Від роботичних рук до гуманоїдів: як Nvidia стає домінуючою силою в робототехніці

(MENAFN- Robotics & Automation News) Nvidia швидко стає центральним технологічним постачальником для глобальної індустрії робототехніки, зростає список партнерів, що охоплює традиційних виробників промислових роботів, компанії з хірургічної робототехніки та нову хвилю стартапів з гуманоїдними роботами.

У масштабних оголошеннях на конференції GTC компанія повідомила, що багато з найвідоміших світових компаній у галузі робототехніки — включаючи ABB, Fanuc, Yaskawa та Kuka — вже використовують її платформи, поряд із новими учасниками, такими як Agility Robotics, Figure AI та 1X.

Широта цієї екосистеми свідчить про зміну, яка триває вже кілька років: робототехніка стає галуззю, керованою штучним інтелектом, а Nvidia позиціонує себе як стандартного постачальника базової обчислювальної, симуляційної та програмної інфраструктури.

«Фізичний штучний інтелект вже тут — кожна промислова компанія стане робототехнічною», — сказав Дженсен Хуанг, засновник і генеральний директор Nvidia.

«Повноцінна платформа Nvidia — від обчислень, відкритих моделей до програмних фреймворків — є основою для індустрії робототехніки, об’єднуючи глобальну екосистему для створення розумних машин, які забезпечать наступне покоління фабрик, логістики, транспорту та інфраструктури.»

Об’єднана платформа для фрагментованої галузі

Історично робототехніка була фрагментованою галуззю. Виробники промислових роботів створювали власні системи управління, програмні стеки та середовища програмування, часто оптимізовані для дуже специфічних застосувань, таких як зварювання, збірка або обробка матеріалів.

Ця модель зараз руйнується з підйомом робототехніки, керованої штучним інтелектом, де машини мають сприймати, аналізувати та адаптуватися більш людським способом.

Щоб підтримати цей перехід, Nvidia роками створює «повноцінну» платформу робототехніки — поєднуючи високопродуктивні чипи, симуляційні середовища та все більше базових моделей для поведінки роботів.

Ключові елементи включають:

Jetson-модулі для крайового AI в роботах Omniverse для цифрових двійників та симуляцій Isaac Sim і Isaac Lab для навчання та валідації Cosmos — моделі світів для синтетичних даних та аналізу GR00T — моделі для загального розуму роботів

Разом ці інструменти дозволяють компаніям у галузі робототехніки проектувати, тренувати та розгортати машини в єдиному середовищі — від симуляції до реальної роботи.

Лідери галузі: великі виробники роботів рухаються до AI

Можливо, найяскравішим аспектом останніх оголошень Nvidia є те, наскільки традиційні виробники промислових роботів приймають її технології.

Ці компанії створили глобальну індустрію автоматизації за десятиліття, встановивши мільйони роботів по всьому світу.

Традиційні лідери промислової робототехніки, що використовують платформи Nvidia:

ABB Fanuc Yaskawa Kuka Universal Robots Hexagon Robotics

Ці компанії інтегрують симуляційні та AI-інструменти Nvidia у свої існуючі платформи, зокрема для цифрових двійників та реального часу на виробництві.

Зі спільною базою понад 2 мільйони роботів, компанії такі як Fanuc, ABB, Yaskawa і Kuka вже використовують симуляцію на базі Nvidia для проектування та валідації всіх виробничих ліній перед запуском.

Це суттєвий крок уперед. Колись промислові роботи програмували вручну для фіксованих завдань, а тепер їх навчають у симуляційних середовищах і розгортають з адаптивними можливостями.

Нова хвиля: гуманоїди та компанії з AI-орієнтованою робототехнікою

Одночасно з цим з’являється нове покоління компаній у галузі робототехніки — багато з них зосереджені на гуманоїдних роботах або системах загального призначення з AI.

На відміну від традиційних виробників, ці компанії часто будують свої платформи з самого початку навколо AI — і багато з них стандартизують на стеку Nvidia.

Нові компанії та стартапи у галузі гуманоїдних роботів, що базуються на Nvidia:

Agility Robotics Figure AI 1X Agibot NEURA Robotics Humanoid Mentee Robotics Boston Dynamics Skild AI World Labs

Ці компанії використовують симуляційні інструменти Nvidia та базові моделі для прискорення розробки, особливо у сферах руху, маніпуляцій та загального навчання завдань.

Моделі GR00T Nvidia, зокрема, створені для того, щоб допомогти роботам навчитися загальним навичкам — ключовій вимозі для гуманоїдів, що працюють у динамічних реальних умовах.

Компанія заявляє, що її модель GR00T N2 нового покоління може допомогти роботам успішно виконувати нові завдання «у нових середовищах більш ніж у два рази частіше, ніж провідні моделі з обробки зору, мови та дій», підкреслюючи зростаючу роль AI-моделей у розвитку робототехніки.

Від симуляції до реальності

Однією з давніх проблем у робототехніці є так званий «прірва між симуляцією та реальністю» — складність перенесення поведінки, вивченої у симуляції, у реальні умови.

Стратегія Nvidia полягає у зменшенні цієї прірви за допомогою все більш реалістичних фізичних движків, генерації синтетичних даних та тісної інтеграції апаратного та програмного забезпечення.

Цей підхід вже застосовується у кількох сферах:

** Виробництво**: цифрові двійники виробничих ліній для оптимізації та тестування ** Логістика**: автономні складські системи, навчені у симуляції ** Охорона здоров’я**: хірургічні роботи, валідувані перед клінічним застосуванням ** Будівництво**: автономні системи для складних середовищ

Загалом, розвиток робототехніки стає більш схожим на розробку програмного забезпечення — ітеративним, орієнтованим на дані та залежним від симуляцій.

Домінуюча позиція — чи новий тренд?

Можливо, зарано казати, що Nvidia має повну домінанту у галузі робототехніки, але її вплив явно зростає.

Майже жоден інший виробник чипів не створив таку всебічну, спеціалізовану екосистему для робототехніки.

Компанії, такі як Infineon і NXP, нещодавно заявили про зростаючий інтерес до робототехніки, особливо у сферах обробки в реальному часі, систем безпеки та крайових обчислень. Однак їхні зусилля залишаються більш розрізненими у порівнянні з інтегрованим підходом Nvidia.

Це нагадує ранні зміни у сфері обчислень.

Якщо деякі спостерігачі вважають, що Intel повільно адаптувалася до зростання мобільних обчислень — дозволяючи конкурентам здобути перевагу — то зростає ймовірність, що частини індустрії напівпровідників недооцінили важливість робототехніки.

Nvidia, навпаки, схоже, раніше взяла цю галузь під контроль, інвестуючи не лише у апаратне забезпечення, а й у широку екосистему програмного забезпечення та розробників, необхідних для її підтримки.

Урок для галузі?

Зростання Nvidia зумовлене кількома факторами, зокрема ігровою індустрією, тренуванням AI та — у певний момент — попитом з боку майнингу криптовалют.

Але робототехніка — це щось інше: довгострокова промислова трансформація, а не циклічний ринок.

Створюючи інструменти спеціально для розробників робототехніки та підтримуючи широку екосистему партнерів, Nvidia зайняла позицію у центрі того, що вона називає «фізичним штучним інтелектом» — злиттям штучного інтелекту та машин, що працюють у реальному світі.

Чи перетвориться ця позиція у тривале домінування — покаже час.

Очевидно одне: робототехніка вже не є нішевою галуззю. З розширенням можливостей AI все більше галузей впроваджують автоматизацію, а компанії створюють все більш складних роботів.

Якщо цей тренд триватиме, питання вже не в тому, чи Nvidia очолить галузь робототехніки, а в тому, наскільки далеко вона зможе випередити конкурентів — і чи зможуть їхні опоненти наздогнати перед наступною хвилею автоматизації.