借助数字孪生训练物理AI

物理AI使工业机器人能够适应不断变化的环境，而不是遵循僵化的指令。

数字孪生提供了安全的虚拟环境，用于通过模拟场景训练物理AI模型。

物理AI已在改进质量检测、机加工操作和过程监控方面的自动化水平。

自动化已成为制造业一个多世纪以来的关键组成部分，从过去简单的装配线到如今先进的自主机器人。然而，随着制造系统承受的压力持续增加，自动化系统的能力也必须相应提升。为了满足21世纪的制造需求，工厂机器人必须超越僵化、硬编码的指令，并获得快速适应变化条件的能力——无论是突然的业务需求还是新的生产要求。这种灵活性水平无疑需要人工智能（AI），但不仅仅是任何AI；而是能够理解和与现实世界互动的AI。换句话说，就是物理AI。

物理AI是指将人工智能应用于数字领域之外，使AI系统能够实时感知、推理并在物理世界中行动。它结合了先进的传感技术（如视觉、音频、深度和运动）、日益强大的工业AI模型以及机器人和机器等物理系统。与传统自动化不同，物理AI使系统能够解读非结构化环境、适应新情况并做出自主决策，而不是遵循僵化的预编程指令。

虽然物理AI代表了僵化自动化问题的解决方案，但实现一个能够处理复杂多感官数据并就采取的行动得出可靠结论的AI模型并非易事。如果没有全面的数字孪生，收集和管理训练物理AI模型所需的数据，以及整个真实世界的训练环境，将是不切实际的，甚至不可能的。

1、物理AI的价值

在工厂车间，人类最大的资产之一是对世界的直觉理解，这使他们能够以最少的指导处理众多奇怪而细小的任务。这包括从料箱中拾取螺丝或从仓库中取回箱子而不会撞到任何东西等任务。对人类来说微不足道的事情，对自动化系统来说却出奇地复杂。

传统自动化依赖于固定的路径和距离，需要精确的仓库布局、严格的框架来固定螺丝等零件和其他刚性示例。虽然基本的AI自动化在一定程度上放松了这些限制，允许机器人从料箱或仓库的一般区域拾取零件，但这些AI模型无法适应处理其训练任务范围之外的复杂情况。

这就是为什么物理AI模型至关重要。它们被训练来理解一般物理世界，而不仅仅是单一任务。物理AI模型无需为任务的每一步编程或对新模型进行详尽训练，只需被告知要做什么，甚至可以用自然语言，然后让它完成任务。就像人类一样，它能够处理环境中的意外变化、适应紧急情况并轻松遵守新指令，提供无与伦比的自动化灵活性。

要实现这种功能水平，三个领域至关重要。前两个是感知能力和行动能力。机器人或机器需要具有深度感知、音频感知以及移动和导航能力。这种深度感知能力通常是机器上的摄像头实现的。而物体，如机械臂，需要能够触摸、感觉等，以执行任务。摄像头的感知能力和执行行动的能力在过去几年中都在快速提高。

物理AI的最后一个关键领域是监督和操作所有这些的"大脑"。这是传统自动化和机器人技术的区别所在。借助AI，物理对象可以根据其推理能力确定要采取的行动路线，这种推理能力可以执行实时推理。

2、数字孪生加速物理AI训练

然而，在物理AI应用于工厂车间之前，它必须首先经过训练。

训练物理AI模型需要一个环境，让模型能够学习真实世界的规则，从传感器如何报告数据（例如箱子堆叠不当时如何掉落）到物理定律本身。用物理系统进行这种训练成本高昂。它需要专用的机器人设备，将宝贵的资本设备从制造车间撤出，并设计成千上万甚至数十万个涉及机器人对实际物理对象执行操作的场景。

幸运的是，数字孪生能够实现更快、更全面的AI模型训练。数字孪生是物理资产或流程的数字表示，可用于在数字世界中设计、模拟和优化产品、机器、生产和整个工厂，然后再在现实世界中采取行动。使用真实世界数据，数字孪生可以准确再现从工厂和机器到人类和机器人的一切。这为训练AI模型提供了理想的环境。

例如，可以生成数千种从料箱中拾取混合紧固件的场景，具有不同的零件姿态分布、杂乱度、反射率、光照和相机噪声，然后针对这些分布训练和验证感知与抓取策略。这种方法使AI模型能够安全地学习真实物理，而无需生成大量昂贵的真实世界数据，从而减少训练和验证模型所需的时间、成本和资源。

3、合成数据提供经济高效的训练

合成数据是数字化学习过程的最大优势之一。它是使用计算机生成的任何类型的数据，而非真实数据。合成图像数据在制造业中特别有价值，因为大多数任务依赖于准确的视觉感知能力。

使用合成数据，可以基于现实世界可能性生成数千甚至数百万个独特的训练数据集，以快速自动地训练物理AI模型。环境属性可以随机化：从物体数量及其位置到材料属性、相机属性、周围环境等。相机像素分辨率、噪声、环境光照效果等也可以添加到合成图像生成中，以模拟实际行为。

通过使用这样的随机数据集训练机器学习模型，模型将学会忽略随机化的属性，专注于非随机化的属性（如零件几何形状）。因此，训练后的模型可以泛化到各种环境和领域，包括真实预期环境。

合成"图片"只是数字孪生可以产生的合成数据类型之一。作为真实世界的精确副本，数字孪生可以为物理AI模型提供周围环境的虚拟沙盒，安全地学习真实世界，包括来自各种传感器的输入，以及使用机器人将要运行的操作器和运动系统与该环境交互。

4、物理AI在自动化中的机遇

物理AI已被应用于多个自动化领域，在机床操作中监控振动和刀具磨损等加工条件，在过程自动化中解读复杂生产过程中的传感器数据，以及在质量检测中实时检测表面缺陷、尺寸偏差和装配错误。随着智能自动化的推动超越构建执行预定任务的单一机器人，应用数量将继续增加。

为了跟上这一需求，需要能够即时思考和适应的系统，以提供生产灵活性，并允许更大的定制和优化。未来的系统将被要求从一天到下一天调整其生产流程，而无需为生产线的每个变体都训练新模型。

随着物理AI的不断发展，它将越来越多地处理以前仅限于人类的任务，特别是那些需要在传统自动化和AI系统无法处理的操作中快速适应的任务。虽然训练物理AI模型似乎是一项艰巨的任务，但通过智能地利用数字孪生，这一过程可以大大简化，使公司能够获得灵活、自适应自动化的好处，从根本上改变其制造能力。

原文链接：Training Physical AI with the Digital Twin: A Faster Path to Flexible Robotics

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