機器人技術也是近年 NVIDIA 在 GTC 大會的重點項目，而藉由此次主題演講， BMW 宣布導入基於 NVIDIA 開放式 Issac 機器人平台的物流機器人，以 AI 結合視覺化，作為 BMW 汽車工廠的物流，使其能夠針對客戶客製化訂單需求，加速生產獨一無二的 BMW 汽車的流程。
由於汽車產業鍊涉及複雜的供應鏈，以 BMW 集團本身就與超過 4,500 家供應商合作，由他們供應超過數百萬個零件，當中包括 23 萬個特殊零件編號，同時在過去十年， BMW 的汽車銷售量成長一倍，加上提供百種客製化選擇，使得有 99% 的客戶訂單都是選擇客製化，也對工廠內部的物流造成挑戰。
▲ BMW 藉由 AI 機器人解決零件挑選到工廠內物流問題
為了解決產線的零件物流問題， BMW 決議在車廠的生產線導入 AI 物流機器人，而雀屏中選的即是 NVIDIA 的 Issac 機器人平台； BMW 活用了 NVIDIA DGX 平台與 Issac 模擬技術，作為設計機器人與預先進行 AI 訓練的方式，在經由 NVIDIA RTX Quadro 光線追蹤 GPU 產生的環境與零件，使虛擬環境中的零件更為逼真、接近真實環境，並透過 NVIDIA Jetson 、 EGX 邊際電腦系統支援的 Isaac 軟體開發套件建構多個 AI 構成的物流機器人陣容。
▲ BMW 利用 Omniverse 平台結合 Issac 進行機器人的驗證與 AI 培訓
BMW 最終透過 NVIDIA 自訓練到部屬的統一化平台，打造出包括自動運輸物料的導航機器人、可挑選與整理零件的物流機器人，藉由高度自動化的 AI 機器人技術，達到將正確的客製化零件送至組裝中的車輛的流程。藉由 NVIDIA Isaac SDK 開發的機器人能夠利用深度神經網路解決感知、分割、姿勢預測、人類姿勢預測等問題，作為環境感知、物體偵測、自動導航與移動物體等功能。
且藉由在 NVIDIA DGX 執行 Omniverse 平台結合 Issac 模擬器進行 AI 訓練，使透過系統模擬的機器人原型處在在虛擬空間完成 AI 邏輯導航與操控訓練，使其不需經歷繁複的原型測試與驗證，並可使世界各地的 BMW 成員在單一模擬環境進行協作。
