什么是物理人工智能？为什么现在需要它？
物理人工智能不仅仅是机器人的 AI - 而是它们在动态的物理环境中感知、适应和行动的能力。与依赖于预编程序列的传统自动化不同，物理人工智能使机器能够实时响应变化：例如，调整装配过程中的力度、避开障碍物或在处理不可预测材料时校正轨迹。
在当今工厂中，随着生产的变化日益增加且缺乏熟练工人，此类解决方案变得至关重要。与其强制统一流程，不如让机器人能够在实际条件下工作 - 而无需完全重新编程。
平台作为基础：Universal Robots 如何构建物理人工智能
Universal Robots 它不是从头开始创建具有 AI 的机器人，而是提供一个可以开发和部署解决方案的平台。关键在于，AI 集成在控制层之上 - 它不会覆盖控制层。这意味着基本的运动控制、安全性和稳定性得以保留，而智能则作为附加功能发挥作用，仅在特定情况下才会生效。
通过与 NVIDIA、ROS 2 以及 AI Accelerator 和 UR Trainer 等工具的集成，开发人员可以在实际机器人上而不是在模拟环境中训练模型。这降低了“实验室到工厂差距”的风险 - 即在实验室中有效但在生产中失败的情况。
安全性和可扩展性：现实应用的关键条件
AI 不能超出安全范围运行。Universal Robots 确保即使是基于 AI 的决策，所有安全规则都得到保留 - 包括硬件和软件方面。系统在其经过认证的安全范围内运行，从而可以在生产环境中安全使用。
可扩展性是另一个关键要素。该平台支持部署不仅仅是一个机器人，而是整个机器人群 - 从单个工作站到全球生产网络。凭借超过 1200 个合作伙伴的生态系统以及与西门子和微软等公司的集成，可以快速部署解决方案，而无需从头开始构建。
从实验到生产：亲身体验
放大图像关闭放大上一张图片许多人工智能机器人项目停留在实验阶段。为什么？因为实验室环境不能反映实际条件：振动、材料变化以及装配中的细微偏差。Universal Robots通过让开发人员使用与工厂中相同的机器人来解决这个问题。
这使得能够更早地发现问题--例如，当模型无法处理零件的轻微偏移时--然后才将其应用于生产。结果，人工智能不仅变得智能，而且还变得耐用和可靠。
人工智能可以在生产环境中运行，但这并不意味着它会自动有效。关键是确保在实际条件下测试模型--包括机器振动、材料变化以及装配中的细微偏差。Universal Robots通过允许在与生产中使用的相同机器人上创建和训练模型来实现这一点。这样，开发人员可以更早地发现问题，例如当人工智能无法处理零件的轻微偏移或其表面变化时。这降低了部署后发生故障的风险，并确保解决方案不仅智能，而且耐用且能够适应工厂条件。这种方法消除了经典的“实验室到工厂差距”问题，即某些东西在实验室中有效，但在实际生产中却失败--这通常会导致人工智能项目失败。
这对行业意味着什么？
物理人工智能不仅仅是一个新功能--它是一种对自动化方法的转变。与其强制统一性，不如允许在生产中实现灵活性：快速切换不同的产品、适应不断变化的环境并减少人工干预的需求。
对于企业而言，这意味着更强的市场变化适应能力、更低的实施成本和更快的投资回报周期。对于员工来说，这意味着他们可以与机器人协作，这些机器人不仅执行任务，而且还能更好地学习如何执行任务。
