辉达「三台电脑」方案是如何运作的？

辉达机器人与边缘计算副总裁 Deepu Talla 在北京演说时，首次提出「三台电脑」解决方案，为机器人开发带来系统性的变革。这三台电脑涵盖了开发流程中的核心阶段：

1. 训练电脑：
   • 负责训练AI模型，这是建立机器人「大脑」的第一步。
   • 此类系统通常部署于云端、高效能资料中心或 NVIDIA DGX 超算平台，具备强大的运算能力，能处理海量数据进行深度学习。
2. 模拟电脑：
   • 用于测试训练完成的模型，实现虚拟环境内的模拟操作。
   • NVIDIA Omniverse 技术允许在虚拟场景中进行大量模拟测试，安全且高效，省去在真实环境中进行测试的高额成本与潜在风险。
   • 此技术不仅缩短开发周期，还使得模拟与现实表现的差距日益缩小，实验结果更贴近真实世界。
3. 部署电脑：
   • 最终实体化的电脑，直接安装于机器人内部，成为操控其行为的核心大脑。
   • NVIDIA Jetson 和 AGX 系统便是此类产品的代表，可满足不同类型机器人的需求，从小型消费级到大型工业应用都有所覆盖。

透过整合这三台电脑，辉达创造了一个完整的开发流程，极大地提高了效率，从原本可能需要50年的开发周期压缩至仅需5年，成为业界一大创举。

哪些趋势推动机器人技术快速发展？

Talla 表示，未来5至10年，机器人技术将迎来前所未有的快速变革，这主要受到三大因素的驱动：

1. 危险工作环境的需求：
   • 机器人能代替人类执行高风险作业，例如矿井作业、深海探索、核辐射清理等危险工种，显著提升安全性。
   • 特别是某些高风险作业市场对自动化解决方案需求极高，而机器人是实现这些目标的最佳选择。
2. 劳动力短缺问题日益加剧：
   • 随著职业选择越来越多元化，传统行业吸引力减弱，导致年轻一代不愿意从事高强度、低回报的工作，劳动力供应不足的情况愈加明显。
   • 此外，某些行业特有的高离职率或技能断层，也需要机器人作为替代解决方案，稳定生产与服务效率。
3. 高龄化社会对照护的迫切需求：
   • 全球人口平均寿命延长，老年人口比例持续攀升，许多国家面临严重的养老压力。
   • 机器人能够提供日常护理、陪伴与情感支持，成为解决高龄化问题的重要工具，特别是在发达国家市场。

虚拟模拟如何突破数据不足瓶颈？

机器人训练依赖大量数据，而现实世界的数据收集困难重重。辉达提出两种解决方法：

1. 动作捕捉技术：
   • 利用动作捕捉套件记录人类的示范操作，作为训练机器人的参考数据。
   • 然而，这种方法数据量有限，无法完全满足高效训练需求。
2. 合成数据生成技术：
   • NVIDIA Cosmos 提供一种创新的「世界基础模型」，能产生高度逼真的虚拟环境，模拟人类操作场景，生成大规模的数据。
   • 此外，透过将少量真实数据与大量合成数据结合，机器人训练效果更准确，并显著降低了依赖真实世界数据的成本。

虚拟模拟技术的发展不仅加快了机器人开发进程，也使得测试结果更接近真实表现，促进技术应用落地。

辉达的角色与机器人生态系统发展的影响

辉达并不直接生产机器人，而是通过建立开放平台，专注于提供核心计算技术与工具链支持：

1. 技术提供者：
   • 针对训练、模拟与部署，提供完整的软硬体解决方案，让合作伙伴能快速搭建机器人开发流程。
   • 其生态系统涵盖了研究人员、机械工程师、软件开发者等，形成多方参与的协作模式。
2. 生态系统的驱动者：
   • 辉达以技术支持合作伙伴，使其专注于实体机器人的设计与制造，进一步推动行业创新。
   • 这样的模式不仅降低了机器人产业进入门槛，也提升了整个市场的竞争活力。