电子巨头采用适用于工厂的 NVIDIA Metropolis 进军工业自动化

领先的制造商 —— 包括富士康工业互联网、和硕、广达和纬创 —— 正在采用 Metropolis 来处理自动化光学检测

全球电子制造业总值达 46 万亿美元，工厂数量超过 1000 万，而生产没有缺陷的产品对这些工厂至关重要。为了在产品上精益求精，头部电子制造商正在采用 NVIDIA Metropolis。

NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在台北 COMPUTEX 大会的主题演讲中宣布，超过 50 家制造业巨头和工业自动化供应商 —— 包括富士康工业互联网、和硕、广达、西门子和纬创 —— 正在使用 NVIDIA Metropolis。

NVIDIA Metropolis 是一个工厂自动化工作流程的集合，它使工业技术公司和制造商能够开发、部署和管理具有竞争优势的自定义质量控制系统。

全球制造商每年要在质控上花费超过 6 万亿美元，几乎在每条产品线上都采用了缺陷检测的手段，但人工检测无法跟上需求。

许多制造商使用自动光学检测（AOI）系统帮助进行检测，但这些系统的误检率往往很高，在已经充满挑战的劳动力市场中需要劳动密集型且成本高昂的二次手动检测，这无疑降低了 AOI 的价值。

NVIDIA Metropolis 现在可以为 AOI 等应用的开发提供最先进的 AI 平台和工作流程。

和硕通过 Metropolis 助力

AOI 在工厂的发展

和硕目前正在产线上使用 NVIDIA Metropolis。

和硕生产从主板到智能手机、笔记本电脑和游戏机等各类产品。该公司拥有 12 座工厂，每天处理 300 多种产品和 5000 多个零件，需要完成大量产品质控工作。此外，由于产品更新频繁，需要不断对其 AOI 系统进行修改。

和硕正在使用全套 Metropolis 工作流程，支持印刷电路板（PCB）工厂的模拟、机器人和自动化生产检测。通过 Metropolis，这家电子制造巨头能够从小型数据集开始快速更新缺陷检测模型，并使 AOI 系统的准确率达到 99.8%。

和硕使用 NVIDIA Isaac Sim（一种机器人模拟器）对机械臂进行模拟编程，并对其移动机器人车队的性能进行建模。

NVIDIA Omniverse Replicator 提供的合成数据生成功能可用于模拟缺陷，帮助和硕使用域随机化等技术建立大规模训练数据集。

在 Metropolis 中，和硕可以使用 NVIDIA TAO 工具套件访问预训练模型并进行迁移学习，以便运用其经过增强的数据集，建立高精度的缺陷检测模型。

NVIDIA DeepStream 软件开发套件可用于开发可处理多个视频、图像和音频流的优化智能视频应用程序。使用 DeepStream，和硕能够将吞吐量提高 10 倍。

此外，和硕还使用 Omniverse 运行检测设备的数字孪生，模拟未来的检测流程，提高生产流程的效率。

广达的子公司达明机器人也在使用它，利用 Isaac Sim 来优化机器人在其生产线上的机器人检查。

Metropolis 正在帮助和硕等制造商提高生产线吞吐量、降低成本并提高生产质量。

不断壮大的合作伙伴生态系统

支持 Metropolis

Metropolis 可以从企业工业边缘部署到云端，庞大且不断发展的合作伙伴生态系统正在帮助将其推向市场。

大批专业人士正在共同努力推动这项工作的进展，包括传感器制造商、应用合作伙伴、检测设备制造商和集成合作伙伴。

成像组件传感器和系统领先制造商 Basler 与 NVIDIA 进行合作，帮助开发人员通过与 NVIDIA DeepStream SDK 更加紧密地集成以更快地构建支持 AI 的检测系统。

Quantiphi 采用了 Metropolis，正在与世界上最大的饮料生产商之一合作，通过 GPU 驱动的视觉 AI 实现对满载托盘的自动检查。

Overview 和研华都采用了 NVIDIA Metropolis，并且正在合作构建一个基于 AI 的实时检测系统，以进行工业检测、产品计数和装配验证。

同样采用了 Metropolis 的西门子和 Data Monsters 正在合作构建工业检测系统，这个系统将 Omniverse Replicator 合成数据生成，NVIDIA TAO 培训，DeepStream 运行时和西门子的 NVIDIA Jetson 驱动的工业个人计算机结合在一起。