來源：NVIDIA英偉達

人形機器人是仿照人類形態設計的通用雙足機器人，旨在與人類一起工作以提高生產力。它們能夠學習和執行各種任務，例如抓取物體、移動貨柜、裝卸箱子等等。

1人形機器人是如何運作的？

人形機器人的學習和適應速度比以往任何時候都快，它們使用 AI 模型在廣泛的環境中感知、感應、規劃和自主執行復雜任務。這些機器人配備了先進的執行器、傳感器、機器人計算和軟件，幫助它們移動和交互，以模仿人類的靈活性，甚至自我導航。機器人在仿真環境中學習各種動作和反應，以便它們能夠應對現實世界場景的不可預測性。

經過嚴格的 AI 訓練后，優化的模型和軟件工作流程被部署在機器人的機載計算系統上。有效的片上計算、AI、執行器、傳感器、操控、靈活性和運動策略的結合，使人形機器人具有高度的靈活性，可以承擔各種任務。

因為我們的世界是由人類為人類建造的，所以人形機器人能夠在以人為中心的環境中以最少的調整高效運作。

2如何訓練人形機器人？

機器人學習由自適應算法及經虛擬和現實環境全面訓練驅動。這使人形機器人能夠獲得和完善復雜的技能，如雙足運動、物體操控和社交互動。

開發人員使用優化的軟件堆棧，其中包括數據提取和處理流程、訓練框架和容器化微服務，以支持可擴展和高效的訓練。AI 基座模型、仿真環境、合成數據和強化學習、模仿學習等專門的學習技術用于訓練機器人執行抓取物體或在不同場景中繞過障礙物等任務。

訓練使用數字孿生精確模擬真實場景，為機器人模型學習和改進提供了一個無風險的環境，為機器人模型提供一個無風險的學習和改進環境。這消除了物理損壞的風險，并通過同時訓練許多不同的模型實現了更快的迭代。在仿真中，操作人員可以輕松地將變化和噪聲引入場景，為機器人模型提供一組更豐富的經驗數據來學習。

一旦機器人的技能在數字世界中得到充分完善，模型就可以部署到現實機器人上。在某些情況下，訓練會隨著機器人在現實世界中的操作和練習而繼續。

當重要的新興人形機器人訓練技術包括：

機器學習：人形機器人配備了機器學習算法，可以分析數據以從過去的動作中學習，并處理來自傳感器的數據以實時做出明智的決策。

模仿學習：機器人可以通過復制人類的動作來獲得新技能。這些動作被傳感器或攝像頭捕捉到，然后轉換成模仿觀察到的行為的機器人命令。這種方法對于教機器人難以用傳統編程方法編碼的細微復雜任務特別有用。

強化學習：在這種技術中，算法使用數學方程來獎勵機器人的正確動作并懲罰它們的錯誤動作。通過反復試驗和相關的獎勵系統，機器人會隨著時間的推移進行調整并提高其性能。

3****人形機器人的功能安全

設計能夠安全運行并與人類協作的人形機器人需要整合多種安全概念。

傳統功能安全可確保機器人硬件和軟件運行可靠且不會造成傷害。

機器人安全可實現緊急和保護性停止以防止事故發生。

人機協作安全可識別人類的存在和行為并做出適當反應。

傳感器安全用于測試和驗證機器人傳感器的準確性，以便人形機器人能夠準確感知周圍環境。

AI 安全用于檢查人形機器人所依賴的算法是否避免誤解并且不會引入新的風險。

現有安全標準（如 IEC 61508、ISO 13849 和 ANSI / RIA R15.606 支持傳統功能安全和機器人安全。還有幾種新興標準，如針對人工智能安全的 ISO / IEC TS 22440 和 IEEE 成立的新研究小組，旨在探索和制定人形機器人安全標準。

4人形機器人有哪些好處？

人形機器人的目標是可以在為人類設計的環境中高效運行。這將推動自動化的進步，而無需為機器人重新設計空間。人形機器人具有巨大的潛力，可為倉儲和配送中心、實體零售、臨床環境帶來諸多好處。

人機交互：模仿人體形態，人形機器人可以配合人類完成各種工作。

多功能和適應性：人性機器人可以使用那些最初為人類使用和設計的工具和基礎設施。

生產力：人形機器人與其他工人在相同的環境中操作，加速完成日常任務。

提升安全性：人形機器人可以執行危險任務，并在危及人類安全的場所操作。可以減少工作場所事故，減少將人類暴露在危險環境中，包括工業環境和救災。

5真實世界中的人形機器人用例

從制造業到醫療健康，從救災到客服，人形機器人可增強人類員工的安全性，生產力和用戶體驗。雖然大多數人形機器人用例都處于早期研發階段，但人們對其在各個行業增強人類勞動力的潛力感到非常興奮。

制造業

制造廠商可以在工廠中使用人形機器人來支持自動化并與人類勞動力一起工作。由于具有與人類靈活性相似的自由度 (DOF)，人形機器人可以處理零部件以協助組裝產線的任務、執行重復性或體力要求高的工作以及執行檢查和維護任務。

倉儲和物流

人形機器人可以執行揀選和包裝產品、接收貨物、管理庫存和處理需要精細操作的材料等任務。它們還可以與其他機器人（如機械臂和自主移動機器人）以及人類同事協作。

醫療健康
人形機器人有望補充人類醫護人員，可能徹底改變患者護理、醫療設施運營和醫療程序。

家用助理

人形機器人可以執行清潔，烹飪以及洗衣等日常任務通過自然語言處理和機器學習，它們甚至可以與人類交流并適應日常生活和偏好。

客戶服務

人形機器人可在零售店、機場、酒店和其他公共場所中擔任客服角色。他們可以提供信息，引導客戶到達不同位置，并處理基本問詢，從而提升運營效率和客戶體驗。

6開發人形機器人面臨的挑戰

有限的訓練數據

訓練有效的人形機器人 AI 模型需要大量的數據。人形機器人被訓練來模仿精確的人類動作，再加上現實世界場景的不可預測性，使得收集和標記所需數據以實現最佳性能變得極具挑戰性。通過模擬各種環境和運動來創建人工數據集，合成生成的數據可以幫助解決這一挑戰。

設計

人形機器人必須重量輕、功能多樣、功能強大。它們的控制系統還必須提供雙足運動所需的平衡和協調性，而先進的傳感器和執行器需要足夠精確和柔和，以模仿人手的靈活性。此外，機載計算系統必須足夠小以適應人形外形，同時具有足夠的計算能力來低延遲運行先進的 AI 模型。

能源效率

機載電池的空間有限意味著人形機器人需要以最大化功能同時最小化能耗的方式運行。自主機器人能夠執行復雜的任務，而不會迅速耗盡能源供應，這一點至關重要。

自由度

增加使人形機器人能夠更加靈活地操作，并做出更類似于人類的動作，從而使它們能夠執行更廣泛的任務并適應各種環境。但是，這需要在復雜的機械和控制系統之間進行協調。

7如何開始使用人形機器人？

NVIDIA AI 和 Omniverse 平臺加速了人形機器人的發展。人形機器人的三個主要計算平臺包括：

在 NVIDIA DGX 超級計算機上運行的 NVIDIA NeMo，用于為機器人用例訓練 AI 模型。

基于 NVIDIA Omniverse 構建的機器人學習和仿真框架，例如 NVIDIA Isaac Lab 和 NVIDIA Isaac Sim，使機器人能夠在仿真世界中學習和完善機器人技能。

Jetson Thor 上的 NVIDIA Isaac，使人形機器人能夠執行復雜的任務并與人和機器安全自然地交互。Jetson Thor 基于 NVIDIA Blackwell 架構，可為人形機器人運行多模式 AI 模型，具有集成的功能安全處理器、高性能 CPU 集群和 100Gb 以太網帶寬。