NVIDIA 發表「Mega」Omniverse Blueprint,打造工業機器人機群數位孿生

新框架對工廠和倉庫進行軟體定義測試和最佳化,實現下一個工業 AI 與機器人模擬時代
作者 Madison Huang

據資訊科技研究顧問公司 Gartner 指出,2024 年全球終端用戶在所有 IT 產品上的支出為五兆美元。這個產業建構在電子運算結構的基礎上,完全由軟體定義及加速,現在開始由生成式AI賦能。這個產業的規模雖然龐大,卻也只是依賴原子移動之大型實體工業市場的一小部分。

現下的一千萬間工廠、將近 20 萬個倉庫和 4,000 萬英哩長的高速公路,構成了我們實體世界的「運算」結構。這個由生產設施和配送中心組成的龐大網路,仍然是由人工進行設計、營運和最佳化的。

在倉儲和配送過程中,作業人員面臨著錯綜複雜的決策最佳化問題:變數矩陣還有人類工作者、機器人和代理系統及設備之間的相互依存關係。與 IT 產業不同的是,實體工業市場仍在等待自己的軟體定義時刻。

而這個時刻即將來臨。

Virtual facility with people, machinery and robots all moving around the facility floor. Digital representations of the pathways and sensor inputs can be visualized with colorful arrays.
在設施的數位孿生模型中,精心將人類工作者、機器人和代理系統與設備進行分工整合。圖片來源:Accenture、KION Group。

NVIDIA 今日在 CES 大會發表「Mega」,一個用於先在數位孿生模型中大規模開發、測試和最佳化實體 AI 與機器人機隊,再部署到實際設施的 Omniverse Blueprint。

先進的倉庫和工廠使用由數百個自主移動機器人、機械手臂和人型機器人組成的機隊,與人類一起工作。隨著感測器和機器人自駕系統越來越複雜,需要在模擬環境裡進行協調訓練,以最佳化營運,幫助確保安全和避免作業中斷。

Mega 為企業提供 NVIDIA 加速運算、AI、NVIDIA IsaacNVIDIA Omniverse 技術的參考架構,以開發和測試數位孿生,用於測試驅動機器人、影片分析 AI 代理、設備等的 AI 驅動機器人大腦,以處理這些極為複雜又規模龐大的作業。新框架可為實體設施帶來軟體定義的功能,以持續進行開發、測試、最佳化與部署等作業。

利用世界模擬器開發 AI 大腦,以進行自主協調

透過使用由 Mega 驅動的數位孿生,當中包括協調所有機器人活動和感測器資料的世界模擬器,企業可以持續更新設施的機器人大腦,以聰明地規畫行進路線和執行任務,提高運作效率。

這個藍圖使用 Omniverse Cloud Sensor RTX API,使機器人開發人員能夠同時渲染來自工廠中任何類型智慧機器的感測器資料,以進行極為逼真的大規模感測器模擬。這麼一來便能使用 NVIDIA Isaac ROS 軟體在軟體迴路(SIL)管道中的合成資料,在數位孿生內產生不限數量的情境中進行測試機器人。

Digital facility with workers and robots moving around the floor. Images on either side of this view are tapped into various sensors mounted on the virtual robots moving around the facility.
採用感測器模擬方式提高運作效率。圖片來源:Accenture、KION Group。

供應鏈解決方案公司凱傲集團(KION Group)與埃森哲(Accenture)及 NVIDIA 合作,率先採用 Mega 來改善零售、消費品、包裹服務等領域的營運。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在 CES 大會的舞台上展現這項合作的未來,介紹企業如何利用 Mega Omniverse Blueprint 駕馭複雜的決策網路。

凱傲集團執行長 Rob Smith 表示:「凱傲集團運用 AI 驅動的解決方案,將其視為完善客戶供應鏈與提高生產力策略不可或缺的一環。憑藉 NVIDIA 在 AI 方面的領導地位以及埃森哲在數位科技方面的專業知識,我們正在重塑倉儲自動化。與這些強大的夥伴攜手合作,我們正在創造未來倉庫的發展願景,這些倉庫是智慧敏捷系統的一部分,與身旁周遭的世界一同演進,幾乎可以處理任何供應鏈的挑戰。」

使用 Mega Omniverse Blueprint 創造運作效率

凱傲集團與埃森哲採用 Mega Omniverse Blueprint 為凱傲集團及其客戶建立下一代供應鏈,以提高運作效率。凱傲集團可以透過使用電腦輔助設計檔案、影片、光達、圖像和 AI 生成的資料,在 Omniverse 中捕捉和數位化一個倉庫的數位孿生。

在 NVIDIA Isaac 的驅動下,凱傲集團使用 Omniverse 數位孿生作為其工業 AI 機器人大腦的虛擬訓練和測試環境,利用智慧攝影機、推高機、機器人設備和數位人類。凱傲集團的倉儲管理軟體結合 Omniverse 數位孿生模型,可以為機器人大腦建立和分配任務,例如將貨物從一處搬到另一處。

Digital facility with workers and robots moving around the floor. Dashboard metrics are placed over the viewport of the digital twin, which showcase various throughput and productivity metrics related to the scene.
可以輕鬆將圖形資料導入 Omniverse 視窗,展示生產力和處理量等其他所需的指標。圖片來源:Accenture、KION Group。

這些模擬出的機器人能夠感知環境及進行推理來執行任務,並且能夠規畫下一個動作,然後採取在數位孿生中模擬出的行動。機器人的大腦會感知結果以決定下一步的動作,而 Mega 會精確追蹤數位孿生中所有資產的狀態和位置,如此循環不息。

透過 Mega為各地設施提供服務

全球專業服務領導廠商埃森哲採用 Mega,作為該公司以 NVIDIA AI 和 Omniverse 為基礎所開發出 AI Refinery for Simulation and Robotics 產品的一部分,協助企業利用 AI 模擬重塑工廠和倉庫的設計與持續經營。

埃森哲將透過這個藍圖提供新的服務,包括客製化機器人與製造基礎模型訓練與微調、智慧人型機器人,以及 AI 驅動的工業製造與物流模擬與最佳化,旨在將物理 AI 和模擬的強大功能擴展到全球的工廠和倉庫營運商。例如,現在一家企業可以在選擇並實施最佳方案之前,探索倉庫的多種選擇。

埃森哲董事長暨執行長 Julie Sweet 表示:「隨著企業進入工業 AI 時代,我們正幫助他們使用 AI 驅動的模擬和自主機器人,重塑設計新設施的流程和最佳化現有營運。我們與 NVIDIA 及凱傲集團合作,將協助客戶在數位孿生中規畫營運活動,客戶可以在數位孿生中運行上百種選擇內容,按照當前或不斷變化的市場情況(如季節性市場需求或勞動力可用性)快速選擇最佳方案。這代表著我們的客戶利用科技、資料和 AI 實現價值的新前沿。」

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