从云到边缘 NVIDIA多举措赋能机器人开发

在高性能边缘计算芯片和人工智能的加持下，机器人，正在从实验室走向商业落地。

从自主移动机器人、零售、智慧城市、农业、物流、制造到医疗保健，各个行业都在为边缘技术注入大量人工智能。

NVIDIA Jetson是面向边缘计算的人工智能平台，适用于自主机器和其他嵌入式应用程序。

在GTC 2023上，NVIDIA宣布Jetson Orin模组现已可用于量产，支持各种边缘AI和机器人技术应用，包括可提供每秒40万亿次运算（TOPS）AI性能的最小Jetson模组Jetson Orin Nano，以及为先进自主机器提供275 TOPS性能的Jetson AGX Orin。

与上一代Jetson Nano相比，全新Jetson Orin Nano开发者套件的性能提高了80倍，使开发人员能够运行先进的转换器和机器人模型。由于每瓦性能提高了50倍，刚开始使用Jetson Orin Nano模组的开发人员可以构建和部署节能的入门级AI机器人、智能无人机，以及智能视觉系统等。

在Jetson平台上运行的NVIDIA Isaac ROS和DeepStream等特定应用框架与云框架紧密集成，如Omniverse 平台上的Isaac Sim和NVIDIA Metropolis等。开发人员可使用最新NVIDIA TAO工具套件对NVIDIA NGC产品目录中的预训练AI模型进行微调，缩短部署时间。

已有超过100万名开发人员和6000多家客户选择NVIDIA Jetson平台，包括亚马逊云科技、佳能、思科、现代机器人、京东、约翰迪尔、小松、美敦力、美团、Microsoft Azure、泰瑞达和蒂升电梯等。

采用最新Orin模组的公司包括现代斗山工程机械、Robotis、Seyeon Tech、Skydio、天宝、Verdant和Zipline。

70多家Jetson生态合作伙伴正在提供基于Orin的解决方案，以及覆盖硬件、AI软件和应用设计服务、传感器、连接和开发者工具的全方位支持。

Isaac Sim上云了

在现实世界中制造机器人需要从头开始创建数据集，既费时又费钱，而且会减缓部署速度。

因此，为了降低成本和加快部署，开发人员正在转向合成数据生成（SDG）、预训练AI模型、迁移学习和机器人仿真这几种方式。

Isaac Sim是一个机器人仿真应用和SDG工具，驱动逼真的、物理准确的虚拟环境。在NVIDIA Omniverse平台的赋能下，Isaac Sim使全球团队能够开展远程协作，一起构建、训练、仿真、验证和部署机器人。

目前，Omniverse Cloud将托管在Microsoft Azure上，以扩大NVIDIAAI机器人开发和管理平台——Isaac Sim的接入范围。

NVIDIA OVX服务器上运行的Omniverse Cloud平台即服务为世界各地的Azure开发人员带来各种先进的功能，使企业能够扩展SDG等机器人仿真工作负载，并为开发团队提供持续集成和交付能力，让他们在使用Isaac Sim的同时能够在一个共享的资源库中修改代码。

将Isaac Sim放到云端可以让团队更有效地开展合作，获得最新的机器人工具和软件开发套件。除了现有的基于云的方法，如在自管理容器中使用Isaac Sim，或者在虚拟工作站或AWS RoboMaker等全代管服务上使用Isaac Sim等，Omniverse Cloud将通过Azure为企业提供更多的云选项。

而工程师可以通过接入Isaac Sim中的SDG引擎Omniverse Replicator来建立生产级合成数据集，用于训练强大深度学习感知模型。

在部署到现实世界之前，亚马逊使用Omniverse中的数字孪生仿真对其自主仓库实行自动化、优化和规划。亚马逊旗下的Amazon Robotics也在通过Isaac Sim提高其最新自主移动机器人（AMR）Proteus的能力，帮助这家在线零售巨头以经济、高效的方式完成成千上万的订单。

宝马集团与自动化公司idealworks一起在Omniverse中使用Isaac Sim，生成合成数据并运行相关场景，用于测试和训练AMR与工厂机器人。

让视觉AI来到边缘

除了云端更新，NVIDIA还公布了视觉AI的技术更新，包括用于创建自定义生产级AI模型的NVIDIA TAO工具套件5.0、用于开发视觉AI应用和服务的软件开发工具套件NVIDIA DeepStream扩展，以及抢先体验用于加速视觉AI的强大云原生构建块Metropolis Microservices。

超过1000家公司正在使用NVIDIA Metropolis开发者工具的视觉AI解决方案，解决物联网（IoT）、传感器处理和运营方面的难题，采用速度还在加快。

比如西门子通过NVIDIA Metropolis，将新一代感知技术加入到其边缘应用中。借助工厂中数百万的传感器，西门子使用NVIDIA Metropolis（边缘AI的关键应用框架）连接整个机器人编队和物联网设备，并将AI引入到其工业环境中。

宝马集团在其慕尼黑工厂使用由Seoul Robotics构建、NVIDIA Jetson边缘AI平台驱动的基于激光雷达和摄像头的计算机视觉技术 ，实现汽车移动的自动化，此举大幅节省了时间和成本，提高了员工工作的安全性。

NVIDIA TAO工具套件是一个低代码AI框架，能够为任何开发人员在任何服务和设备上开发视觉AI模型提供极大便利。 TAO 5.0包含许多新的功能，包括视觉转换器预训练AI模型、通过标准ONNX导出在任何平台上部署的能力、使用AutoML自动超参数调整，以及AI辅助数据注释等。

全球领先的嵌入式微控制器制造商意法半导体，将TAO集成到其STM32Cube AI开发者工作流程中。借助TAO，该公司能够在STM32微控制器驱动的各种物联网和边缘用例中，根据它们的最大算力和内存运行各种复杂AI功能。

Infosys使用NVIDIA Metropolis大幅加快其视觉AI应用的开发和部署速度。NVIDIA TAO低代码训练框架和预训练模型帮助Infosys减少AI训练的工作量。Metropolis Microservices以及DeepStream SDK优化了该公司的视觉处理流程吞吐量，并降低整体解决方案成本。Infosys还可以使用NVIDIA Omniverse Replicator SDK生成大量合成数据，用新的库存单元和包装来轻松训练AI模型。

结语

从使用Isaac Sim等进行云仿真计算，到Jetson平台上的边缘计算、视觉AI工具更新，NVIDIA正在开发各种AI工具，加速机器人技术和AI在各行业的应用。