导读:随着全球机器人行业的领先企业如比亚迪电子、西门子、Teradyne和Intrinsic等开始集成NVIDIA的自主机器人技术,自动驾驶汽车和人形机器人等高产量机器人产品的技术突破,以及NVIDIA在推动机器人技术发展方面的努力,我们正迈向一个自主运行的新时代,“物理AI”的落地应用预示着移动物体自主化的未来。
在国内,“物理 AI”级的虚拟平台并非空白。松应科技早在三年前就高瞻远瞩,积极部署国产自研且市场唯一的Orca 物理精确模拟器,且是对标英伟达战略产品OMNIVERSE的国内唯一平台。松应科技通过Orca平台,致力于实现人工智能与物理世界的深度融合。该平台整合了CAD/CAE工业软件、人工智能、机器人技术、渲染与物理引擎以及传感器等技术,通过软件协同和数据统一,构建了多种类仿真环境,为具身智能、人形机器人、飞行器和自动驾驶等提供了合成数据与仿真模拟的支持。
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前些天,中国外交部副部长华春莹在社交平台上发布“机器狗在泰山”的短视频,并配文:“机器狗在雄伟的泰山上充当搬运工:科技造福人类。”泰山上替代挑山工的机器狗,是中国具身智能机器人产业落地应用的一个缩影。随着人工智能大模型技术的突破,探索具备通用智能,能够像人类一样执行任务的具身智能机器人成为全球各大发达国家争相追逐的新科技高地。具身智能机器人在工业制造、自动驾驶、物流运输、家庭服务、医疗康养等许多领域都拥有极为广泛的应用前景。中国的具身智能机器人和机器狗处于世界领先地位,以宇树科技、优必选、智元机器人等公司为代表的数十家智能机器人公司如雨后春笋般发布和迭代新产品;北京、上海、浙江、广东等地纷纷成立具身智能和机器人创新中心,也体现了国家对这一新兴产业的大力支持。
二、物理模拟器:机器人的“训练道场”
对于机器狗、人形机器人这类新型机器人来说,其运动过程中每个关节的运动指令并不是由研发人员提前预设,而是通过人工智能模型训练得到。人工智能模型的训练需要大量数据作为支撑,而在物理模拟器里进行“虚拟训练”,能够节省大量实体训练时间,快速积累大量数据,助力具身智能实现从0到1的突破。
目前市面上主流的机器人物理模拟器包括NVIDIA Omniverse,Gazebo,Mujoco等。这些模拟器能够在计算机虚拟环境下模拟机器人的真实工作场景,模拟机器人各传感器接收到的信息。物理模拟器需要具备高精度的物理模拟能力和先进的渲染技术,并配合机器人仿真与合成数据,让机器人内置的AI大模型在此学习物理规律。因此,高精度的物理模拟器是支撑具身智能机器人这一新兴赛道背后的关键基础软件之一。我们知道,在20世纪下半叶,传统的CAD、CAE等工业软件最初兴起时,中国由于种种原因未能及时跟上世界先进水平的步伐,导致今天工业软件的“卡脖子”局面。而面对人工智能、元宇宙和具身智能机器人这些新的技术浪潮,中国不能再落后。
英伟达NVIDIA于2021年发布了Omniverse平台。短短几个月后,当时还在华为任职的聂凯旋就在深度研究英伟达的产品战略时认识到,Omniverse这一物理模拟器,能够将AI与物理产业深度交叉、结合,构建在各物理产业的超级 AI 智能体和被其管理控制的机器人。物理产业的智能化,在未来10~20年将是一个比互联网大数十倍的超大市场。想到这里,聂凯旋突然一声惊叹:“ 难道我们在输掉 CUDA 战争后,还要继续输掉下一场物理智能革命吗?!”
于是在三年前,聂凯旋带队创立了松应科技,公司成立的初衷就是做中国的物理准确模拟器。松应科技推出的国产自研、市场唯一的Orca 物理精确模拟器,对标的正是NVIDIA Omniverse。
作为中国公司自主开发的物理模拟器,Orca在市场定位和技术创新方面有以下独特优势:
- 技术架构先进:Orca采用可扩展、模块化的技术架构,尤其在实时数据合成、渲染和物理仿真引擎方面展现出高效率和稳定性,适应大规模复杂场景的仿真需求。
- 开源生态构建:我们秉承开源理念,相关技术会逐步开源开放,推动建立一个开放的具身机器人仿真模拟生态系统,鼓励更多开发者和企业参与到物理仿真技术的发展中。
- 多GPU部署优势:Orca具备分布式多GPU协同运算的核心系统,支持更大规模具身机器人+ 逼真工作场景仿真模拟实时高效处理,突破单GPU性能上限。
- 开放硬件部署:Orca 支持不同厂商GPU硬件部署,如英伟达和国产多个GPU品牌,不被单一硬件厂商绑定。
- 持续服务优势:Orca物理精确模拟器诞生于中国,深植于中国市场,持续提供仿真模拟软件+ 合成数据服务,满足安全且稳定供应需求,不担心被迫中断风险。
(“青龙”机器人在临港上海电气工厂实地作业 & 在松应 Orca 物理级虚拟工厂模拟训练)10月29日19时,2024国产工业软件新进展专题报告会第七期我们邀请到松应科技的创始人&CTO黄巍在仿真秀平台作《松应ORCA物理精确模拟器—加速具身机器人与具身大脑进化》线上报告,感兴趣的朋友可以提前报名,支持反复回看。以下是直播安排读者福利-仿真秀学习资料包
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