芝能科技出品
NVIDIA GTC 2025 大会上，Teradyne Robotics 携手旗下 Universal Robots (UR) 和 Mobile Industrial Robots (MiR)，首次亮相了由 AI 加速器驱动的机器人解决方案，是 AI 驱动协作机器人领域的首次商业化尝试，也标志着物理 AI（Physical AI）技术从概念走向现实的转折点。
AI 加速器依托 NVIDIA Isaac 平台和 Jetson AGX Orin 模块，通过深度学习、强化学习和生成式 AI，赋予协作机器人感知、适应和决策能力，展示了在动态计量、复杂组装、物流导航等场景的突破性应用。
NVIDIA 在大会上推动的通用 AI 人形机器人趋势，进一步为 Teradyne 的技术创新提供了产业背景。
我们从技术创新和产业趋势两个维度，深入剖析 AI 加速器的核心能力、应用价值及其对协作机器人和通用 AI 机器人生态的影响，探讨 Teradyne 如何在全球机器人产业中抢占先机。
技术创新：
AI 加速器核心能力
与应用突破
Teradyne Robotics 的 AI 加速器是 Universal Robots 与 NVIDIA 深度合作的产物，作为一款集成于 UR PolyScope X 软件平台的工具包，技术核心包括 NVIDIA Isaac 加速库、AI 模型和高性能计算模块 Jetson AGX Orin。
这一架构通过边缘计算和实时数据处理，将协作机器人从传统的“指令驱动”模式升级为具备环境感知、自主学习和动态决策能力的智能系统。
最新版本 AI Accelerator 1.1 进一步优化了功能，集成了 NVIDIA Isaac ROS 和 Manipulator 组件，提升了姿势估计和路径规划的精度，同时通过 GMSL 高速视觉传感器增强了环境数据的采集能力。
Teradyne 首席人工智能官 James Davidson 指出，物理 AI 的核心在于赋予机器人理解和响应现实世界的能力。
例如，在物流场景中，机器人需在不断变化的布局中导航；在建筑工地，需处理不可预测的装配任务。AI 加速器通过深度学习算法和实时计算，使机器人能够分析感官输入、规划最优路径并高效执行任务。
这种从“被动执行”到“主动适应”的转型，不仅突破了传统协作机器人的功能边界，也为复杂场景下的自动化提供了全新解决方案。
● GTC 2025 上的五大应用展示
在 NVIDIA GTC 2025 上，Teradyne 展示了五项基于 AI 加速器的协作机器人解决方案，覆盖工业检测、编程优化和复杂组装等多个领域，充分体现了其技术深度与应用广度：
◎ 3D Infotech - 动态计量：UR3e 协作机器人通过扫描工件并与 CAD 模型对比，实时投影尺寸偏差。AI 加速器增强了机器人的视觉感知能力，使其能够精确定位工件并识别细微误差，为智能制造中的质量控制树立了新标杆。
◎ T-Robotics - GenAI 驱动编程：UR5e 利用大型语言模型（LLM）驱动的 ActGPT，用户可通过自然语言描述任务，AI 加速器将其转化为可执行程序。这一创新降低了编程门槛，推动了中小企业的机器人普及。
◎ AICA - 强化学习组装：UR5e 通过强化学习完成单臂齿轮组装，AI 加速器支持其感知零件位置并优化接触过程，展示了高精度任务的潜力。
◎ Acumino - 双手组装：双臂 UR5e 从人类演示中学习电缆处理任务，AI 加速器支持其模仿复杂动作并与人类协作，凸显了柔性生产中的人机协同价值。
◎ Groundlight - 工件检测与拾取：AI 加速器训练模型识别工件并生成拾取程序，确保操作稳健性，适用于动态物流场景。
这些应用不仅体现了 AI 加速器在提升机器人自主性、灵活性和易用性方面的突破，也为开发者提供了直观的案例。
Teradyne 机器人集团总裁 Ujjwal Kumar 强调，AI 加速器作为一个可扩展平台，能够降低开发风险并加速应用落地，奠定了 UR 在物理 AI 领域的主导地位。
AI 加速器的技术不仅局限于 UR 的协作机器人，还延伸至 Teradyne 旗下的 MiR 移动工业机器人。例如，MiR1200 托盘搬运车利用 3D 视觉和 Jetson AGX Orin 模块，在复杂环境中实现精准托盘检测与搬运。
这种跨产品线的应用表明，AI 加速器的底层技术具有通用性，能够整合 Teradyne 的协作机器人与移动机器人生态，形成一个更智能、互联的自动化体系。
NVIDIA与 Teradyne 的合作将生成式 AI 和模拟技术引入更广泛的开发者网络，加速了物理 AI 的产业化进程。
产业趋势：
协作机器人与通用 AI 机器人
生态的融合
协作机器人（Cobot）因其安全性与人机协作能力，在过去十年中迅速崛起。然而，随着工业 4.0 和智能制造的深入，传统协作机器人面临功能单一、适应性不足和高编程成本的挑战。
Teradyne 通过 AI 加速器突破这些瓶颈，使 UR 机器人从“工具”进化到“伙伴”，能够应对高混杂、低批量的生产需求。这种转型与全球制造业对柔性自动化的趋势高度契合。
在 GTC 2025 上，Teradyne 的展示表明其正成为物理 AI 的先锋平台。
相较于竞争对手如 ABB 或 FANUC，Teradyne 的优势在于与 NVIDIA 的技术协同及其开放的开发者生态。AI 加速器不仅提升了机器人性能，还通过降低开发门槛吸引了更多合作伙伴，形成以 UR 为核心的创新网络。
这种生态战略使其在协作机器人市场中占据了技术与商业的双重高地，为未来的市场扩张奠定了基础。
NVIDIA 在 GTC 2025 上提出 Physical AI 是 AI 发展的终极目标，并通过 Isaac GR00T 平台推动通用 AI 人形机器人的研发。NVIDIA 预测，到 2030 年全球劳动力缺口将达 5000 万，机器人技术将带来数万亿美元的产业机会。
Teradyne 的 AI 加速器与这一愿景存在显著交汇，其技术架构（如强化学习、生成式 AI）与人形机器人的开发需求高度契合。
AICA 的强化学习组装和 Acumino 的双手协作任务，均体现了从人类行为中学习的能力，这正是人形机器人实现通用化的核心技术。
NVIDIA 的开源模型 GR00T N1 和物理引擎 Newton 为 Teradyne 提供了技术支持，使其协作机器人有望成为人形机器人开发的“试验场”。
未来，Teradyne 或将通过与 NVIDIA 的合作，从协作机器人领域延伸至人形机器人市场，抢占更大的产业份额。
NVIDIA 预测，AI 机器人将从工业制造扩展至医疗、服务和家庭场景。
Teradyne 的 AI 加速器已在工业领域展现了实力，如动态计量和复杂组装，而 MiR1200 的托盘搬运车则拓展了物流应用。
与之对比，NVIDIA 的合作伙伴（如 Disney 的 BDX 和 1X 的家用机器人）已将 Physical AI 推向娱乐和家庭领域。这种多元化趋势表明，协作机器人与通用 AI 机器人的应用边界正在模糊。
Teradyne 的优势在于其深厚的工业基础和 UR 的全球影响力，UR 的协作机器人已占据中小型企业市场的显著份额，其易用性和安全性广受认可。
AI 加速器的推出进一步强化了这一优势，使其能够在智慧制造和物流领域保持领先。然而，面对更广阔的非工业场景，Teradyne 需解决成本、可靠性和用户接受度等挑战，以实现从工厂到家庭的跨越。
