AI 機器人正以驚人的速度走出實驗室，並走進製造、物流與服務現場。然而隨著應用場域不斷擴張，AI 機器人開發流程的複雜度也急遽上升，因此對機器人開發者與機器人生態圈企業而言，如何在不增加鉅額成本的情況下，加快開發、驗證與部署節奏，已成為當前最迫切的課題。
「機器人的硬體主要分成控制器、感測器還有致動器三個部分，」NVIDIA DLI AI 白金級大使、CAVEDU 教育團隊創辦人曾吉弘分析，控制器負責在每個時間單位內決定機器人能完成多少工作，扮演整體運算與邏輯決策的核心角色；感測器則負責觀察並蒐集環境資訊，讓機器人能感知外部世界；至於致動器，也就是馬達，則是將控制信號轉化為實際行動的執行端，負責機器人的移動、搬運或夾取等動作，三者相互配合，便構成機器人運作的基本骨架。
曾吉弘進一步指出，在早期設計中，機器人控制器的運作大多停留在單純的條件式邏輯，然而，隨著 AI 技術發展，AI 的價值就在於賦予機器人對突發狀況或綜合性事件進行判斷的能力，讓機器人即使遇到程式中未明確定義的情境，也能推理出合理反應。因此，機器人不再被侷限於「預先寫死」的反應規則，而能展現更高層次的靈活性與智慧。
AI 機器人開發者常見的三大痛點
曾吉弘指出，當企業與開發者試圖將傳統機器人升級為具備 AI 能力的新一代系統時，往往會遇到三大難題。首先是「黑箱化與資訊不透明」，多數機器人平台的軟硬體架構相對封閉，缺乏足夠的透明度，使得除錯、測試與開發過程變得困難。
其次是「更換系統難度高」，由於系統彼此不相容，若想從 A 廠商的控制器換成 B 廠商的控制器，開發者幾乎得重寫整套程式碼，這對許多物聯網與製造業團隊而言是一項沉重負擔。
最後則是「成本與風險」問題，任何測試或升級若導致產線停機，都會造成可觀的金錢損失，更嚴重的是，若機器人在測試中受損，整條生產線可能被迫停工。這些現實限制，也讓開發者對實體測試普遍心存顧慮。
針對這些挑戰，NVIDIA 提出以模擬為核心的「三部電腦解決方案」，分別負責機器人訓練、模擬與終端執行。透過這樣的設計，機器人開發者可以在虛擬模擬實驗室進行完整測試，讓機器人在安全的虛擬環境中不斷重試與學習，不必擔心昂貴的實體設備受損。此外，模擬環境同時也能加速資料生成，讓開發者可以利用現有資料模擬出真實世界中難以蒐集的特殊情境資料，這些模擬結果可用於強化訓練與演算法驗證，大幅提升開發效率。
NVIDIA 生態系的優勢在於軟硬體的高度整合與開放性，其平台不僅能以低延遲實現感測、判斷與動作的閉環，也支援多種 3D 工具與 ROS （Robot Operating System）架構，讓開發者能無縫銜接現有工作流程，並快速在 Omniverse 進行模擬與測試。
「關於模擬這件事情，很多人一開始也搞不懂，覺得機器人不就是要在真實世界裡面運作嗎？把機器人搬到電腦裡面，在虛擬世界運作，到底有什麼意義？」曾吉弘強調，這種「Sim-to-Real（從模擬到現實）」的開發流程，能確保虛擬環境與真實場景之間的誤差降至最小，開發者也能更輕鬆地蒐集監督式學習所需的標準資料，為 AI 機器人訓練提供穩定基礎。
如何借力 NVIDIA Omniverse 極大化設計與部署 AI 機器人的效益？
近年來，「以模擬為核心」的開發模式逐漸成為主流，工程師可以先在虛擬環境中完成設計與測試，再將結果映射到真實世界，大幅降低開發風險與成本，NVIDIA Omniverse 正是這股趨勢的代表，讓開發者能透過數位孿生技術來加速訓練與驗證 AI 模型與機器人行為，縮短從模擬到部署的距離。
開發者如何借力 NVIDIA Omniverse 極大化設計與部署 AI 機器人的效益，並減少重複試錯的時間與成本？NVIDIA 深度學習學院 DLI 將在 12 月開設兩場「NVIDIA Omniverse ＆ 機器人開發實戰工作坊」，兩天的課程內容將涵蓋「OpenUSD 基礎操作」與 「Isaac Sim 機器人模擬」，曾吉弘也將帶領學員一同從模擬環境出發，讓學員親自體驗涵蓋數位孿生與機器人開發的完整流程，動手實作如何建立虛擬物件、調整屬性，並在虛擬工廠中配置機台與機器人等資產，同時模擬移動與避障邏輯。
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（首圖來源：科技報橘）
