据pulse2.com报道，埃森哲（Accenture）已通过其风险投资部门Accenture Ventures对通用机器人公司（General Robotics）进行投资，并同步达成战略合作伙伴关系，旨在加速物理AI驱动的机器人在制造业、物流业及其他资产密集型行业的规模化应用。
构建企业级机器人智能与编排层
通用机器人公司开发通用型机器人智能技术，使企业能够快速部署并持续适配各类机器人，执行广泛任务、适应多样化环境。双方合作聚焦于整合机器人、AI与编排技术，助力企业推进自主运营。该合作直面工业领域日益突出的挑战：劳动力短缺、工厂与仓库生产效率受限，以及资本支出与运营成本持续攀升。
据原文报道，双方将共建企业级机器人智能与编排层，以支持机器人系统在分布式设施中更快速、更安全、更具扩展性的部署。其中关键支撑技术是“物理AI”——即通过高保真数字孪生仿真，对工厂与仓库进行建模。这些仿真使机器人能更高效地学习任务，也使企业可在真实部署前优化机器人集群配置，从而提升成效、降低风险与成本。
GRID平台：统一智能层与四大技术特征
通用机器人的GRID平台作为统一智能中枢，连接不同厂商的机器人设备，并将多源AI模型集成至单一系统。原文数据显示，该平台强调四大特性：
- 模块化、可复用的AI能力
- 基于云的集中式编排
- 仿真驱动的训练机制
- 数据主权保障
这与传统依赖静态编程、适应性有限的机器人系统形成鲜明对比。
埃森哲强化NVIDIA物理AI生态协同
埃森哲在制造业、物流、能源、公用事业及航空航天等领域拥有深厚的AI与自动化落地经验。此次投资亦进一步巩固其在英伟达（NVIDIA）物理AI生态系统中的地位。据原文报道，NVIDIA Isaac Sim和Omniverse库等技术已集成至GRID平台，支撑仿真建模、视觉AI及软件定义的工业环境构建。
财务条款未予披露。
高管观点
“物理AI驱动的机器人正应对客户面临的核心难题：劳动力约束、工厂与仓库生产力承压，以及持续上涨的资本与运营成本。但现实中，机器人试点往往周期过长、成本过高，且难以在多工厂网络中规模化、可复制地推广。我们与通用机器人的合作，将聚焦交付企业级机器人智能与编排层，助力客户安全、高效、快速、规模化地部署机器人系统；并帮助客户构建亟需的‘混合型’工作力量——融合智能体（agentic）、物理机器人与人类员工，支撑工厂与仓储中心在未来竞争格局中的可持续发展。”——Prasad Satyavolu，埃森哲全球制造业与运营业务主管
“尽管机器人硬件与AI模型正飞速演进，但现实影响力却受限于缺乏统一的智能基础设施。我们提供的正是这张‘智能电网’：通过单一平台连接机器人、智能体与AI模型，加速部署进程，并随AI进步与任务复杂度提升而动态演进。与埃森哲的合作，将使我们能以契合企业业务优先级的方式，规模化落地这些能力。”——Ashish Kapoor，通用机器人公司CEO兼联合创始人
近年来，全球制造业与物流业对柔性自动化需求显著上升。国际机器人联合会（IFR）2023年数据显示，全球工业机器人装机量连续五年增长，2022年达创纪录的55.3万台；其中，亚太地区占比超50%，中国连续十年为全球最大工业机器人市场。与此同时，头部物流企业如DHL、亚马逊已大规模部署AMR（自主移动机器人），京东物流与菜鸟亦在2023年分别宣布其智能仓内AMR部署规模突破2万台与1.5万台。通用机器人所提出的“跨厂商机器人统一智能层”路径，呼应了行业对打破设备孤岛、降低AI集成门槛的普遍诉求。对国内供应链从业者而言，该合作意味着未来在引入多品牌机器人时，有望借助类似GRID的平台缩短部署周期、减少定制开发投入，并提升产线/仓内机器人集群的实时响应与协同能力。
来源：pulse2.com
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
