现实世界机器人中的人工智能

虽然专家们就什么构成真正的通用人工智能 (AI) 以及可以使我们达到目标的各个步骤进行了辩论，但毫无疑问，机器人正在变得越来越聪明——并且正在学习如何做出更好的决策——谢谢各种人工智能相关系统。

从道路上的自动驾驶汽车和世界仓库中的自主移动机器人，到人工智能驱动的机器视觉系统、制造环境中的边缘计算，以及可以即时处理大量数据的农业无人机，人工智能极大地提高了机器人的性能通过为机器人提供基于对数十亿个数据点的分析以及神经网络和深度学习策略的智能决策能力。至关重要的是，人工智能使机器人变得更加灵活，同时增强了所有类型自动化流程的可追溯性。

与大数据和物联网一样，人工智能是工业 4.0 和 5.0 的关键要素。 AI 已经在帮助工业、医疗、农业和制药行业（以及其他行业）的公司在全球市场中保持竞争力，以应对 COVID 的不确定性和劳动力可用性方面的普遍问题——A3 成员正在引领潮流。

就在本周，Soft Robotics Inc 宣布已筹集 1000 万美元用于扩大商业运营并支持推出一系列“SoftAI”驱动的机器人解决方案。 SoftAI 在软抓取硬件之上叠加 3D 视觉和人工智能，以实现批量拣选流程的自动化，例如食品供应链中的垃圾箱拣选。

同样在本周，人工智能驱动的 AmbiSort 机器人分拣系统的制造商 Ambi Robotics 宣布与 DWFritz Automation 建立合作伙伴关系，为供应链客户构建定制机器人解决方案。 AmbiSort 是一种可配置的机器人分拣系统，可以将数百万个独特的包裹（例如箱子、塑料袋和信封）分拣并包装到目的地容器中，速度比手动系统快 50% 左右。 AmbiSort 在 AmbiOS 上运行，AmbiOS 是一种利用专有模拟到现实 AI 来增强机器人性能的操作系统。

在其他地方，Neurala 最近宣布提供 1200 万美元的资金，以推进其 VIA Software 的开发和推广，这是一种基于人工智能的集成软件解决方案，旨在帮助制造商改进生产线上的质量检测流程。

同时，GreyOrange Inc. 开发了一个订单“履行操作系统”，结合人工智能和移动机器人，根据客户要求决定和执行仓库活动。利用该公司的 GreyMatter AI 软件，该系统使用有关订单、承诺、库存、运输窗口和资源的预测性和实时数据来确定工人和机器人如何最好地协作以优化订单履行流程。 3 月，GreyOrange 和总部位于加利福尼亚的人工智能机器人集成商 Vicarious 推出了自主垂直拣选系统，该系统旨在实现全渠道配送中的自动拣货-n-包装操作。

作为人工智能和机器人交叉领域产品开发领域的全球领导者，NVIDIA 提供了 Jetson AGX Xavier 平台，该平台旨在为自动驾驶汽车提供感知环境、控制运动和做出智能决策所需的人工智能。

菜鸟 XG ALV 只是使用 NVIDIA 的 Jetson AGX Xavier 平台作为其主要计算单元的自动驾驶汽车的一个例子。结合这个用于嵌入式边缘计算的人工智能平台，再加上 NVIDIA 的 TensorRT 和 TensorFlow 产品的额外帮助，该车辆能够通过测试、开发和部署不断优化其深度学习模型。鉴于自动驾驶汽车配备了广泛的传感器（包括激光雷达、摄像头、GPS 和惯性测量单元），可连续生成数十亿个数据点，因此这绝非易事。人工智能对于在我们的道路和其他公共场所安全有效地部署自动驾驶汽车至关重要。

3 月，位于密歇根州克莱门斯山的 DeepView 公司发布了 X-400，这是一款 AI-支持车载培训、部署和存储的有源智能相机。该相机配备了一个 400 核 GPU，旨在支持全分辨率图像处理和 3 个 CPU，能够每秒处理 12 万亿次操作——这正是训练神经网络所需的分辨率和计算能力类型。所有硬件都在相机上提供，在初始化和部署期间无需外部服务器/PC。此外，DeepView AI 相机使用直观的网络浏览器界面支持生产检查和新应用培训。

人工智能已经渗透到机器人技术的程度，甚至家用机器人吸尘器也利用它来提高学习和表现。例如，三星电子最近在欧洲和美国发布了 Jet Bot AI+。在英特尔的 Mobidius AI 解决方案的支持下，清洁机器人可以针对超过 100 万张图像进行每次训练，从而实现高级对象识别并提高性能。

A3 成立了一个新的人工智能技术战略委员会，作为促进教育和人工智能在自动化行业应用的重大举措的一部分。在 A3 的人工智能门户网站上了解更多信息。