该德国研究小组的O3dyn平台使用NVIDIA的模拟技术来创造用于制造业的自主移动机器人。

Joseph Fraunhofer是19世纪的光学研究领域先驱者,他将科学研究与工业应用结合在一起。今天,欧洲最大的研发机构——德国的弗劳恩霍夫协会——正将目光投向从 AI 到网络安全再到医学等关键技术的应用研究。
该学会旗下的弗劳恩霍夫物流研究院(Fraunhofer IML)希望推动物流和机器人技术的发展。这支德国研究团队正在使用NVIDIA Isaac Sim,通过模拟来推动机器人设计方面的进展。
与宝马、亚马逊和西门子等众多公司一样,弗劳恩霍夫物流研究院同样依赖于NVIDIA Omniverse。该机构正在利用该软件推动物流实践和制造方面的应用研究。
弗劳恩霍夫的最新创新成果O3dyn,正使用NVIDIA的模拟和机器人技术来创造一个室内-室外自主移动机器人(AMR)。
其目标是实现从自动导引车转向快速自主移动机器人的飞跃,而后者尚未在市场上出现。
这一自动化水平的进步有望大幅提升物流速度。
弗劳恩霍夫物流研究院的机器人和AI研究员Julian Eber表示:“我们正在研究,如何在物流场景中尽可能地保证机器人的移动既快速又安全。”
从MP3文件格式到自主移动机器人
弗劳恩霍夫物流研究院的母机构位于靠近德国版图中央的多特蒙德,拥有超过3万名员工并且参与了数百个研究项目。该机构在1990年代负责开发MP3文件格式,并引发了数字音乐革命。
为了让自动导引车同当时的光盘一样发展,Fraunhofer在2013年推出了一款开创性的机器人。现在这款机器人已被宝马公司在其装配厂和其他地方广泛使用。
这款名为STR的机器人已成为工业制造的“主力军”。它被用于移动生产线上的货物搬运。弗劳恩霍夫物流研究院的AI研究工作推动了STR和该机器人平台其他层面的更新,比如O3dyn。
弗劳恩霍夫物流研究院的目标是创造出最先进的自主移动机器人。O3dyn依靠NVIDIA Jetson边缘AI和机器人平台上众多的摄像头和传感器输入来帮助导航。
这台机器人具有更高的速度和敏捷性,它能够以每小时30英里的速度前进并配有AI辅助车轮,可以朝任何方向移动,即便在狭小的空间也能游刃有余。
弗劳恩霍夫物流研究院的AI和自主系统负责人Sören Kerner表示:“全向移动是这款机器人所独有的能力,据我们所知,目前市场上没有这样的机器人。”
弗劳恩霍夫物流研究院在NVIDIA GTC大会上介绍了这款托盘移动机器人的最新开发情况。
从模拟到现实
弗劳恩霍夫物流研究院在其最新研究中使用了Isaac Sim,致力于通过缩小模拟与现实之间的差距,在模拟中开发和验证这些自主移动机器人。研究人员依靠Isaac Sim对这款高度自主化的移动机器人进行虚拟开发,在逼真且物理精确的3D世界中锻炼机器人。
这使该研究院能够将机器人的5400多个部件从计算机辅助设计软件中导入虚拟环境,然后使用Omniverse PhysX为它们提供物理上准确的规格。
其结果是,该虚拟机器人版本在模拟中可以像现实世界的物理机器人一样迅速移动。弗劳恩霍夫物流研究院充分利用虚拟环境来加快开发速度、安全地提高其在现实世界部署的准确性并更快地扩大规模。
弗劳恩霍夫物流研究院所提出的“基于模拟的AI”的概念指的是尽量缩小模拟与现实之间的差距,使模拟成为机器人的数字现实。
为了更快取得成果,该研究院正在以开源形式发布这个自主移动机器人模拟模型,以便开发者进行改进。
Kerner表示:“这对物流行业的未来发展十分重要。我们希望能够有尽可能多的人在模拟环境中研究此类移动机器人的定位、导航和AI。”
好文章,需要你的鼓励
企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
香港中文大学与MiniMax提出ClaimDiff-RL框架,将图像描述的AI训练从整体打分升级为逐条核查,有效解决了传统方式导致AI"少说保平安"的问题,同时在多项基准测试上超越Gemini-3-Pro-Preview。
杰夫·贝索斯旗下的蓝色起源公司在佛罗里达卡纳维拉尔角进行静态点火测试时,新格伦重型火箭发生爆炸。这是美国历史上最大规模的火箭爆炸之一,也是蓝色起源公司遭遇的最严重失败。所有人员安全,但该事故可能导致新格伦火箭项目长期暂停。此前该火箭已成功完成三次发射,并实现了助推器回收和重复使用。
ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。