ABB Robotics
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- 2026-06-16 partnership ABB Robotics partnered with Psyonic to advance physical AI by improving robot training systems. 来源
2 天有情绪数据
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假肢手部数据用于训练工业机器人
假肢制造商 PSYONIC 正与 NVIDIA 和 ABB Robotics 合作，以解决物理人工智能中的数据问题。他们的方法包括使用从患者佩戴的触感灵巧手 Ability Hand 捕获的数据来训练工业机器人的灵巧操作。这种方法旨在为机器人提供目前所缺乏的对抓握力、触感和时机的细致理解，可能成为机器人领域的 ImageNet 数据集在计算机视觉领域的对应物。
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ABB Robotics 携手 Psyonic 推进物理AI
ABB Robotics 已与 Psyonic 合作，以增强工业机器人的灵活性并加速物理AI的应用。此次合作侧重于通过使用 Psyonic 的 Ability Hand 来改进机器人训练，该设备可捕获人类的触觉和运动数据供机器人学习复杂的抓取任务。该举措旨在使机器人能够更自主地与物体交互并适应现实世界环境，从而应对物理AI开发中的一个关键挑战。
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英伟达 Omniverse 和 OpenUSD 通过人工智能仿真彻底改变制造业
英伟达的 Omniverse 平台利用 OpenUSD 标准，通过对生产线进行高保真仿真来改变制造业。这使得公司能够在物理建设之前在虚拟环境中设计、训练和部署人工智能模型。ABB Robotics、捷豹路虎和 Tulip Interfaces 等早期采用者正在利用这项技术在工厂建立之前对其进行仿真。
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ABB Robotics 研究发现传统机器学习在错误定位方面优于 Transformer 模型
一项新研究通过分析自然语言错误报告，探索了在工业软件中使用 AI 进行故障定位。ABB Robotics 的研究人员使用五年的专有数据，对传统的机器学习模型和微调后的 Transformer 模型进行了基准测试。令人惊讶的是，像具有 TF-IDF 特征的 Random Forest 这样的经典模型，其表现优于基于 Transformer 的方法，这表明在专业的工业环境中，高级模型并非总是更优。
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NVIDIA Omniverse 利用 OpenUSD 标准实现人工智能驱动的制造仿真
NVIDIA 正在制造业中推进“仿真优先”的方法，利用其 Omniverse 平台和 OpenUSD 标准。这一转变使得创建高保真仿真成为可能，这些仿真能够生成合成数据，用于训练生产级人工智能模型。ABB Robotics 和 JLR 等公司已经在实施这一技术栈，以提高效率、缩短开发周期并加速设计流程。