据外媒报道，近日，人工智能计算的引领者美国英伟达（NVIDIA）公司宣布将推出 Isaac 自主移动机器人 (AMR) 平台，以优化运营效率并加速 AMR 的部署。Isaac AMR 扩展了 NVIDIA Isaac 构建和部署机器人应用程序的功能，将地图绘制、站点分析和车队优化引入NVIDIA 认证系统。

这种类型的工业设施可以像城市街区或体育场一样大。它们不断被重新配置或扩大规模，以满足当时的产品需求。自主机器人的路径规划和改道需要同步进行。

在工业规模上，即使是小的路线优化也能为9万亿美元的物流业节省数十亿美元。

根据Interact Analysis，自主移动机器人的部署预计到2025年将达到53,000个站点，而2020年只有9,000个。同时，在工人短缺和COVID-19限制的情况下，供应链要努力跟上不断增长的电子商务。

一个障碍是快速和自主地开发高精度机器人地图的能力。它们需要随着业务的扩大或波动而持续更新。而提高移动机器人对不断变化的环境的态势感知，并不断重新优化路线--同时通过模拟开发新的技能组合--对运营效率来说是最重要的。

Isaac AMR是NVIDIA多年研究和产品开发的成果。该框架可在英伟达NGC软件中心和英伟达Omniverse平台内使用，一开始是利用Metropolis和ReOpt，很快就会利用DeepMap和更多英伟达技术。

用Isaac AMR扩大运营规模

用于制造和履行的自动移动机器人的人工智能和计算挑战与自动驾驶汽车的挑战并没有什么不同。

需要到达目的地的路径中必须避开障碍物和人员。由 GPU 加速算法驱动的数千个传感器可帮助自主机器人车队实时解决不断变化的工业工作流程中的旅行推销员问题——找到多个目的地之间的最短路径。

Isaac AMR 平台使用 NVIDIA Omniverse 为将要部署 AMR 的设施创建数字孪生。NVIDIA Isaac Sim（基于 Omniverse 构建）通过高保真物理和感知模拟数字孪生中的机器人车队、人员和其他机器的行为。它还支持生成用于训练 AI 模型的合成数据。

Isaac AMR 由 GPU 加速的 AI 技术和 SDK 组成，包括 DeepMap、ReOpt 和 Metropolis。这些技术通过NVIDIA Fleet Command安全编排和云交付。

01.DeepMap 带来了制图技术的进步

NVIDIA 最近对 DeepMap 的收购也为AMR 行业带来了自动驾驶汽车制图方面的进步。

AMR 部署可以访问 DeepMap 平台基于云的 SDK，以帮助将大型设施的机器人测绘时间从数周缩短到数天，同时实现厘米级精度。

DeepMap 更新客户端可以根据需要实时更新机器人地图。DeepMap SDK 通过添加语义理解为地图提供了智能层——因此机器人可以识别像素所代表的对象并知道它们是否可以单向移动。它还能够处理室内和室外地图构建。

作为 Isaac AMR 平台的一部分，NVIDIA DeepMap 与其他组件集成，例如 Metropolis、ReOpt、通过 Omniverse 的 Isaac Sim 等。

NVIDIA Metropolis 增加了实时态势感知

映射并不能说明这些环境中的所有内容。AMR 上的先进传感器并不总是足以确保安全和高效的运行。

在英伟达™（NVIDIA®）Metropolis视频分析平台，通过提供访问部署在整个工厂或仓库地面摄像机和传感器满足更高水平的实时“在外面，”感知的需要。

借助 Metropolis，AMR 可以在工厂车间获得额外的态势感知层，使他们能够避开高度拥挤的区域，消除盲点并提高人员和其他 AMR 的可见性。此外，Metropolis 的预训练模型为针对特定站点的需求进行定制提供了先机。

ReOpt人工智能软件库改造物流

NVIDIA ReOpt AI 软件库可用于实时优化车辆路线规划和物流，可应用于 AMR 车队。

在决定为大型复杂环境部署的最佳 AMR 机队规模时，需要考虑许多因素。机器人速度、电池寿命、运输尺寸和重量以及设施布局都是考虑因素。

公司可以使用 NVIDIA ReOpt 模拟（使用 Isaac Sim）多个 AMR 交互。这些可以在仓库等环境的数字孪生中快速准确地发生。随着情况的变化，它们可以在将机器人部署到生产中之前实施，从而节省时间和金钱。

而且，一旦部署，路线必须不断重新优化，以提供最高的运营效率。NVIDIA ReOpt 可根据许多约束条件对通往一组异构 AMR 的路由进行动态重新优化。

将 AMR 部署到生产环境中

Isaac AMR 平台可在 NVIDIA 认证系统上使用，通过提供构建工业和人机模拟以及路线优化的完整路径来增强人工智能驱动物流的发展。

Isaac AMR 平台专为企业级和云计算而构建。作为 Isaac AMR 平台一部分的 NVIDIA 技术可以通过 NVIDIA Fleet Command 在服务器上安全地部署和管理。

VIDIA（Nvidia Corporation，/ɛnˈvɪdiə/；中国台湾与香港繁中名为輝達，中国大陆简中名为英伟达），创立于1993年1月，是一家以设计和销售图形处理器为主的无厂半导体公司。NVIDIA亦会设计游戏机核心，例如Xbox和PlayStation。NVIDIA最出名的产品线是为个人与游戏玩家所设计的GeForce系列，为专业CGI工作站而设计的Quadro系列，以及为服务器和高效运算而设计的Tesla系列，虽然起家于PC电脑的显卡业务，英伟达也曾涉及移动芯片Tegra的设计，但智能机市场对此响应不大，不过近年却利用这些研发经验，目前朝向人工智能和机器视觉的市场发展，也是图形处理器上重要的开发工具CUDA的发明者。不过NVIDIA的发展过程也是非议不断，批评多集中于滥用排他性商业合作、不正当营销方式、对业界开放标准和自由软件运动的拒斥等。

NVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉位于硅谷的中心位置。

历史

NVIDIA创办人兼首席执行官兼总裁黄仁勋

黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年4月美国加州创办了NVIDIA（随后成为特拉华州企业）。NVIDIA保持低调到1997－1998年，当时它发布了RIVA个人电脑绘图处理器产品线。并于1999年1月在纳斯达克挂牌上市；同年5月，售出第一千万个绘图处理器。于2000年收购了一代王者3dfx的知识产权。3dfx是1990年代中期其中一间最大的图形处理器厂商。NVIDIA与许多OEM厂商，和一些组织创建起密切关系，最知名的包括台积电。2002年2月，NVIDIA售出第一亿个绘图处理器。

目前NVIDIA和AMD供应了市场上大部分独立显卡。NVIDIA最著名的GeForce绘图处理器产品线于1999年首次亮相。现在GeForce产品线已经扩展至桌面型和笔记本电脑。移动设备方面，NVIDIA拥有Tegra产品线。它能提供高性能，同时保持低电源消耗。此类产品通常用于无线通信设备。

2020年4月 27日，NVIDIA宣布已完成对Mellanox Technologies, Ltd.（迈络思科技有限公司）的收购，成交价70亿美元。

2020 年 7 月，有报导称英伟达正在与软银谈判以 320 亿美元收购英国芯片设计公司安谋。 2020 年 9 月 13 日，英伟达宣布将以 400 亿美元的价格从软银集团手中收购 Arm Holdings，但须接受通常的审查，后者保留英伟达 10% 的股份。

2021年6月11日，英伟达宣布收购自动驾驶汽车高清地图开发商 DeepMap, Inc.。

产品制造

作为一家无晶圆IC半导体设计公司，NVIDIA于自己的实验室研发芯片，但将芯片制造工序分包给晶圆代工厂。以往，NVIDIA从其他厂商，例如IBM、意法半导体、台积电（NVIDIA目前最重要的代工合作伙伴）和联华电子获得硅芯片生产能力。芯片的供应链需涉及数间第三厂：制造完毕的晶圆由集成电路封装厂进行初步测试与封装作业，之後交由测试厂的测试部门进行深度测试并根据性能分类。依据存货清单，NVIDIA必须提早数月订购芯片，并将之存储起来等待使用。

在最终产品上（指显卡、主板等），NVIDIA会推出所谓原厂“公版”（Reference）产品（称为参考样卡或参考模板）供展示及测试之用，早期产品是由台湾的微星和斯博科、美国的威竣（VisionTek）和新美亚（Sanmina-SCI）、德国的埃尔莎代工，目前由新加坡的伟创力与台湾的鸿海（富士康）、华硕和捷波代工或设计。在零售市场上，NVIDIA会把顶级型号的“原厂”公版产品给各个第三方厂商贴牌，如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等，这些厂商的产品设计用料完全相同，均由一家厂商代工。在OEM市场上，亦有部分“原厂”公版产品存在。2008年后NVIDIA允许了旗舰级产品的“非公版”（Non-Reference）设计，但只有极少数有实力的厂商（如华硕、技嘉、微星、影驰等）会推出自己设计的产品。2010年10月初，NVIDIA曾透过BestBuy少量销售由富士康代工的NVIDIA品牌“原厂”产品。

主要产品

NVIDIA的产品组合包括绘图处理器、个人电脑平台（主板逻辑核心）芯片组和数字媒体播放器的软件。在Mac/PC用户社区中，NVIDIA的"GeForce"产品线最为人熟悉。除了独立型显卡外，还有微软的Xbox游戏核心和nForce主板（已停产）的核心技术，NVIDIA最近进入的领域是用于手机和平板电脑的ARM芯片，品牌为Tegra至今已推出5代。

在2004年12月，NVIDIA宣布会协助索尼设计PS3的绘图处理器（RSX）。NVIDIA只会负责设计，Sony会负责制造该绘图处理器。根据合约，NVIDIA会使用索尼的芯片厂（索尼和东芝）来制造RSX，并将制程提升至65纳米。这与微软的协议是互相违背的，因为NVIDIA会透过第三者制造Xbox的绘图处理器。（其间微软选择了AMD去提供Xbox 360的绘图硬件的IP设计。任天堂的GameCube和Wii亦采用ATI的绘图处理器。）

2008年2月11日，NVIDIA发布了用于手机平台的APX 2500应用处理器。该处理器集成了一个ARM处理器和一个显示核心。这款处理器是由NVIDIA和微软联合研制，方面应用于使用Windows Mobile的电话中，提高Windows Mobile平台的多媒体处理能力。芯片的制程是65nm，核心频率750 MHz，并集成256KB的L2缓存。芯片亦内置GeForce核心，支持OpenGL ES 2.0和Direct3D Mobile标准。APX 2500属于ARM架构，其低耗电设计，使手提电话可以长时间播放音乐或720p高清晰视频。

NVIDIA于2008年12月发布了一支持Intel Atom处理器的NVIDIA ION移动平台，主打轻薄桌面型市场，可以支持DirectX 10的内置显示芯片性能是原本英特尔官方945GSE芯片组的5倍，让迷你电脑也有部分游戏能力；它解决了Atom没有GPU、无法支持高清、无法支持数字显示、屏幕需小于10英寸、不能支持更高版本的Windows Vista的种种问题。

在2011年1月5日的CES上，NVIDIA宣布将自行设计与研发基于ARM架构的台式机CPU，产品代号Project Denver（丹佛项目）。其处理器能够支持微软下一代桌面系统Windows 8以及行动平台上的Android、苹果iOS等。相比之前的Tegra产品，NVIDIA总裁表示这将是一颗高度定制的“ARM兼容CPU”，即获得ARM指令集授权，但处理器微架构则完全由NVIDIA自行开发，以更高性能面向桌面、服务器甚至高性能计算市场。届时NVIDIA基于ARM架构的处理器将在市场上与英特尔和AMD等基于X86架构的处理器直接竞争。

在GTC 2020主题演讲中，NVIDIA宣布推出Ampere架构，是NVIDIA 8代GPU历史上最大的一次性能飞跃，包含超过540亿个晶体管，是有史以来最大的7纳米芯片，性能相较于前代提升了高达20倍，

NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架构的GPU，全新多实例GPU技术可将单个A100分割成最多七个独立的GPU来处理各种计算任务；第三代NVIDIA NVLink技术能将多个GPU组合成一个巨型GPU；全新结构化稀疏功能将GPU的性能提高一倍。具有TF32的第三代Tensor Core核心 ，其功能经过扩展后加入了专为AI开发的全新TF32，它能在无需更改任何代码的情况下，使FP32精度下的AI性能提高多达20倍。此外，Tensor Core核心现在支持FP64精度，相比于前代，其为HPC应用所提供的计算力比之前提高了多达2.5倍。

2020年，NVIDIA发布软件开发包NVIDIA Maxine。