【多点AI】AI物理引擎：重构工业生产的未来蓝图

●物理模拟：Cosmos平台会根据输入的数据，利用内建的物理引擎模拟物体在真实世界中的运动轨迹和交互作用。

●输出结果：Cosmos模型可以输出模拟结果的视频，或是将模拟结果转化为机器人控制指令，让机器人执行特定的动作。

物流专案中的应用示范

黄仁勋在演讲中展示了Cosmos平台与Omniverse平台结合应用于物流仓储的案例。Keon是全球领先的仓储自动化解决方案供应商，Accenture是全球最大的专业服务供应商，NVIDIA与这两家公司合作，将物理AI应用于价值高达1兆美元的仓储和配送中心市场。

透过Cosmos和Omniverse平台，可以构建一个与真实仓库完全对应的数位孪生。在这个数位孪生中，可以模拟各种物流操作场景，例如货物搬运、机器人路径规划、库位最佳化等。AI模型可以在数位孪生中进行训练和测试，学习如何根据物理法则和环境限制，完成各种物流任务。

这个案例展示了物理AI在物流领域的应用潜力：

●提高效率：AI模型可以分析仓库布局、货物流线、机器人运作等数据，找到最佳化流程的方法，提高整体效率。

●降低成本：在数位孪生中进行模拟和测试，可以避免在真实环境中试错所带来的成本损失。

●提高安全性：AI模型可以预测潜在的危险情况，例如货物碰撞、机器人故障等，并采取相应的措施，提高安全性。

物理AI对工业生产的影响

物理AI的发展，将对工业生产带来深远的影响，以下是几个主要的影响方向：

1. 加速自动化进程

可以让机器人更精准地感知环境、理解任务、规划动作，进而提升自动化程度，取代更多人力；在制造业中，可以让机器人执行更复杂的组装、焊接、搬运等工作，提高生产效率和产品品质。

2.优化生产流程

可以分析生产线上的各种数据，例如机器运作状态、物料消耗、产品品质等，并根据物理法则和生产限制，找出最佳化的生产流程；在流程工业中，还可以调整生产参数，例如温度、压力、流量等，以达到最佳的产量和品质。

3.促进产品创新

可以帮助工程师设计和测试新的产品，例如模拟产品在各种环境下的性能，或是优化产品的结构和材料；在汽车工业中，可以模拟汽车的碰撞测试，或是优化汽车的空气动力学设计。

4.提升工作安全性

可以预测生产环境中的潜在危险，例如机器故障、物料掉落等，并及时采取措施，保护工作人员的安全；在建筑工地，可以监控工地环境，提醒工人注意安全，或是自动控制机器人避免危险动作。

总之，物理AI的发展，将为工业生产带来前所未有的变革，推动工业生产朝向更自动化、更智能化、更高效化和更安全化的方向发展。

相关稿件：
【多点AI】AI与机器人：为长者打造智慧生活与高效照护的革命性力量
【多点AI】未来十年：生成式人工智能AI如何改写制造业？从管理实践与技术结合谈起