Elias Sorensen 跟許多軟體開發者一樣，一直在研究人工智慧，而現在他和他的十人團隊打算把人工智慧教給機器人。
位於丹麥歐登塞的 Mobile Industrial Robots（MiR）的人工智慧專家在教完機器人之後，第一屆搭載 NVIDIA Jetson Xavier NX GPU 的自動操作機器人畢業生將派往工廠和倉庫。
「我們的最終目標是讓機器人採取人類理解的行動方式，人類就能更容易跟機器人並肩工作，而我們將 Xavier NX 部署在網路邊緣，處於我們正在做的事情的最前沿。」Sorensen 說，他將在 GTC Digital 大會的線上講座中介紹 MiR 的開發心得。
MiR 所推出高度貼近地面的機器人，能夠搬運重達 2200 磅的棧板。機器人身上裝有光達、接近度感應器及多架攝影機，研發團隊將這些感應器全接到 Jetson Xavier GPU 上。
推論前方道路
新的數位大腦將充當領航員，融合感應器的資料，讓機器人可以在人、堆高機和其它物體之間穿梭，動態重新繪製安全區域，且視需要改變行進速度。
這些智慧機器人使用 NVIDIA 的 DeepStream 及 TensorRT 軟體，以便在 Xavier NX 上按照於 AWS 雲端環境中 NVIDIA GPU 上完成訓練的模型來進行人工智慧推論作業。
Xavier 的低耗電量、低成本及高效能，加上琳瑯滿目的軟體，成為 MiR 選用它的原因。
Sorensen 說：「減少人工智慧處理作業的成本和耗電量，對我們來說十分重要。我們生產電池供電小型機器人，價格是我們的一大賣點。」他說到目前為止 MiR 已經投放三千多具機器人在福特、Honeywell 及豐田等客戶的工廠裡。
開發團隊目前正在製作新款自動操作機型的原型，為了準備首次試點測試，正在訓練他們的物體偵測模型。
Jetson Nano 支援遠端視覺
這是 MiR 的首款大型人工智慧產品，但倒也不是第一次推出人工智慧相關產品。打從去年十一月以來，MiR 已經推出了搭載 Jetson Nano GPU 的獨立智慧攝影機。
搭載 Jetson Nano GPU 的攝影機以每秒處理15個畫面的速度來偵測物體，這些攝影機相互串連，也跟其它機器人串連，以增強機器人的視覺能力和協助它們在工廠內穿梭。
搭載 Nano 的攝影機和搭載 Xavier 的機器人都在本地端處理攝影機拍攝到的各種資料，只透過網路發送導航決定來指導機器人前進後退。Sorensen 說：「我們的許多客戶都很重視隱私，我們的模組這麼小，功能又如此強大，這是它的主要優點。」
MiR 開發出一款客戶用來訓練攝影機的工具，只要向它展示機器人和堆高機等物體的圖片，它便會自動辨識。他又說客戶能夠輕鬆訂製攝影機的功能，是這款產品成功的關鍵之一。
使用模擬來訓練人工智慧
該公司希望在客戶現場的非技術人員也能輕鬆訓練其智慧機器人。
這個問題更難解決。公路上有標準的交通標誌，可是每間工廠和倉庫都是獨一無二的，有著各種樓層佈局、標誌及棧板。
MiR 的人工智慧團隊想要開發出一款模擬工具，把機器人放在一個用戶可以自訂的虛擬工作區域內。不熟悉人工智慧專門知識的使用者在這個模擬環境中，可以訓練他們的智慧機器人，就像是他們現在訓練智慧相機的作法一樣。
該公司目前正在研究 NVIDIA 的 Isaac 平台，這個平台支援通過模擬進行訓練。
MiR 旗下的人工智慧工業機器人系列產品。
MiR 進入自動機器時代的旅程才剛剛登場。它的母公司 Teradyne 在二月時宣布將投資 3600 萬美元，在歐登塞成立協作式機器人（co-bot）研發中心，作為與 MiR 的姊妹公司 Universal Robotics 合作的一環。
研調機構 ABI Research 的市場觀察員預測，到 2030 年時協作式機器人的市場規模將達 120 億美元。丹麥顧問分析公司 Damvad 指出包括 MiR 與 Universal 在內的丹麥企業，在 2018 年時從協作式機器人這個新興市場賺取了 9.95 億美元。
Sorensen 表示機器人市場有著深厚潛力，加上 NVIDIA 這些公司的助力，「這是機器人產業的大好時機」。