Foxconn 利用 NVIDIA AI 和 Omniverse 训练机器人并简化装配流程

全球最大电子制造商 Foxconn 正准备制造 NVIDIA 最复杂的产品之一，并开始使用 NVIDIA Omniverse 和 Isaac 平台驱动的数字孪生。

Foxconn 在全球拥有 170 多座工厂，其中最新的一座虚拟工厂正推动着工业自动化技术的发展。

该虚拟工厂是位于墨西哥电子工业中心瓜达拉哈拉的一家新工厂的数字孪生。Foxconn 的工程师们正在这个虚拟环境中定义流程和训练机器人，使实体工厂能够高效生产下一代加速计算引擎 NVIDIA Blackwell HGX 系统。

为了设计出最佳的装配线，工厂工程师需要找到数十个机械臂的最佳放置位置，每个机械臂都重达数百磅。为了能够精准监控整个流程，他们需要在矩阵中安装数千个传感器向工厂操作员展示所有相关细节，其中包括许多联网摄像头。

虚拟工厂“真的省钱”

这些挑战正是 Foxconn 等公司越来越多地创建虚拟工厂进行模拟和测试的原因所在。

Foxconn 董事长刘扬伟表示：“我们的数字孪生将引导我们提升自动化和工业效率到新的水平，节约时间、成本和能源”。Foxconn 去年的收入达到近 2000 亿美元。

基于目前的努力，该公司预计可以利用模拟工厂提高复杂服务器的生产效率，从而大幅节约成本，每年减少 30% 以上的千瓦时用电量。

Foxconn 与 NVIDIA 和西门子携手共进

Foxconn 正在使用西门子 Xcelerator 产品组合中的软件（例如 Teamcenter）和 NVIDIA Omniverse 来构建其数字孪生。NVIDIA Omniverse 是一个用于开发基于 OpenUSD 的 3D 工作流和应用的平台。

NVIDIA 和西门子于今年3月宣布，将打通西门子Xcelerator 应用与 NVIDIA Omniverse Cloud API 微服务。Foxconn 将是首批采用这些组合服务的企业之一，为其数字孪生带来物理级精确和逼真的视觉呈现。

工程师将使用 Teamcenter 和 Omniverse API 设计机器人工作单元与装配线。然后，他们将使用 Omniverse 将所有 3D CAD 元素整合到同一个虚拟工厂中，并在那里使用 NVIDIA Isaac Sim 对机器人进行训练。

机器人在虚拟空间中学习

为了精简工厂流程，越来越多的制造商加入到构建数字孪生的行列中。Foxconn 是首批进一步推进自动化的企业之一，其使用数字孪生来训练 AI 机器人。

在 Foxconn 的虚拟工厂中，来自爱普生等制造商的机械臂可以通过 NVIDIA Isaac Manipulator 学习如何观察、抓取和移动物体。NVIDIA Isaac Manipulator 是一个 NVIDIA 加速库与机械臂 AI 基础模型的集合。

例如机械臂可以学习如何拿起一台 Blackwell 服务器并将其放到自主移动机器人（AMR）上，还可以使用Isaac Manipulator 的 cuMotion 找到产品的检测路径，即使有物体阻挡也不例外。

Foxconn 的 AMR 来自 FARobot。它们将学习如何使用 NVIDIA Perceptor 软件在工厂车间中观察并导航，该软件可以帮助它们建立一个能够显示一切障碍物的实时 3D 地图。机器人的路线由 NVIDIA cuOpt 生成和优化，这项路线优化微服务保持着世界纪录。

与许多运输机器人在工厂车间里需要按照精心绘制的线路行驶不同，这些智能 AMR 会绕过障碍物，到达它们的目的地。

全球工业数字化趋势

瓜达拉哈拉工厂只是一个开始。Foxconn 已开始在世界各地设计数字孪生工厂，包括一座电动巴士工厂。

Foxconn 还在部署 NVIDIA Metropolis（一个适用于智慧城市和空间的应用框架），为车间摄像头提供 AI 视觉支持。这样，工厂管理人员就能更加深入地了解日常运营情况，并且可以进一步精简运营和提高工人安全。

据估计，全球制造业的工厂总数达 1000 万座，价值达46 万亿美元，是工业数字化生长的“沃土”。

Delta Electronics、MediaTek、MSI、Pegatron 等头部电子制造商在本次的 COMPUTEX 上展示了他们如何利用 NVIDIA AI 和 Omniverse 构建工厂数字孪生。

与 Foxconn 一样，他们正在努力提升自己工厂的灵活性、自主性和可持续性，以满足每年超过 10 亿部智能手机、PC 和服务器的生产需求。

NVIDIA 通过一个参考架构展示了如何利用 NVIDIA AI 和 Omniverse 平台开发工厂数字孪生。了解五家公司在这方面的经验。