寶馬虛擬工廠使用AI改進裝配線

雷媛

寶馬雷根斯堡虛擬生產線，這家德國汽車制造商使用芯片制造商NVIDIA的軟件來模擬機器人和工人

德國汽車制造商寶馬計劃于2021年晚些時候在巴伐利亞州雷根斯堡的一家大型工廠開始制造電動汽車的動力傳動系統。在任何新零件下線之前，整個生產過程將在工廠的虛擬版本中以逼真的細節進行。

寶馬生產策略主管馬庫修斯認為，通過這種模擬，管理人員可以比以前更詳細地計劃生產過程：“現在擁有的是實時生產的數字雙胞胎。”

該模擬是寶馬在制造業中使用更多人工智能的計劃的一部分，機器學習算法可以模擬執行復雜操縱的機器人，以找到最有效的過程。隨著時間的流逝，寶馬希望利用仿真技術讓機器人學習如何執行日益復雜的工作。

寶馬使用了由芯片制造商NVIDIA開發的名為Omniverse的軟件平臺來重建雷根斯堡生產線，之前還使用NVIDIA打造過名為Isaac的AI平臺，目的是訓練機器人完成任務。制造商已經使用計算機模擬其裝配線運行一段時間了，但是Omniverse允許使用逼真的細節以及重力和不同材料等物理特性來模擬整個生產過程。可以從頭到尾規劃生產過程，并查看對一個零件的更改可能如何對另一個零件產生連鎖反應，構建更復雜的虛擬環境更加容易，Omniverse使用與許多計算機輔助設計包兼容的開放文件標準，可以將不同的3D模型導入到系統中。

該軟件還將模擬抓取零件和工具以及組裝部件的工人的場景，以找到最佳程序，并最大程度地減少人體工程學問題，讓更少的工人完成特定工作成為可能。

NVIDIA Omniverse總經理理查德·克爾斯表示：“我們對人們在工廠中的操作方式進行了AI模擬，但該項目確實是迄今為止最復雜的模擬之一。

使用AI來控制機器人和其他工業機器的趨勢不可擋，受到AI方面最新進展的鼓舞，一些初創公司專注于讓機器人學習如何在模擬中執行棘手的艱巨任務，例如抓取不規則物體，該技術最終可以幫助實現許多電子商務和物流工作的自動化。這通常使用一種稱為強化學習的AI方法，該方法涉及一種算法實驗，并從積極反饋中學習如何實現特定目標。

“肯定是未來汽車制造要走的路。”卡內基·梅隆大學的教授丁釗專注于人工智能和數字模擬。他說，仿真對于將AI用于工業至關重要，部分原因是不可能將機器運行數百萬個周期來收集訓練數據。此外，對于機器學習模型來說，通過試驗不安全的情況（例如兩個機器人碰撞，是真實的硬件無法完成的）進行學習是很重要的。丁釗表示：“機器學習需要大量數據，而在現實世界中收集數據花銷巨大，危險系數也大。”

NVIDIA首席執行官黃仁勛在4月12日舉行的公司年度GTC會議上的主題演講中討論了寶馬對Omniverse的使用。NVIDIA最初生產用于游戲的圖形芯片，但當這些芯片被證明擅長于訓練AI程序時，便擴大了其關注范圍。從那以后，該公司已躍入AI重要的其他幾個行業，包括汽車和醫學成像。