西门子、Nvidia 和 Humanoid 联手在工厂运营中部署物理人工智能

西门子和 Humanoid 宣布了将物理人工智能从视觉变为工业现实的过程中的“里程碑式的里程碑”。

Humanoid 的 HMND 01 轮式 Alpha 人形机器人采用 Nvidia 物理 AI 堆栈构建，已在德国埃尔兰根的西门子电子工厂成功进行了运营测试，执行自主物流任务。 （参见下面的视频。）

这是建立在西门子和英伟达在 CES 上宣布的战略合作伙伴关系的基础上的，旨在建立世界上第一个完全由人工智能驱动的自适应制造基地。

制造业中物理人工智能的曙光

物理人工智能——训练智能机器在物理世界中感知、推理和行动的学科——即将改变商品的制造方式。

缩小人工智能研究与真实工厂需求之间的差距需要一个高性能的生态系统：世界一流的人工智能计算和模拟、经过验证的机器人平台以及将所有这些结合在一起的深度工业自动化基础设施。

HMND 01 Alpha 机器人部署在西门子的物流运营中，它可以自动执行周转箱处理任务 - 为人类操作员拾取、运输和放置集装箱。

所有目标性能指标均得到满足，包括每小时移动 60 个周转箱的吞吐量、超过 8 小时的正常运行时间以及超过 90% 的自主取放成功率。

利用西门子Xcelerator打造工业骨干

人形机器人的真正价值在于成为车间中完全集成的协作资产。这意味着与生产系统和其他自动引导车辆进行实时数据交换，与其他机械和人类操作员同步工作流程，以及动态响应不断变化的条件的自适应行为。

如果没有这种深度集成，即使是最复杂的机器人也仍然是一个孤立的功能。

西门子通过其西门子 Xcelerator 产品组合提供这一关键层，从全面的数字孪生到人工智能感知，再到集成控制和 PLC 机器人接口，以及车队管理、工业通信网络和高性能驱动器。

这些技术共同构成了数字骨干和自动化基础设施，有助于确保人形机器人高效运行并与更广泛的工厂环境相协调。结果是在任何工业环境中部署人形机器人的工厂级模型。

利用 Nvidia 库、框架和人工智能基础设施加速智能

Humanoid 将 Nvidia 的完整物理 AI 堆栈集成到 HMND 01 平台中，包括用于边缘计算的 Nvidia Jetson Thor、用于模拟的 Nvidia Isaac Sim 以及用于强化学习和策略训练的 Nvidia Isaac Lab。

其结果是开发时间急剧压缩。仿真优先的硬件设计还使团队能够虚拟地优化执行器选择、接头强度和质量分布，将原型开发时间从通常的 18-24 个月缩短到仅 7 个月。

Nvidia 机器人和边缘人工智能副总裁 Deepu Talla 表示：“未来的工厂需要能够与人类工人一起自主感知、推理和适应的机器人，以解决传统自动化难以解决的劳动力短缺和操作复杂性问题。

“通过西门子提供工业集成主干，Humanoid 部署 Nvidia 的完整物理 AI 堆栈（从模拟优先训练到实时边缘推理），这种部署为人形机器人在现场工厂车间实现实际生产目标铺平了道路。”

Humanoid：构建工厂级人形机器人

Humanoid 是一家总部位于英国的人工智能和机器人公司，开发了 HMND 01 Alpha，这是一款专为工业环境打造的人形机器人。

HMND 01 将全向轮式移动平台与先进的操控功能相结合，由专有的人工智能框架 KinetIQ 提供支持，专为在以人为中心的空间中工作而设计，能够适应不同的任务并处理复杂的动作。

Humanoid 首席执行官兼创始人 Artem Sokolov 表示：“我们的使命是创造人形机器人，不仅可以在受控实验室环境中执行任务，而且可以在现实工厂环境中执行任务，处理有意义的工业任务。

“我们与西门子和 Nvidia 的合作将 Nvidia 领先的人工智能基础设施、仿真工具和框架与西门子深厚的工业专业知识和集成能力相结合，为我们带来了强大的优势。我们共同证明了人形机器人已经为现实世界的工业部署做好了准备。”