怎样能够帮助机器人制造出更好的机器人？答案是通过模拟更多的机器人。
NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋今日展示了头部电子制造商广达（Quanta）如何使用AI机器人检查产品质量。
黄仁勋在本周台北举行的COMPUTEX主题演讲中展示了电子制造商是如何将其最先进的工厂数字化。
例如，广达子公司达明机器人（Techman Robot）的机器人如何运用NVIDIA Isaac Sim，一款基于NVIDIA Omniverse的机器人模拟应用程序，开发自定义的数字孪生应用程序，以优化对广达生产线的检测。
下方的演示视频展示了达明如何使用Isaac Sim来优化生产线上机器人对机器人的检查。实际上，这是使用机器人制造机器人的过程。
自动光学检查（AOI）可以帮助制造商更快地识别缺陷，向全球客户交付高质量的产品。NVIDIA Metropolis视觉人工智能框架现已支持AOI，还可用于优化从汽车到电路板等产品的检测工作流程。
达明使用Isaac Sim模拟、测试并优化其最先进的协作机器人，将AOI集成到工厂车间中的机器人中，同时在机器人上使用NVIDIA AI和GPU在云端进行推理训练。
Isaac Sim建立在NVIDIA Omniverse之上，后者是一个开放的开发平台，用于构建和运营工业元宇宙应用。
达明机器人AOI解决方案的独特之处，包括检测摄像头是直接安装在铰接式机器人臂上的，并将GPU集成在机器人控制器上。
这种方式使机器人能够检查到固定摄像头无法覆盖的产品区域，也可以在边缘使用AI即时检测缺陷。
达明首席运营官Scott Huang提到：“与其他机器人品牌相比，达明机器人的显著特点在于其内置的视觉系统和AI推理引擎。NVIDIA RTX GPU提升了机器人的AI性能。”
但对这些机器人的运动进行编程是一项十分耗时的工作。
开发人员必须确定机械臂的精准位置以及最高效的活动顺序，从而尽快捕捉可能出现的数百幅图像。
这可能需要花费几天的时间，探索数以万计的可能性，才能确定一项最佳解决方案。
解决办法：机器人模拟。
达明使用 Omniverse在Isaac Sim中建立了检测机器人和待检测产品的数字孪生。
相比对真实机器人进行手动编程，在模拟中对机器人进行编程的花费时间减少了70%以上。使用精确的3D产品模型，在真正的产品生产之前就可以在数字孪生中开发应用，从而节省生产线上的宝贵时间。
然后，通过使用Isaac Sim中的强大优化工具，达明可在NVIDIA GPU上同时探索许多的程序选项。
Huang提到，达明最终找到了一个可将每次检查周期时间缩短20%的高效解决方案。
节省的每一秒钟检测时间都将作用于达明生产客户的损益盈亏。
收集和标记真实世界的缺陷图像成本高且耗时长，因此达明转向使用合成数据以提高检查质量，使用Omniverse Replicator框架来快速生成高质量的合成数据集。
这些被精心标记的图像被用来训练云端的AI模型，极大地提高了模型性能。
基于NVIDIA的技术，在边缘可以高效率、低延迟地运行几十个AI模型。有时在检测特别复杂的产品时，需要运行40多个模型去仔细检测产品的各个不同方面。
与NVIDIA一起在 COMPUTEX上进一步了解Omniverse上的Isaac Sim、Metropolis 和AI如何简化各产品和行业的光学检测流程。