AI對產業的影響是巨大的，比如現在火熱的生成式AI。NVIDIA創始人兼CEO黃仁勛表示，人工智慧的下一個浪潮是具身智能。所謂具身智能，是將智能算法與機器人的感知、行動和環境交互能力相結合，使機器能夠以更自然、更智能的方式與環境進行交互並完成各種任務。
在COMPUTEX 2023上，黃仁勛展示了眾多領先企業如何利用NVIDIA技術打造新的綜合參考工作流程來推進其工業數字化進程。
這套流程將融合NVIDIA的生成式AI、3D協作、仿真模擬和自主機器技術：可連接頂尖電腦輔助設計（CAD）應用以及生成式AI應用程序接口（API）和先進框架的NVIDIA Omniverse；用於仿真和測試機器人的NVIDIA Isaac Sim應用；以及可用於自動光學檢測的NVIDIA Metropolis視覺AI框架。
富士康工業網際網路、宣鼎、和碩、廣達和緯創正在使用新的參考工作流程來優化其工作間和裝配線的運營，同時降低生產成本。
例如，緯創正在使用NVIDIA Omniverse以及Autodesk AutoCAD、Autodesk Revit和FlexSim的輸入數據，為其自動化接收線路和操作間構建數字孿生。緯創還使用NVIDIA Metropolis的AI電腦視覺技術來實現電路板光學檢測的自動化。
此外，NVIDIA還發布了一個新平台，以支持下一代自主移動機器人（AMR）車隊。Isaac AMR可以幫助模擬、部署和管理自主移動機器人車隊。
01 NVIDIA機器人技術優化自動光學檢測（AOI）
全球電子製造業總值達46萬億美元，工廠數量超過1000萬，而生產沒有缺陷的產品對這些工廠至關重要。
全球製造商每年要在質控上花費超過6萬億美元，幾乎在每條產品線上都採用了缺陷檢測的手段，但人工檢測無法跟上需求。
許多製造商使用自動光學檢測（AOI）系統幫助進行檢測，但這些系統的誤檢率往往很高，在已經充滿挑戰的勞動力市場中需要勞動密集型且成本高昂的二次手動檢測，這無疑降低了AOI的價值。
自動光學檢查（AOI）可以幫助製造商更快地識別缺陷，向全球客戶交付高質量的產品。NVIDIA Metropolis視覺人工智慧框架現已支持AOI，還可用於優化從汽車到電路板等產品的檢測工作流程。
02 達明多項創新舉措縮短20%的AOI檢查周期時間
達明使用Isaac Sim模擬、測試並優化其最先進的協作機器人，將AOI集成到工廠車間中的機器人中，同時在機器人上使用NVIDIA AI和GPU在雲端進行推理訓練。
達明機器人AOI解決方案的獨特之處，包括檢測攝影機是直接安裝在鉸接式機器人臂上的，並將GPU集成在機器人控制器上。
這種方式使機器人能夠檢查到固定攝影機無法覆蓋的產品區域，也可以在邊緣使用AI即時檢測缺陷。
但對這些機器人的運動進行編程是一項十分耗時的工作。開發人員必須確定機械臂的精準位置以及最高效的活動順序，從而儘快捕捉可能出現的數百幅圖像。
這可能需要花費幾天的時間，探索數以萬計的可能性，才能確定一項最佳解決方案。達明使用 Omniverse在Isaac Sim中建立了檢測機器人和待檢測產品的數字孿生。
相比對真實機器人進行手動編程，在模擬中對機器人進行編程的花費時間減少了70%以上。使用精確的3D產品模型，在真正的產品生產之前就可以在數字孿生中開發應用，從而節省生產線上的寶貴時間。
通過使用Isaac Sim中的強大優化工具，達明可在NVIDIA GPU上同時探索許多的程序選項。達明最終找到了一個可將每次檢查周期時間縮短20%的高效解決方案。
收集和標記真實世界的缺陷圖像成本高且耗時長，因此達明轉向使用合成數據以提高檢查質量，使用Omniverse Replicator框架來快速生成高質量的合成數據集。這些被精心標記的圖像被用來訓練雲端的AI模型，極大地提高了模型性能。
03 和碩使用全套Metropolis工作流程實現高AOI準確率
除了達明，和碩正在使用全套Metropolis工作流程，支持印刷電路板（PCB）工廠的模擬、機器人和自動化生產檢測。通過Metropolis，這家電子製造巨頭能夠從小型數據集開始快速更新缺陷檢測模型，並使AOI系統的準確率達到99.8%。
和碩生產從主板到智慧型手機、筆記本電腦和遊戲機等各類產品。該公司擁有12座工廠，每天處理300多種產品和5000多個零件，需要完成大量產品質控工作。此外，由於產品更新頻繁，需要不斷對其AOI系統進行修改。
和碩使用NVIDIA Isaac Sim（一種機器人模擬器）對機械臂進行模擬編程，並對其移動機器人車隊的性能進行建模。
NVIDIA Omniverse Replicator提供的合成數據生成功能可用於模擬缺陷，幫助和碩使用域隨機化等技術建立大規模訓練數據集。
在Metropolis中，和碩可以使用NVIDIA TAO工具套件訪問預訓練模型並進行遷移學習，以便運用其經過增強的數據集，建立高精度的缺陷檢測模型。
NVIDIA DeepStream軟體開發套件可用於開發可處理多個影片、圖像和音頻流的優化智能影片應用程序。使用DeepStream，和碩能夠將吞吐量提高10倍。
此外，和碩還使用Omniverse運行檢測設備的數字孿生，模擬未來的檢測流程，提高生產流程的效率。
04 持續壯大的Metropolis生態系統
NVIDIA Metropolis是一個工廠自動化工作流程的集合，它使工業技術公司和製造商能夠開發、部署和管理具有競爭優勢的自定義質量控制系統。
Metropolis可以從企業工業邊緣部署到雲端，龐大且不斷發展的合作夥伴生態系統正在幫助將其推向市場。
大批專業人士正在共同努力推動這項工作的進展，包括傳感器製造商、應用合作夥伴、檢測設備製造商和集成合作夥伴。
成像組件傳感器和系統領先製造商Basler與NVIDIA進行合作，幫助開發人員通過與NVIDIA DeepStream SDK更加緊密地集成以更快地構建支持AI的檢測系統。
Quantiphi採用了Metropolis，正在與世界上最大的飲料生產商之一合作，通過GPU驅動的視覺AI實現對滿載托盤的自動檢查。
Overview和研華都採用了NVIDIA Metropolis，並且正在合作構建一個基於AI的實時檢測系統，以進行工業檢測、產品計數和裝配驗證。
同樣採用了Metropolis的西門子和Data Monsters正在合作構建工業檢測系統，這個系統將Omniverse Replicator合成數據生成，NVIDIA TAO培訓，DeepStream運行時和西門子的NVIDIA Jetson驅動的工業個人電腦結合在一起。
05 NVIDIA全棧架構賦能工業企業
NVIDIA正在與數家領先的工具製造和服務提供商一同在各個工作流程層面建立統一的全棧架構。
在系統層面，NVIDIA IGX Orin提供了一個將工業級硬體與企業級軟體和支持相結合的一體化邊緣AI平台。IGX滿足了邊緣計算獨特的耐久性和低功耗要求，同時提供了開發和運行AI應用所需的高性能。
製造商合作夥伴凌華科技、研華、安提國際、Dedicated Computing、Prodrive Technologies和Yuan正在為工業和醫療市場開發由IGX驅動的系統，這些系統能夠為實際生產帶來數字化優勢。
在平台層面，Omniverse與全球領先的3D、模擬和生成式AI提供商相連接，這個開放的開發平台可以讓團隊在他們喜愛的應用之間建立互操作性，比如來自Adobe、Autodesk和西門子的應用。
在應用層面，Isaac Sim使企業能夠構建並優化部署AI機器人。製造商可以與工業自動化公司READY Robotics合作，在將機器人部署到現實世界之前，在仿真中對機器人任務進行編程。SoftServe和FS Studio等仿真技術合作夥伴通過構建基於數字孿生的仿真，為客戶縮短開發時間。
另外，在應用層面，NVIDIA Metropolis中的一系列工廠自動化AI工作流程使工業方案商和製造商能夠開發、部署和管理降本提效的定製化質量控制解決方案。包括凌華科技、安提國際、德勤、Quantiphi和西門子在內的龐大合作夥伴生態正在幫助推廣這些解決方案。
06 結語
在生成式AI、3D協作、仿真模擬和自主機器技術的驅動下，製造業原有的工作流程正在改變，而NVIDIA提供全棧架構幫助製造業企業擁抱新革新，推動數字化轉型。
