NVIDIA與寶馬集團(tuán)今日共同宣布，寶馬集團(tuán)已采用全新NVIDIA Isaac?機(jī)器人平臺(tái)對(duì)其車廠進(jìn)行優(yōu)化，利用先進(jìn)的AI計(jì)算與可視化技術(shù)為其打造物流機(jī)器人。

此次合作重點(diǎn)圍繞實(shí)施基于NVIDIA技術(shù)的端到端系統(tǒng)展開，采用基于軟件架構(gòu)開發(fā)、運(yùn)行于NVIDIA開放式Isaac機(jī)器人軟件平臺(tái)的機(jī)器人，完成從訓(xùn)練、測(cè)試到部署的全過程。寶馬集團(tuán)希望借此合作優(yōu)化物流工廠的流程，以更快捷、更高效地生產(chǎn)定制化配置的汽車。開發(fā)完成后，系統(tǒng)將在寶馬集團(tuán)全球范圍內(nèi)的工廠進(jìn)行部署。

“寶馬集團(tuán)采用 NVIDIA Isaac機(jī)器人平臺(tái)重塑其工廠物流管理流程是一次具有革命性意義的舉動(dòng)。” NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示，“寶馬集團(tuán)引領(lǐng)著機(jī)器人工廠時(shí)代，利用在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域取得的突破進(jìn)展，創(chuàng)造出下一個(gè)高度可定制、及時(shí)、有序的制造水平。”

寶馬集團(tuán)物流高級(jí)副總裁Jürgen Maidl表示：“寶馬秉承著將選擇權(quán)交給客戶的原則，為不同客戶提供針對(duì)各款車型，多樣化功能的量身定制。要想在一條生產(chǎn)線上，生產(chǎn)更高質(zhì)量、高度定制化的各款車型，需要端到端的先進(jìn)計(jì)算解決方案。與NVIDIA的合作使我們能夠推進(jìn)當(dāng)前工廠物流的未來發(fā)展，并最終讓寶馬集團(tuán)的全球客戶滿意。”

此次合作將采用NVIDIA DGX AI?系統(tǒng)和Isaac仿真技術(shù)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試；采用NVIDIA光線追蹤GPU對(duì)合成機(jī)器零件進(jìn)行渲染，以此強(qiáng)化訓(xùn)練；并采用基于高性能NVIDIA Jetson?和EGX? edge計(jì)算機(jī)以及Isaac軟件開發(fā)套件（SDK）構(gòu)建的一組全新AI機(jī)器人。

寶馬集團(tuán)供應(yīng)鏈龐大，工廠從4，500個(gè)供應(yīng)商那里接收數(shù)百萬個(gè)零件，單一零件編號(hào)數(shù)量高達(dá)23萬。而隨著寶馬集團(tuán)的汽車銷售在過去10年中翻了一番，達(dá)到250萬輛，這些數(shù)字還會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。此外，寶馬集團(tuán)的車輛平均為客戶提供100種不同的定制化選擇，意味著99％的客戶訂單都各有差別，這些都為工廠物流帶來了巨大挑戰(zhàn)。

為了優(yōu)化這種物料流層面極高的復(fù)雜性，如今自主AI物流機(jī)器人能夠協(xié)助當(dāng)前流程，在同一條生產(chǎn)線上，組裝高度定制化的車輛。

Maidl表示： “大量定制化配置的需求從根本上來講，在三個(gè)基礎(chǔ)層面對(duì)寶馬集團(tuán)的生產(chǎn)帶來了挑戰(zhàn)，即計(jì)算、物流規(guī)劃和數(shù)據(jù)分析。”

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，寶馬集團(tuán)選擇與NVIDIA合作。使用NVIDIA的Isaac機(jī)器人平臺(tái)開發(fā)五款具有AI功能的機(jī)器人，來改進(jìn)物流工作流程，如用于自動(dòng)運(yùn)輸物料的導(dǎo)航機(jī)器人、用于選擇和整理零件的操控機(jī)器人，這些機(jī)器人都采用NVIDIA Jetson AGX Xavier?和EGX 邊緣計(jì)算機(jī)。

基于NVIDIA Isaac SDK開發(fā)的機(jī)器人，利用大量強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以處理感知，分割，姿勢(shì)估計(jì)和人體姿勢(shì)估計(jì)，以感知其環(huán)境，檢測(cè)物體，自動(dòng)導(dǎo)航和移動(dòng)物體。這些機(jī)器人在真實(shí)數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，并使用NVIDIA GPU在各種光線和遮擋條件下渲染光線追蹤機(jī)器部件，以增強(qiáng)真實(shí)數(shù)據(jù)。然后，在NVIDIA DGX系統(tǒng)上，基于實(shí)際數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。接下來，這些機(jī)器人在NVIDIA的Isaac模擬器上進(jìn)行導(dǎo)航和操控的連續(xù)測(cè)試，并運(yùn)行于NVIDIA Omniverse虛擬環(huán)境中，在該環(huán)境中，多位來自不同地區(qū)的寶馬集團(tuán)員工都能夠在同一個(gè)仿真環(huán)境中展開工作。

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