AI推動工業智能化
英偉達AI平台支援
人工智能和機器學習技術的快速發展，為制造業帶來了前所未有的機遇。作為GPU和AI計算領域的上司者，英偉達一直在推動這一變革。英偉達的GPU不僅在圖形渲染方面表現出色，而且在深度學習和機器學習等AI應用中也發揮着關鍵作用。
英偉達推出了一系列AI平台，為工業機器人和智能制造提供了強大的計算能力支援。英偉達Jetson系列嵌入式AI平台就是專門為邊緣裝置設計的，可以為工業機器人、自動導引車（AGV）等提供高性能的AI計算能力。英偉達還推出了用于資料中心的AI平台，如DGX系統，可以高效訓練複雜的深度學習模型，為工業AI應用提供支援。
憑借出色的并行計算能力，英偉達GPU可以加速各種AI算法，包括計算機視覺、自然語言處理、決策控制等，這些都是智能制造所需的關鍵技術。英偉達與多家工業公司合作，将AI技術應用于生産線自動化、預測性維護、品質檢測等場景，提高生産效率和産品品質。
智能機器人崛起
傳統的工業機器人主要執行重複性任務，如裝配、焊接、碼垛等。而新一代智能機器人則具備感覺、決策和學習能力，可以完成更加複雜的任務。
智能機器人配備了各種傳感器，如視覺傳感器、力傳感器、深度傳感器等，可以感覺周圍環境。通過計算機視覺和深度學習算法，機器人可以識别物體、檢測缺陷、規劃路徑等。機器人還可以通過力回報和觸覺傳感器，感覺物體的形狀、重量、表面質地等資訊。
基于感覺資料，智能機器人可以做出決策和規劃，完成諸如抓取、裝配、分揀等複雜任務。機器人不僅可以執行預程式設計的動作序列，還可以根據環境變化做出相應調整。一些先進的機器人甚至具備自主學習能力，可以通過試錯和回報，不斷優化自身的動作政策。
智能機器人的出現，極大拓展了機器人在制造業中的應用場景。它們不僅可以執行重複性工作，還可以勝任一些需要靈活性和智能化的任務，如柔性裝配、無人搬運等，提高了生産線的自動化水準和适應性。
智能制造提高效率
智能制造是指利用人工智能、機器人、大資料等新興技術，實作制造過程的自動化和智能化。相比傳統的制造方式，智能制造可以顯著提高生産效率和産品品質。
在智能制造中，機器人和自動化裝置承擔了大重複性工作，如裝配、焊接、碼垛等，減輕了人工勞動強度。通過計算機視覺和深度學習技術，可以實作自動化品質檢測，及時發現缺陷産品，提高了品質控制水準。
智能制造還利用大資料和機器學習算法，對生産資料進行和模組化，實作預測性維護。通過裝置的運作資料，可以預測故障發生的時間和位置，提前進行維護，減少非計劃停機時間，提高裝置使用率。
在産品設計和工藝優化方面，智能制造也發揮了重要作用。通過建立數字孿生模型，可以在虛拟環境中模拟和優化産品設計和生産工藝，縮短新産品上市周期，降低研發成本。
智能制造通過自動化、智能化和數字化手段，顯著提高了生産效率、産品品質、裝置使用率和研發效率，推動了制造業的轉型更新。
工業AI應用落地
盡管智能制造和工業AI帶來了諸多好處，但要将這些新技術真正應用于實際生産場景，仍面臨着一些挑戰。工業富聯等公司正在努力推動工業AI的落地應用。
工業富聯是一家專注于工業人工智能的公司，它利用AI、機器視覺等技術，為制造業提供智能化解決方案。工業富聯與英偉達等公司合作，将AI技術應用于生産線自動化、品質檢測、預測性維護等場景。
例如，在生産線自動化方面，工業富聯開發了基于AI的視覺引導系統，可以實時跟蹤和定位工件，指導機器人進行抓取和裝配。這種系統不僅提高了生産效率，還能适應工件位置和姿态的變化，具有較強的适應性。
在品質檢測領域，工業富聯利用深度學習算法，訓練出能夠識别各種缺陷的AI模型。這些模型可以部署在生産線上，實時檢測産品缺陷，大大提高了檢測精度和效率。
除了生産線應用，工業富聯還将AI技術應用于預測性維護領域。通過裝置的運作資料，AI模型可以預測故障發生的機率，進而制定維護計劃，避免非計劃停機。
工業富聯的解決方案已經在多個行業得到應用，包括汽車、電子、鋼鐵、能源等，取得了顯著效果。随着5G、邊緣計算等技術的發展，工業AI的應用場景将進一步擴大。