NVIDIA在CES 2024公布充分利用生成式人工智能（Generative AI，GenAI）的力量，全面強化智能機械人。NVIDIA副總裁Deepu Talla在CES會前特別演講中，談及NVIDIA及其合作夥伴如何將生成式AI與機械人技術相結合，包括：Boston Dynamics、Collaborative Robotics和Sanctuary AI等。Deepu Talla指出，受AI驅動的自主機械人越來越多地被用於提高效率、降低成本以及解決勞動力短缺問題。
據NVIDIA指，NVIDIA創始人兼CEO黃仁勳就將首款NVIDIA DGX AI超級計算機交付給OpenAI。如今，憑藉OpenAI的ChatGPT，生成式AI已成為當今發展最迅速的技術之一。這種技術的影響力將遠超文本和圖像生成，延伸至家庭、辦公室、農場、工廠、醫院和實驗室等多個領域。生成式AI的關鍵在於，類似大腦語言中心的大型語言模型（LLMs）將使機械人能夠更自然地理解和回應人類指令。
許多企業如 Agility Robotics、NTT等，已經在將生成式AI整合到他們的機械人中，以幫助這些機械人理解文本或語音命令。例如，Dreame Technology的機械人吸塵器正在由生成式AI模型創建的模擬生活空間中接受訓練，而Electric Sheep則正在開發一種自主草坪割草的世界模型。
NVIDIA稱，包括：NVIDIA Isaac和Jetson平台，獲超過120萬開發者和10000家客戶及合作夥伴的支持，促進AI驅動機械人的開發和部署。NVIDIA的「AI工廠」概念在AI模型的創建和持續改進中起著核心作用。「AI工廠」利用NVIDIA的數據中心計算基礎設施以及其AI和NVIDIA Omniverse平台進行AI模型的仿真和訓練。
另一方面，機械人的運行環境取決於應用場景的不同。這可能是雲端或數據中心，或者是在半導體製造中用於缺陷檢查的現場服務器，又或者是裝備多個傳感器和攝像頭的自主機器。通過生成式AI工具，如NVIDIA Picasso，用戶可以從簡單的文本提示生成逼真的3D資產，並將它們添加到數碼場景中，以創建動態且全面的機械人培訓環境。這種能力還擴展到在Omniverse中創建多樣化和物理上精確的場景，增強機械人的測試和培訓，以確保其在現實世界中的適用性。
傳統上，機械人是為特定任務而定制的，而對它們進行不同任務的修改是一個耗時的過程。然而，LLMs和視覺語言模型的進步正在消除這一瓶頸，使得機械人能夠通過自然語言更直觀地與人類互動。
Source：NVIDIA