在工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，最近有兩個(gè)熱點(diǎn)很難被忽視：人工智能(AI)和英偉達(dá)(Nvidia)。

毫不意外，這兩者密切相關(guān)，因?yàn)橛ミ_(dá)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(shù)擴(kuò)展到數(shù)字孿生領(lǐng)域，同時(shí)緊密連接著新興的AI技術(shù)。

最近，英偉達(dá)與眾多工業(yè)企業(yè)達(dá)成了合作，包括領(lǐng)先的工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)，如Aveva、羅克韋爾自動(dòng)化、西門子和施耐德電氣，以及泰瑞達(dá)機(jī)器人及其MiR和優(yōu)傲機(jī)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(dòng)機(jī)器人安裝基礎(chǔ)之一的先進(jìn)機(jī)器人公司的領(lǐng)導(dǎo)者，泰瑞達(dá)機(jī)器人總裁 Ujjwal Kumar表示，工業(yè)領(lǐng)域仍然面臨著許多問題，泰瑞達(dá)正與英偉達(dá)合作以幫助客戶解決這些問題。他以自主托盤搬運(yùn)車為例說明了這一點(diǎn)。

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(dòng)托盤搬運(yùn)車的測(cè)試通常是在新的、幾乎完美的托盤上進(jìn)行的，這并不反映大多數(shù)工廠車間的實(shí)際情況。Kumar表示，業(yè)界在很大程度上已經(jīng)接受了這一點(diǎn)，并選擇采用人力來處理那些自動(dòng)托盤搬運(yùn)車無法處理的托盤。

“但我們不想推出的只是另一款自動(dòng)托盤搬運(yùn)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(diǎn)，機(jī)器人需要先進(jìn)的認(rèn)知能力——這就是我們與英偉達(dá) 合作的原因。也正是這種基于人工智能的托盤檢測(cè)系統(tǒng)讓我們能夠根據(jù)其檢測(cè)、響應(yīng)和移動(dòng)方式，提供高水平的托盤檢測(cè)和安全性。”

Kumar解釋說，在將英偉達(dá)的AI功能引入托盤檢測(cè)應(yīng)用之前，行業(yè)內(nèi)的自主托盤搬運(yùn)車能力是帶有“星號(hào)”的，即它只有在機(jī)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(shí)世界的自主系統(tǒng)。我們知道托盤會(huì)來自世界各地，它們可能會(huì)破損、刮擦并且有許多缺陷。但我們的機(jī)器人將不再尋找完美的場(chǎng)景。它們將在不完美的場(chǎng)景和結(jié)構(gòu)不完善的環(huán)境中工作，比典型的機(jī)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(jī)器人和視覺系統(tǒng)一起使用以進(jìn)行質(zhì)量檢查。

軟件堆棧

英偉達(dá)通過三種類型的計(jì)算方法來應(yīng)對(duì)行業(yè)的自動(dòng)化挑戰(zhàn)。英偉達(dá)機(jī)器人產(chǎn)品市場(chǎng)總監(jiān)Gerard Andrews解釋說，第一種是Edge AI計(jì)算機(jī)，該計(jì)算機(jī)在英偉達(dá)的Jetson平臺(tái)上運(yùn)行，并配有完整的軟件堆棧。然后是大型云計(jì)算AI——我們的訓(xùn)練計(jì)算機(jī)。第三種是我們的仿真計(jì)算機(jī)，它可以在部署前詳細(xì)模擬機(jī)器人的性能。有句俗話說，機(jī)器人在進(jìn)入真實(shí)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?cè)谧罱K部署機(jī)器人解決方案時(shí)對(duì)其產(chǎn)生信任。”

英偉達(dá)最近還宣布了用于機(jī)器人手臂的 Isaac Manipulator 軟件堆棧和用于機(jī)器人 3D 視覺的 Isaac Perceptor 軟件堆棧。Andrews補(bǔ)充說，英偉達(dá)已經(jīng)啟動(dòng)了一個(gè)項(xiàng)目組，專注于多模態(tài)AI模型，為人形機(jī)器人接收輸入信息并生成機(jī)器人動(dòng)作。

英偉達(dá)為這些不同類型的應(yīng)用程序開發(fā)了完整的軟件堆棧，Andrews說，“因?yàn)槲覀兿肓私庀拗圃谀睦铩＿@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(gòu)建諸如基于AI的機(jī)器人操控堆棧和基于AI的移動(dòng)機(jī)器人堆棧。其核心是這樣一個(gè)現(xiàn)實(shí)，即您不希望您的解決方案僅在一切都完美時(shí)才起作用。您希望它能夠處理你在現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境中看到的合理變化。”

先進(jìn)機(jī)器人和AI領(lǐng)域的拐點(diǎn)

英偉達(dá)的仿真平臺(tái)正在改變機(jī)器人應(yīng)用開發(fā)的速度，泰瑞達(dá)的投資者經(jīng)常問Kumar，先進(jìn)機(jī)器人和AI領(lǐng)域的拐點(diǎn)何時(shí)到來;也就是說，關(guān)于AI的炒作何時(shí)才能轉(zhuǎn)變?yōu)檎鎸?shí)世界中行業(yè)所需的能力。

這個(gè)拐點(diǎn)可能會(huì)比在制造業(yè)20年中看到的所有技術(shù)采用速度都快。原因在于，過去任何新技術(shù)都需要在工廠中分出一部分——風(fēng)險(xiǎn)最小的部分——來嘗試新技術(shù)，同時(shí)小心不要破壞任何東西。現(xiàn)在，我們的大多數(shù)客戶在試行這些AI算法時(shí)，都在云中的數(shù)字孿生中進(jìn)行，以便在數(shù)百萬種不同的場(chǎng)景中進(jìn)行各種測(cè)試，這將極大地加速技術(shù)的采用。因此，在Kumar看來，這個(gè)拐點(diǎn)會(huì)比工業(yè)界習(xí)慣的速度快得多。

他舉出了美國(guó)北卡羅來納州和密蘇里州的一些小型制造商與泰瑞達(dá)和英偉達(dá)合作開發(fā)應(yīng)用的最新例子，這些應(yīng)用現(xiàn)已在多個(gè)國(guó)家使用。“在過去，只有大公司才能如此迅速地?cái)U(kuò)大規(guī)模。現(xiàn)在，這種擴(kuò)展正是我們正在實(shí)現(xiàn)的。”

AI技術(shù)的融合，使機(jī)器人能夠在非結(jié)構(gòu)化和不斷變化的環(huán)境中更精確地運(yùn)行，并在各種規(guī)模的公司中迅速推廣新的機(jī)器人應(yīng)用。