几年前，业界对工业元宇宙的可能性讨论热烈，但此后似乎更多关注底层技术的发展。那么工业元宇宙的发展现状如何呢？
首先要明确，工业元宇宙并非全新事物，而是已有二三十年技术积累的演进，例如仿真——让工程师在 3D 数字环境中互动、模拟流程、引入虚拟机器人和虚拟人员。在这里，工程师可以修改并验证生产过程。
过去几年，AI 的兴起带来了新机遇。因此，谈到工业元宇宙，我们不仅指仿真，还包括利用 AI Copilot 或 AI 助手帮助工程师提升效率、做出更好决策并协同工作。工程师可沉浸于工业元宇宙环境，并在逼真的场景中协同推进项目。
工业元宇宙支持无缝的跨组织协作、实时可视化和仿真、协同设计和工程，它把数字孪生、物联网传感器和高保真可视化整合在一起，开创了一种全新的工作方式。
以电池生产场景为例：使用西门子 Process Simulate，制造商可在虚拟共享空间中利用基于物理的数字孪生。借助Xcelerator 软件构建的数字孪生，生产单元内机器人、AGV 与人类的交互被精确仿真。然后，在 NVIDIA Omniverse 中对电池组装配线进行建模，并与西门子数字化制造工具无缝连接。接下来，通过Tecnomatix Connector 将 Process Simulate 的研究结果传输到 Omniverse，这样用户就能享受到逼真的高保真可视化仿真。
仿真如何确保机器人在生产环境中的有效性？
以西门子 Process Simulate 为例，工程师可在真实制造背景下开发、仿真并验证自动化流程。“真实制造背景”这一点至关重要：在物理世界，为机器人安装设备或反复测试方案成本极高，几乎不可行。
但是，通过转换到数字孪生或 3D 环境，您可以构建包含所有机器人、设备、输送机和工作人员的生产线，并测试多种替代方案以全面优化您的流程。这降低了实施后出现问题的风险，并消除了修复这些错误的成本，也消除了在安装后必须调试机器人问题的成本。
在车间部署机器人的主要问题之一是，您需要确保它们按照正确的安全标准运行，以保护人类员工免受伤害。这就是机器人供应商提供安全技术的原因。但是这些安全措施假设您会限制机器人的运动，以防止它们移动到受保护的空间。
由于多种原因，这在车间可能很难实现，这就是仿真的用武之地。您可以仿真和验证具有不允许机器人移动的限制区域的制造环境。这意味着机器人中的安全功能得到了解决，并且是在仿真环境中验证机器人编程之前规划过程的一部分。
用户不仅可以随机化机器人运动，还可以模拟和评估人类作员的任务。如果附近有其他设备或其他机器人，用户也可以针对这些进行优化。
这些仿真中的一个关键做法就是规划最小化人与机器之间的任何干扰。这包括随机化人类操作员的动作，以查看在出现安全漏洞时会发生什么并测试这些场景。
例如，如果有人闯入安全区，则要确保机器人停止，或者确保机器入口不会被堵住，导致人的手被夹在里面。使用仿真技术，所有这些方面都可以再次转移到设计环境中，以降低车间出错的风险。
虚拟现实技术在机器人部署中扮演的角色
在消费品领域的一个制造客户正面临着挑战，因为他们无法与位于另一个国家的供应商进行面对面的交流。这使得他们很难有效地沟通工作站的设计和建造。
设计这些工作站的传统方法所采用的技术已经落后，因此新的解决方案采用了虚拟现实技术来建立一个沉浸式的协作环境，工程师们可以戴着耳机远程会面，沉浸在逼真的设计环境中。
一旦制造商为客户设计了工作站，他们都可以远程查看，对设计进行评估，并就需要修正的地方提出调整建议。 此外，还可以根据佩戴传感器的人创建虚拟操作员，以捕捉车间工人的动作。这些数据可以流式传输到仿真环境中，用虚拟设备进行测试。
这种技术堆栈建立了在工业元宇宙中进行协作的能力，可以在不出差的情况下，在安装任何物理设备之前，做出明智的工程决策。
AI赋能的机器人未来
随着AI技术的快速发展，通过提高机器人感知环境和使用机载智能做出运动决策的能力，使机器人更加自主。
虽然这些功能仍在发展中，但我们很快就会看到机器人能够自主地从杂乱的盒子（容器）中拣选产品并将其放在货架上或包裹中。我们将看到配备这种智能（也称之为物理 AI）的人形机器人的演变，这些智能使它们能够感知环境并将其转化为物理动作。
当 AI 赋能的机器人和仿真交汇时，仿真便能为机器人创建虚拟世界，在各种场景下训练和验证其任务表现。工程师还可依据虚拟环境的反馈测试机器人感知与行为，进一步优化训练。
工业元宇宙、AI和机器人技术的融合标志着制造业变革时代的到来。AI 不再只是一个附加组件；它正在帮助推动制造仿真中的智能自动化。领先的自动化企业正在大力推动工业 AI 的研发，将生成式 AI、机器学习和机器视觉等技术应用于工业场景。以“代理式 AI”为例，这类 AI 系统可在工业场景中具备一定自主与决策能力，无需工程师提示即可主动排障、仿真并优化制造流程。
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