AI赋能工业，NVIDIA展示如何利用AI技术打造数字化流程及智能工厂

（文/程文智）如今的AI已经在很多地方得到了应用，工业应用一直是AI想要攻克的堡垒，而AI如果想要能在工业制造业、医疗保健、零售等工业场景得到应用，就需要将这些场景进行数字化，只有数字化之后，AI技术才能有用武之地。那么如何对这些场景进行数字化，并将AI技术导入其中呢？

在近期举办的COMPUTEX 2023上，NVIDIA展示了他们针对工业场景应用的AI产品和解决方案，包括Omniverse、Metropolis，以及Isaac AMR。在NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋看来，用户可以利用Omniverse来培训AI，然后利用其AI部署和边缘部署系统Metropolis来部署AI。

他在分享中表示，全球制造业的价值有46万亿美元，工厂数量超过1000万家，它们是工业数字化的重点，如果能够以数字化的方式制造产品，那么生产产品的效率和质量都会得到大幅提升。此次演讲，黄仁勋展示了多家电子制造商如何利用NVIDIA技术打造数字化流程，实现全数字化智能工厂的愿景。

这些企业通过Omniverse和生成式AI 的API接口，以连接他们的设计和制造工具，从而构建工厂数字孪生。他们还使用NVIDIA Isaac Sim模拟和测试机器人，并使用视觉AI框架NVIDIA Metropolis实现光学检测的自动化。

最新组件NVIDIA Metropolis for Factories可以创建定制化的质控系统，为制造商带来竞争优势。该组件正在帮助企业开发先进的AI应用。

使用AI提升工厂效率

黄仁勋在主题演讲中提到，目前包括富士康工业互联网、和硕、广达、西门子和纬创在内的超过50家制造业和工业自动化供应商，在使用Metropolis。Metropolis 是一个工厂自动化工作流程的集合，它使工业技术公司和制造商能够开发、部署和管理具有竞争优势的自定义质量控制系统。

他拿和硕举例说，在Omniverse中，和硕首先构建了工厂的数字孪生，将各种分散的三维和计算机辅助设计（CAD）数据集整合在一起，为计划员和供应商提供实时的、综合的工厂数据视图。在基于云原生的数字孪生中，计划员可以在实际部署变更之前通过虚拟环境优化布局。

数字孪生还被用作和硕感知人工智能的训练平台，他们使用基于Omniverse构建的NVIDIA Isaac Sim来模拟和优化移动机器人群，这些机器人在工厂内部运输材料，并在生产线上协助拾取和放置机器人臂。

在完全运营的工厂中，和硕部署了自动光学检测（AOI）设备，这些设备沿着生产线布置，可以降低成本并增加生产线的通行能力。NVIDIA Metropolis使得和硕能够快速开发和部署基于云原生的高精度AOI工作流程。Ambiurous Replicator生成了复杂和昂贵的PCBA缺陷的合成数据集，如划痕、缺失或错位的元件等。然后，和硕将合成数据与NVIDIA预训练模型相结合，利用NVIDIA Tao进行训练、调整和优化，并使用NVIDIA DeepStream进行实时推断，从而实现了99.8%准确率的AOI性能，并提高了4倍的吞吐量。

此外，富士康工业互联网正在与Metropolis生态合作伙伴一起实现电路板质控检测点重要环节的自动化；宜鼎在使用Metropolis实现产线光学检测流程的自动化；纬创在使用 NVIDIA Omniverse 以及 Autodesk AutoCAD、Autodesk Revit 和 FlexSim 的输入数据，为其自动化接收线路和操作间构建数字孪生；同时，纬创还使用 NVIDIA Metropolis 的 AI 计算机视觉技术来实现电路板光学检测的自动化。

可以看到越来越多制造厂开始采用AI技术来提高生产线吞吐量、降低成本，并提高生产质量。

不断壮大的合作伙伴生态系统支持 Metropolis

Metropolis 可以从企业工业边缘部署到云端，庞大且不断发展的合作伙伴生态系统正在帮助将其推向市场。据NVIDIA介绍，大批专业人士正在共同努力推动这项工作的进展，包括传感器制造商、应用合作伙伴、检测设备制造商和集成合作伙伴。

比如，成像组件传感器和系统领先制造商Basler与NVIDIA进行合作，帮助开发人员通过与NVIDIA DeepStream SDK更加紧密地集成以更快地构建支持AI的检测系统；Quantiphi 采用了Metropolis，正在与世界上最大的饮料生产商之一合作，通过GPU驱动的视觉AI实现对满载托盘的自动检查；Overview和研华都采用了NVIDIA Metropolis，并且正在合作构建一个基于AI的实时检测系统，以进行工业检测、产品计数和装配验证；西门子和Data Monsters在基于Metropolis构建工业检测系统，这个系统将Omniverse Replicator合成数据生成，NVIDIA TAO训练，DeepStream运行时和西门子的NVIDIA Jetson驱动的工业个人计算机结合在一起。

Nvidia Isaac AMR助力智能工厂

工厂数字化是未来的一个发展趋势，智能工厂中，机器人是不可或缺的存在，因此，NVIDIA还推出了一个移动机器人平台NVIDIA Isaac AMR，提供参考设计给希望构建机器人的人使用。

据介绍，NVIDIA构建了完整的机器人堆栈，从芯片到算法，包括先进的感知、地图构建、定位和规划，以及云端地图系统。无论用户想如何使用，NVIDIA都提供开放的选择，包括芯片、系统、软件和算法。该机器人平台不仅具备先进的功能，还提供先进的参考系统Nvidia Nova Orin。据悉，该数字化机器人堆栈已经准备就绪，可为机器人应用提供支持。

为了提高生产效率和工人安全性，工厂和仓库开始采用完全自主的自动化系统AMR，替代手动叉车和引导车辆。构建AMR是有挑战的，因为它是一个非常复杂的软件系统，类似于自动驾驶汽车，只是它在特定的环境之中。而NVIDIA Isaac AMR可提供一体化的解决方案，用于部署完全自主的移动机器人，该解决方案的核心是Nova Orin芯片，配备多个相机、LIDAR、雷达，以及其他先进的传感器和计算硬件，实现模拟中的映射自主性。借助云服务生成准确而详细的三维立体地图，加速映射过程。这些地图可以根据需要切割为适用于不同自主机器人使用的二维地图。机器人通过激光雷达，或摄像头实现可靠的自主到，适应复杂和动态的环境。

Isaac任务控制利用合作库优化路径规划，提高运营效率。开发人员可以利用Isaac Sim和Nvidia Omniverse在数字化的操作环境中创建逼真的数字孪生，使完全自主的机器人能够在模拟环境中接受复杂任务的训练。在真实部署之前，所有操作都可以在Isaac Sim中进行全面验证。可以说，Isaac AMR加速了企业向完全自主的迁移，降低了成本，并加快了下一代自主移动机器人的部署。

由于Nova无法分辨真实环境和模拟环境，它以为自己处于真实环境中，因为所有传感器正常工作，物理规律适用，能够导航和定位。基于这个特性，开发者可以在Isaac中设计、模拟和训练机器人，并将Isaac Sim这一软件系统应用于实际机器人中。通过适应和调整，机器人能够执行相同的任务。