SKAI Intelligence参与ABB机器人与NVIDIA物理AI白皮书发布

2026年7月20日——SKAI Intelligence宣布，公司作为主要贡献机构（Main Contributor），参与了由ABB Robotics与NVIDIA（英伟达）联合发布的白皮书《Industrial Physical AI in High-Precision Manufacturing（高精密制造工业物理AI）》。

SKAI Intelligence与Deloitte（德勤）、**AsiaInfo（亚信科技）共同作为白皮书的主要贡献机构，围绕工业数字孪生（Digital Twin）、任务级合成数据（Task-level Synthetic Data）、机器人视觉数据（Robot Vision Data）以及Real2Sim2Real工程闭环（Engineering Loop）**等核心内容提供了技术支持与专业贡献。

该白皮书聚焦高精密制造业迈向物理AI（Physical AI）过程中所面临的关键挑战。白皮书指出，物理AI的成功落地，并非取决于单一AI模型或机器人本身，而是依赖于将机器人系统、AI算力、仿真、数据治理、合成数据、机器人视觉以及生产现场反馈整合为一个能够实现**验证（Validation）、部署（Deployment）与规模化扩展（Scalability）**的一体化工程体系。

白皮书认为，制造业正由传统的**固定自动化（Fixed Automation）快速迈向以机器人视觉（Robot Vision）**为核心的物理AI阶段。

随着这一趋势的发展，产业竞争的重点正从提升单一AI模型性能，转向建立能够在正式投入生产之前完成训练、验证及风险识别的数字工程能力（Digital Engineering）。

因此，白皮书提出，应将物理AI的核心评价指标由传统的模型准确率（Model Accuracy），进一步扩展至部署就绪度（Deployment Readiness），强调系统在真实工业环境中的可部署性与工程成熟度。

在白皮书提出的整体框架中：

• ABB Robotics负责提供工业机器人、自动化系统以及基于RobotStudio平台的数字工程能力；
• NVIDIA提供基于Omniverse的仿真平台与AI计算生态；
• Deloitte贡献制造业数字化转型战略、投资回报率（ROI）评估及产业推广方法论；
• AsiaInfo则从企业级AI平台及数据治理角度提供支持。

SKAI Intelligence主要负责工业数字孪生、工业级合成数据、机器人视觉数据构建，以及Real2Sim2Real工程工作流等领域的技术贡献。