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當(dāng)人形機器人走出實驗室、真正進入工廠車間，它需要的不只是“會動”，更要能感知、能判斷、能協(xié)同、能穩(wěn)定執(zhí)行任務(wù)。
近日，西門子與 Humanoid 宣布，雙方在推動物理 AI落地工業(yè)場景方面取得里程碑式進展：
由 Humanoid 基于 NVIDIA 物理 AI 技術(shù)棧開發(fā)的 HMND 01 Alpha 輪式人形機器人，已在位于德國愛爾蘭根的西門子電子工廠完成運行測試，并成功執(zhí)行自主物流任務(wù)。
這也是繼西門子與 NVIDIA 在 CES 上宣布合作、共同打造全球首個完全由 AI 驅(qū)動、具備自適應(yīng)能力的制造基地之后的又一重要進展。
看點速覽
西門子、Humanoid 與 NVIDIA 三方合作，推動人形機器人進入真實工業(yè)場景
HMND 01 Alpha已在西門子德國愛爾蘭根工廠完成測試
機器人成功執(zhí)行自主物流任務(wù)，關(guān)鍵指標(biāo)達到要求
西門子 Xcelerator 產(chǎn)品組合為工廠級集成提供數(shù)字化與自動化基礎(chǔ)
NVIDIA 通過仿真、訓(xùn)練與邊緣計算能力，加速機器人開發(fā)與部署
01
從“能演示”到“能上崗”
物理 AI 正在改變制造業(yè)
在工業(yè)環(huán)境中，AI 不只是生成內(nèi)容、輔助分析，更重要的是進入真實世界，幫助機器看見環(huán)境、理解任務(wù)并采取行動。這正是物理 AI 的重要價值所在。
對制造業(yè)來說，這意味著機器人不再只是執(zhí)行固定動作，而是能夠在復(fù)雜、動態(tài)的工廠環(huán)境中完成更具靈活性的任務(wù)，例如物料搬運、路徑調(diào)整、協(xié)同作業(yè)等。
但要讓這一切真正落地，并不容易。
從 AI 研究走向真實工廠，需要一個完整的高性能生態(tài)體系，包括：
前沿的 AI 計算與仿真能力
成熟可靠的機器人平臺
可實現(xiàn)全域協(xié)同的工業(yè)自動化基礎(chǔ)架構(gòu)
而這正是此次合作的關(guān)鍵所在。
在西門子工廠里
這臺人形機器人已經(jīng)開始“干活”了
在德國愛爾蘭根的西門子電子工廠，西門子已將 HMND 01 Alpha 部署到廠區(qū)物流環(huán)節(jié)，用于自主完成周轉(zhuǎn)箱搬運任務(wù)，包括：
為操作人員揀選物料箱
運輸物料箱
放置物料箱
從測試結(jié)果看，這款機器人達到了既定的核心性能要求：
每小時可完成 60 次周轉(zhuǎn)箱搬運
連續(xù)運行時長超過 8 小時
自主揀選與放置成功率超過 90%
在工廠中，企業(yè)最關(guān)心的通常是機器人能不能連續(xù)工作、能不能穩(wěn)定重復(fù)、能不能少出錯、能不能融入既有節(jié)拍。這組數(shù)據(jù)說明，人形機器人已經(jīng)不只是“會演示”，而是真正開始“能上崗”。這表明，人形機器人在工業(yè)物流等實際任務(wù)中，已經(jīng)邁出了，從概念驗證走向真實部署的重要一步。
02
為什么“集成”
才是人形機器人進工廠的關(guān)鍵？
一臺機器人，只有真正融入工廠系統(tǒng)，才能釋放價值。
對于工業(yè)場景中的人形機器人來說，它不僅要完成單點動作，更要成為工廠中的“協(xié)同資產(chǎn)”。這意味著它必須能夠：
與生產(chǎn)系統(tǒng)進行實時數(shù)據(jù)交互
與自動導(dǎo)引車(AGV)協(xié)同作業(yè)
與各類設(shè)備和人員同步流程
根據(jù)現(xiàn)場變化自主調(diào)整行為
如果缺少這樣的深度集成，再先進的機器人，也很難在真實工廠中發(fā)揮全部潛力。
西門子 Xcelerator
提供工廠級落地基礎(chǔ)
為了讓人形機器人真正“用起來、跑起來、協(xié)同起來”，西門子依托 西門子 Xcelerator 產(chǎn)品組合，提供覆蓋工業(yè)現(xiàn)場的全面技術(shù)支持，包括：
全面的數(shù)字孿生
AI 感知
集成控制
PLC-機器人接口
機群管理
工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)
高性能驅(qū)動裝置
這些能力共同構(gòu)成了支撐人形機器人落地的數(shù)字化與自動化基礎(chǔ)設(shè)施，使其能夠更高效地運行，并與整體工廠環(huán)境協(xié)同作業(yè)。
換句話說，西門子提供的不只是單一產(chǎn)品，而是一套可擴展、可集成、可部署的工廠級應(yīng)用范式。
NVIDIA加速仿真與開發(fā)
把原型周期縮短到 7 個月
在機器人開發(fā)層面，Humanoid 已將 NVIDIA 完整的物理AI技術(shù)棧集成到 HMND 01 平臺中，包括：
面向邊緣計算的 NVIDIA Jetson Thor
用于仿真的 NVIDIA Isaac Sim
用于強化學(xué)習(xí)與策略訓(xùn)練的 NVIDIA Isaac Lab
借助這套技術(shù)棧，Humanoid 顯著縮短了開發(fā)周期。
基于“仿真先行”的硬件設(shè)計方法，研發(fā)團隊可先在虛擬環(huán)境中優(yōu)化執(zhí)行器選型、關(guān)節(jié)強度和質(zhì)量分布，再推進實體開發(fā)。這樣一來，原本通常需要 18 至 24 個月的原型開發(fā)周期，被壓縮到了 7 個月。
這也意味著，人形機器人從設(shè)計、訓(xùn)練到部署，正在變得更快。
未來工廠需要能夠與人類員工并肩協(xié)作、自主感知、推理并自適應(yīng)的機器人，以應(yīng)對傳統(tǒng)自動化難以解決的勞動力短缺與運營復(fù)雜性挑戰(zhàn)。
西門子提供工業(yè)集成核心支撐，Humanoid 搭載 NVIDIA 完整物理 AI 技術(shù)棧——從仿真先行訓(xùn)練到實時邊緣推理，此次部署為人形機器人在真實工廠環(huán)境中達成實際生產(chǎn)目標(biāo)鋪平了道路。
Deepu Talla
NVIDIA 機器人與邊緣 AI 副總裁
Humanoid 目標(biāo)
不是實驗室演示，而是真實工廠部署
總部位于英國的 AI 與機器人公司 Humanoid，推出了專為工業(yè)環(huán)境設(shè)計的 HMND 01 Alpha 人形機器人。
這款機器人采用全向輪式移動平臺，具備先進的操控作業(yè)能力，并由 Humanoid 自主研發(fā)的 AI 框架 KinetIQ 驅(qū)動。其設(shè)計目標(biāo)正是面向人機協(xié)同場景，適配多樣化任務(wù)并執(zhí)行復(fù)雜操作。
我們的使命是打造不僅可在受控實驗室場景運行，更能在真實工廠環(huán)境執(zhí)行重要工業(yè)任務(wù)的人形機器人。通過與西門子和 NVIDIA 開展合作，我們將 NVIDIA 領(lǐng)先的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施、仿真工具與框架，同西門子深厚的工業(yè)專長及集成能力相結(jié)合，有力表明了人形機器人已具備真實工業(yè)場景部署條件。
Artem Sokolov
Humanoid 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官
03
人形機器人
正在從“未來感”走向“生產(chǎn)力”
人形機器人一直是科技想象力的代表，但對于工業(yè)企業(yè)來說，真正重要的問題從來不是“它看起來是否先進”，而是：
它能不能穩(wěn)定地完成任務(wù)？ 能不能融入現(xiàn)有產(chǎn)線？ 能不能在真實工廠中創(chuàng)造價值？
此次西門子、Humanoid 與 NVIDIA 的合作給出了一個更接近現(xiàn)實的答案：
當(dāng)工業(yè) AI、物理 AI、仿真訓(xùn)練和工廠級集成能力結(jié)合在一起，人形機器人就不再只是概念展示，而是開始成為制造現(xiàn)場的新型生產(chǎn)力。
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