Robotec.ai 为制造、物流、仓储和工业市场构建数字孪生和仿真平台。该公司还拥有汽车、农业和采矿业客户。其主要业务重点是自主移动机器人（ AMR ）、机械臂和足式机器人。
项目挑战 该公司致力于利用其基于 AI 的数字孪生仿真工具，助力全球构建安全、“人性化”的机器人。数字孪生是真实系统的虚拟副本，可以更新或与之交互。只需在现场部署传感器，即可观察运行情况并获取分析和运行数据。您可以从这些仿真中创建合成数据，以开发和训练 AI 模型。此外，您还可以测试技术安全性并提高生产力。 Robotec.ai 首席技术官 Adam Dabrowski 表示：“我们正助力缩短机器人系统的开发时间。我们借助仿真降低了开发成本，并确保客户能够非常快速地扩展其机器人系统。” 解决方案 Robotec.ai 的旗舰平台名为 RoSi。它是一款端到端数字孪生仿真工具，可加速机器人和自动化系统的开发、训练和测试。这款高度模块化、开放核心的产品可根据客户需求进行调整和扩展。在这些模块中，有一些用于扩展和传感器仿真，还有一些针对特定领域。 Dabrowski 说道：“RoSi 的仿真功能非常丰富。它使您能够通过软件在环（ software-in-the-loop ）和硬件在环（ hardware-in-the-loop ）两种方式验证机器人，并对矿场或仓库等整个操作场景进行仿真。我们的平台用于在部署前对正在开发的各种机器人软件进行验证，即使在自动化成熟之后，该工具仍然有助于优化操作和仿真生产。” “数字孪生让您可以查看和管理现场操作。如果您拥有一个现场的数字副本，但希望添加某个行为并观察其影响，那么数字孪生技术就是最佳选择，”Dabrowski 表示。在工厂中，数字孪生技术可以帮助制造商了解自动化如何影响人类工作领域，并有助于提高系统安全性和生产力。在采矿业中，整个操作过程的数字孪生可以帮助在问题出现前识别潜在的危险点。 “这比在真实环境中测试更安全，还能大幅降低成本并加速上市进程，”他补充道。 Robotec.ai 的数字孪生解决方案正为工业制造、农业和采矿业的重要企业所采用。Robotec.ai 首席执行官 Michał Niezgoda 表示：“这项技术应用广泛，但尚未完全普及。”他补充道，目前该市场的价值约为 200 亿美元，但预计到 2031 年将达到 1200 亿美元。 与AMD建立联系 Niezgoda 表示 公司通过 GitHub 和 OpenSource World 与 AMD 建立了联系。“50% 的机器人使用 ROS（机器人操作系统）软件包，因此 AMD 参与 ROS 社区对我们来说是一个巨大的优势，”Niezgoda 说道。“我们联系了 AMD 嵌入式团队，开始进行硬件在环仿真，并最终使用 AMD Kria SOM 构建了演示，该演示获得了众多客户的关注和积极反馈。” Niezgoda 表示 AMD 的开源方法对于 Robotec.ai 非常重要。“通过开源，客户可以自行检验技术，检查代码中是否存在潜在的网络安全问题，并且拥有一个社区来验证他们的方法。借助专有解决方案，您只能依赖单一供应商及其时间表来满足您的需求。” AMD Kria SOM 对于数字孪生尤为重要，因为它能够实时收集和分析边缘端的海量传感器数据，帮助客户端系统快速做出明智决策并优化流程。Kria SOM 能加速从 AI 到控制的整个应用，以极低的功耗和低时延交付 AI 。此外，它的 FPGA 架构使其能够适应快速变化的软件和硬件需求。 与 Kria SOM 配合使用的 AMD Vitis 加速库包含一套丰富的开源、性能优化型工具，可提供开箱即用的加速功能，只需对现有应用进行最低限度或零代码更改即可。这些工具帮助 Robotec.ai 在 FPGA 上快速构建了加速感知算法的原型，并达到了预期性能，同时还用于硬件在环仿真。 Niezgoda 表示：“Kria 是一款出色的机器人计算平台。Robotec.ai 平台与 AMD Kria SOM 之间有着良好的 ROS 协同性，这可以简化从仿真到实际环境的过渡，并降低集成成本。” Niezgoda 表示：“客户看重基于 FPGA 的技术，因为它能够提供确定性和 AMD 提供的所有认证。他们可以用不同于云端的方式测试软件和嵌入式平台。Kria SOM 之所以如此适合机器人技术，其原因在于您可以将适合的引擎应用于适合的任务。它附带的 Vitis 库可让您快速构建解决方案原型。” 他补充道，Robotec.ai 的开源方法使该公司能够支持广泛的数字孪生解决方案。“借助 AMD，我们可以提供更灵活的选择，构建与同类产品相匹敌的解决方案。我们相信，这种合作伙伴关系使我们能够打造出市场上性能最佳的仿真解决方案之一。” 进一步 了解 AMD Kira SOM，敬请访问产品专区。
