人形機器人是什麼？

機器人學習由自適應演算法驅動，在虛擬和現實世界環境接受全方位的訓練。這樣一來，人形機器人便可習得並精進各項精細技能，例如用雙腳行走、操控物體，以及社交互動。

開發人員採用最佳化的軟體架構，其中包括資料擷取與處理工作流程、訓練架構和容器化微服務，驅動可擴充的高效訓練。為了訓練機器人執行各種任務，例如抓取物體或是穿梭於不同場景的障礙物，運用了 AI 基礎模組、模擬環境、合成資料，以及增強學習與模擬學習等專門的學習技術。

訓練採用的數位孿生可準確模擬真實場景，提供讓機器人模型學習與進步的零風險環境。同時訓練許多不同的模型可排除實體損壞的風險，並且加速迭代。在模擬環境，操作員可輕鬆在場景增添變化與雜訊效果，讓機器人模型能以更豐富的經驗資料為師。

機器人的技能在數位世界充分磨練後，便可將模型部署於實際的機器人。在某些情況下，機器人在現實世界操作與練習時會繼續訓練。

重要的新興人形機器人訓練技術包括：

• 機器學習：人形機器人搭載的機器學習演算法，讓機器人可分析透過過去動作所學到的資料，並且處理感測器的資料，即時根據充分的資訊做出決策。
• 模仿學習：機器人複製人類演示的動作，即可學習新技能。感測器或攝影機擷取的這些動作，隨即會轉換為模仿所觀察到之行為的機器人指令。若要指導機器人執行傳統程式設計方法難以編寫的細微複雜任務，這個方法格外實用。
• 強化學習：這項技術的演算法，運用數學公式在機器人做出正確行為時給予獎勵，並懲罰錯誤行為。機器人透過試錯和相關獎勵系統逐步調整，與時俱進。

若要設計能安全作業，並且與人類協作的人形機器人，就必須整合數種安全概念。

• 傳統的功能安全可確保機器人軟硬體設計可靠無害。
• 機器人安全可啟用緊急停止和保護性停止功能，防止事故發生。
• 人機協作安全可辨識出人類在場，識別行動做出適當回應。
• 感測器安全可測試及驗證人形機器人感測器的準確度，讓人形機器人能準確感知環境。
• AI 安全可檢查人形機器人所採用的演算法避免誤解，不會衍生新風險。

傳統功能安全與機器人安全皆獲得 IEC 61508、ISO 13849 與 ANSI/RIA R15.606 等現行安全標準支援。目前有 ISO/IEC TS 22440 這類 AI 安全的新興標準，而 IEEE 發起的新研究小組則會探討及制定人形機器人安全標準。

在專為人類打造的環境中高效作業，是人形機器人的目標。這樣一來，無需為機器人重新設計空間，自動化技術也能日新月異。人形機器人極有潛力在倉庫、配送中心、實體商店與臨床環境等領域實現諸多效益。

• 人機互動：人形機器人仿照人體設計，可與人類協同合作完成各種任務。
• 多功能與適應能力：人形機器人可善用原本為人類使用而設計的工具與基礎設施。
• 生產力：人形機器人可在與其他工作人員相同的環境中運作，提高例行工作的完成度。
• 安全性更強：人形機器人可承擔危險任務，在對人類安全構成風險的場所作業。這樣一來，既可減少工作場所事故，還能將人類接觸危險情境的必要性降到最低，包括工業環境與災難應變。

無論是製造業、醫療照護、災難應變還是客戶服務，人形機器人都能讓人類工作者更安全且生產力更高，並且強化使用者體驗。雖然人形機器人使用案例多半仍處於早期研發階段，但各行各業仍對這類機器人強化人類勞動力的潛力感到振奮。

製造業
製造商可在工廠運用人形機器人支援自動化，輔助人類勞動力。人形機器人具有猶如人類彈性的自由度，可處理零件協助生產線任務、執行重複性或體力要求高的工作，以及執行檢查與維護任務。

倉庫與物流
人形機器人可執行各項任務，如取貨和包裝產品、接收貨物、管理庫存，以及處理需要精細操作的材料。它們也可以與其他機器人協作，例如機械臂與自主移動機器人，並且與人類同事合作。

醫療照護
人形機器人可望與人類醫療照護人員相輔相成，應該能革新患者照護、醫療照護設施作業與醫療程序。

居家助理
人形機器人可執行清潔、烹飪和洗衣等日常任務。這類機器人運用自然語言處理和機器學習，甚至可與人類溝通，並且隨著例行公事和偏好調整。

客戶服務
人形機器人可在零售商店、機場、飯店和其他公共空間擔任客戶服務的職務。機器人可提供資訊、引導客戶前往各個地點，並且處理基本查詢，既可提高作業效率，還能提升客戶體驗。

訓練資料有限
若要訓練 AI 模型讓人形機器人更高效，需要龐大的資料量。人形機器人接受訓練時必須模仿精確的人類動作，加上現實世界情境原本就變幻莫測，因此很難收集及標記必要的資料，實現最佳機器人效能。合成生成的資料可建立模擬各種環境與動作的人工資料集，有助於解決這個難題。

設計
人形機器人必須兼具輕巧、多功能和強大的特性。此外，其控制系統必須提供雙足行走所需的平衡感與協調能力，而先進的感測器與致動器則必須精準溫和，才能模仿人手靈巧的操控能力。此外，機載運算系統必須夠小巧，才能符合人形機器人的外型規格，同時還要具備足夠的運算能力，才能以低延遲的方式執行先進 AI 模型。

能源效率
機載電池空間有限意味著，人形機器人作業必須發揮極致的功能，並且將能耗降到最低。自主機器人要能執行複雜的任務，但不會迅速耗盡能源供應，這一點極為重要。

自由度
自由度提高後，人形機器便能以更靈巧的操控方式作業，移動方式也更像人類，因此能執行多元的任務，隨不同環境靈活應變。然而，這一切必須經過跨複雜機械與控制系統的協調工作才能實現。

NVIDIA AI 與 Omniverse™ 平台加速人形機器人開發。開始使用人形機器人時用到的三大運算平台包括：

1. NVIDIA NeMo，在 NVIDIA DGX™ 超級電腦執行，負責訓練機器人使用案例用的 AI 模型。
2. NVIDIA Isaac™ Lab 和 NVIDIA Isaac Sim 等機器人學習與模擬框架，以 NVIDIA Omniverse 為建置平台，支援機器人在模擬世界中學習並精進機器人技能。
3. NVIDIA Isaac on Jetson™ Thor，讓人形機器人能執行複雜任務，並且以安全自然的方式與人類和機器互動。Jetson Thor 採用 NVIDIA Blackwell 架構，搭載整合式功能安全處理器、高效能 CPU 叢集和 100 Gb 乙太網路頻寬，可執行人形機器人的多模態 AI 模型。