸入信息并生成機器人動作。

英偉達為這些不同類型的應用程序開發(fā)了完整的軟件堆棧，Andrews說，“因為我們想了解限制在哪里。這使我們的客戶能夠根據(jù)需要獲取盡可能多的堆棧。這就是為什么我們構建諸如基于AI的機器人操控堆棧和基于AI的移動機器人堆棧。其核心是這樣一個現(xiàn)實，即您不希望您的解決方案僅在一切都完美時才起作用。您希望它能夠處理你在現(xiàn)實世界環(huán)境中看到的合理變化。”

先進機器人和AI領域的拐點

英偉達的仿真平臺正在改變機器人應用開發(fā)的速度，泰瑞達的投資者經(jīng)常問Kumar，先進機器人和AI領域的拐點何時到來;也就是說，關于AI的炒作何時才能轉變?yōu)檎鎸嵤澜缰行袠I(yè)所需的能力。

這個拐點可能會比在制造業(yè)20年中看到的所有技術采用速度都快。原因在于，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?，F(xiàn)在，我們的大多數(shù)客戶在試行這些AI算法時，都在云中的數(shù)字孿生中進行，以便在數(shù)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采用。因此，在Kumar看來，這個拐點會比工業(yè)界習慣的速度快得多。

他舉出了美國北卡羅來納州和密蘇里州的一些小型制造商與泰瑞達和英偉達合作開發(fā)應用的最新例子，這些應用現(xiàn)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(guī)模?，F(xiàn)在，這種擴展正是我們正在實現(xiàn)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(huán)境中更精確地運行，并在各種規(guī)模的公司中迅速推廣新的機器人應用。