工業 5.0 人類和機器人將共同工作，數位孿生技術將幫助企業優化生產流程

NVIDIA 為何押注機器人市場？

科技媒體《Business Insider》分析，半導體產業是殘酷的，資料中心的投資佔 NVIDIA 收入的 87%，而資料中心成長有起有落，NVIDIA 需要另一個更大的市場。

黃仁勳曾預言，未來將有 2 種大量的機器人產品──自動駕駛車、人形機器人。這兩種機器人都需要像人類一樣能感知快速變化的環境和即時反應，並且需要 NVIDIA 大量出售的東西：AI 運算能力。

報導指出，NVIDIA 如果想要永遠佔據科技巔峰，就需要擴大機器人市場，但要讓機器人再次繁榮，挑戰將更加複雜，牽涉的不只是時間問題，原因有 3 個。

1. 即便生成式 AI 帶來機會，機器人進入門檻仍高

AI 大語言模型的成功建立在軟體技術的基礎上，但機器人則需要整合軟體、機械工程與物理世界問題的多重能力，這使得進入機器人領域的門檻極高。此外，蒐集物理世界相關的數據資料仍然需要時間、精力和金錢。

報導觀察，目前從事機器人開發的專業人士多擁有相關博士學位，因為產業要求如此，而這與 AI 領域更快普及化的情況形成對比──要打造 AI 應用不需要博士學位，龐大的軟體與語言、圖像資料庫也是為了提高用戶黏性並降低進入門檻。

NVIDIA 想要擴展機器人市場，也必須降低機器人技術堆疊的進入門檻。雖然 NVIDIA 已推出 Omniverse 平台和 Isaac 訓練工具等解決方案，讓開發者能模擬機器人的運作情境，並提供如 Jetson Thor 晶片、資料生成服務等軟硬體支持，但三位機器人專家向《Business Insider》表示，目前 NVIDIA 還沒有完全降低成為機器人製造商的門檻。

NVIDIA 也回應外媒，他們認知到要開發與實體世界互動的 AI 極具挑戰，這也是為什麼 NVIDIA 開發了整個平台幫助企業訓練和部署機器人。

2. 沒有一家公司能單獨解決機器人問題

曾在微軟機器人研究部門擔任 17 年主管、後來成立機器人新創 Scaled Foundations 的 Ashish Kapoor 認為，沒有一家公司能單獨解決機器人技術問題。根據他的說法，當前機器人開發的最大問題是缺乏合作精神。

Kapoor 觀察，目前大多數人形機器人的玩家感覺都是各自為政，此外，機器人雖然已在物理世界中運作但還不夠好，而客戶通常在技術變得更好之前便放棄使用。他觀察 AI 領域的發展，實際的解決方案往往來自產業社群（community）一起合作的時候，他認為機器人現在也需要如此。

回頭看 Kapoor 的做法，Scaled Foundations 在機器人開發平台 Grid 提供免費方案與協助託管的服務，除了建立自家的機器人機器模型，也鼓勵使用者開發一個模型。

3. 打造「人形」機器人的目標受到懷疑

機器手臂是許多工廠已在使用的設備，這些手臂被用來執行重複性任務，並使用感測器來感知環境。而當 AI 支援機器手臂，雖然能處理更多種任務、感知物件和護欄，並以連貫的順序採取行動，但是也有專家懷疑是否一定需要打造成「人形」。

一位擁有逾 15 年經驗的 NVIDIA 機器人專家要求匿名，他告訴《Business Insoder》，他對於人形機器人抱持懷疑態度，因為製造一個擁有多功能的人形機器人，成本比一個外觀不像人類，但能更快更好完成任務的機器人更高。

資料中心業者 Databank 執行長 Raul Martynek 對此發表看法，「我認為黃仁勳對機器人很著迷，因為追根究柢，他想做的是創造未來。」

黃仁勳過去就曾提及自己對創造「零億美元市場」的迷戀，他想要當市場創造者（market creater），而不是市場接受者（market taker）。或許可以說，當自動駕駛和機器人是 NVIDIA 現在押注的未來，正在刺激市場對於這些技術的想像，但也同時面臨著現實檢驗