“我們不可能讓機(jī)器這么學(xué)習(xí)�！�

這里，英偉達(dá)高級(jí)軟件經(jīng)理李銘博士指出，在使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，有三個(gè)主要的障礙。

第一，真實(shí)世界的訓(xùn)練進(jìn)程太過緩慢，并且成本昂貴。Google 的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室曾經(jīng)用三個(gè)月的時(shí)間拿 14 臺(tái)機(jī)械手臂完成了 30 萬次的拾取動(dòng)作的訓(xùn)練，同時(shí)還配備了一整隊(duì)的工程師“鞍前馬后地照料”這些機(jī)器人。對其他公司或者普通研究人員而言，這樣的成本是完全負(fù)擔(dān)不起的。

第二，訓(xùn)練的部分非常危險(xiǎn)，可能會(huì)造成一定程度的損失。機(jī)器人在訓(xùn)練時(shí)是直接與物理世界交互的，任何的碰撞都可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)體的損傷，甚至可能會(huì)對訓(xùn)練的“陪護(hù)”人員造成傷害。

第三，訓(xùn)練環(huán)境的搭建非常耗時(shí)耗力。以自動(dòng)駕駛為例，如果要訓(xùn)練汽車在面對前面汽車追尾時(shí)的表現(xiàn)，連日常生活中的數(shù)據(jù)都很難收集，更不要說搭建起類似的場景了。

NVIDIA 的答案

在今年臺(tái)北電腦展的發(fā)布會(huì)上，英偉達(dá)發(fā)布了 NVIDIA Isaac 機(jī)器人平臺(tái)，包含硬件、軟件和虛擬世界機(jī)器人模擬器的 NVIDIA Isaac。

同樣在這場發(fā)布會(huì)上，黃仁勛還發(fā)布了“世界首臺(tái)專為機(jī)器人打造的處理器”NVIDIA Jetson Xavier，他手托著這臺(tái)沒有巴掌大的計(jì)算機(jī)，面對媒體說道：“這就是未來智能機(jī)器人的『大腦』�！�

Jetson Xavier 擁有超過 90 億個(gè)晶體管，可提供每秒 30 萬億次操作以上的性能，這一處理能力甚至比高性能的工作站還要強(qiáng)大。同時(shí)，Xavier 擁有 6 個(gè)高性能處理器，包括 1 個(gè) Volta Tensor Core GPU、1 個(gè) 8 核 ARM64 CPU、2 個(gè) NVDLA 深度學(xué)習(xí)加速器、1 個(gè)圖像處理器、1 個(gè)視覺處理器和 1 個(gè)視頻處理器。超高的計(jì)算能力讓可以直接部署在終端機(jī)器人上的 Jetson Xavier 能夠?yàn)闄C(jī)器人的感知和計(jì)算提供基礎(chǔ)算力的保障。

軟件上，Jetson Xavier 配備了一個(gè)工具箱，包含 API 工具包 Isaac SDK、智能機(jī)器加速應(yīng)用 Isaac IMX 以及高度逼真的虛擬仿真環(huán)境 Isaac Sim。

英偉達(dá)在 2017 年的 GTC 上首次發(fā)布了 Isaac 虛擬仿真環(huán)境的部分。只需要普通游戲引擎，開發(fā)者們就可以打造出一個(gè)非常仿真的虛擬環(huán)境，在這個(gè) VR 世界里，開發(fā)者可以在其算力支持的條件下，對機(jī)器進(jìn)行盡可能多、盡可能快的訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后，機(jī)器可以直接部署到機(jī)器人上，完成物理世界里的測試。這樣一來就解決了訓(xùn)練環(huán)境的諸多問題。

在英偉達(dá)看來，機(jī)器人終歸是要擁有超強(qiáng)的邊緣計(jì)算能力的，而目前遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越現(xiàn)階段機(jī)器人應(yīng)用需求的 Jetson Xavier，正是為了下一代自主機(jī)器打造的 AI 計(jì)算芯片，在 Isaac 平臺(tái)的支持下，機(jī)器無處不在地助力我們?nèi)粘Ｉ�活工作，提高整個(gè)社會(huì)的效率，終將在不久后成為現(xiàn)實(shí)。