全新推出 UR AI Trainer
在工業機器人上進行 AI 訓練
許多 AI 模型無法真正投入量產，問題不在演算法本身，而在於訓練環境無法真實反映工業現場。
在輕量型研究機械手臂或僅依賴視覺的系統上進行訓練，會限制模型對接觸、順應性與互動行為的學習。當這些模型被轉移至工業機器人上時，效能往往會明顯下降。
Universal Robots 的 AI Trainer 正是為了從源頭解決這個問題而打造。
具備力覺感知的學習
整合式力與扭矩感測，搭配 Direct Torque Control，可讓模型學會任務「實際感受起來」是什麼樣子，而不只是看起來如何，或機器人移動到了哪裡。
真實工業動態
在具備精準運動學、校準動態特性與穩定控制能力的工業級機器人上進行訓練。模型所接觸到的，就是未來實際部署時會遇到的物理條件。
為部署而設計
UR 在全球已有超過 100,000 台機器人完成部署，能提供支援長時間實驗、可重複性，以及從實驗室走向工廠的真實可行路徑的工業平台。
Anders Billesø Beck，Universal Robots AI Robotics Products 副總裁。AI Trainer 讓 AI 團隊能更有信心地專注於打造更好的模型，因為他們知道所蒐集的數據能真正對應到實際工業環境。同時，它也讓工業團隊能針對正確的應用情境蒐集所需數據，並微調模型，使其真正具備部署條件。
我們的系統能實現什麼
高擬真任務數據
擷取真實任務示範，涵蓋接觸、順應性與互動，而不只是動作路徑。
VLA 模型訓練
建立適合用於訓練與微調 Vision-Language-Action 模型的數據集，以執行實體任務。
從實驗室到工廠的延續性
直接在未來計畫部署的同款工業機器人上進行訓練，降低模擬到真實應用之間的落差。
系統如何運作
示範
- 由操作人員引導主控機器人執行真實任務
- 跟隨機器人即時鏡像主控機器人的動作
- 示範過程具備一致性且可重複執行
控制與互動
- 超低延遲，適合高精度任務
- 透過力回饋直接感知接觸情況
- 具備良好人體工學，適合長時間操作
搭配 Scale AI 軟體的感測與數據擷取
- 四組同步相機串流
- 同步擷取機器人狀態、動作與力覺數據
- 所有訊號皆可形成時間對齊的數據集
數據流程
- 運行於 Universal Robots 的 AI Accelerator
- 可整合 Scale AI 的標註流程與品質控管機制
系統包含哪些內容
UR 協作型機器人
用於任務示範與執行的主控與跟隨機器人。
AI Accelerator
採用 NVIDIA Jetson Orin 的機器人端 AI 運算平台，並整合 Orbbec 3D 視覺，以支援高擬真數據擷取。
Scale AI 軟體
可自動擷取並管理用於模型訓練的模仿學習機器人數據集之錄製軟體。
Vention 平台
與 Vention 共同開發的工業級系統，適用於多機器人主控－跟隨架構。
Robotiq 夾爪
可直接投入生產使用的夾爪，適合真實抓取、搬運及高接觸互動示範。
使用 Scale AI 軟體錄製模型訓練數據
Scale AI 軟體讓終端使用者能夠順暢擷取高品質的多模態數據，以支援 Physical AI 的開發。在 UR AI Trainer 上蒐集的每一次示範中，Scale 軟體都會同步錄製動作、力覺與視覺數據，產出訓練 Vision-Language-Action（VLA）模型所需的結構化數據集。
這讓使用者能在實際部署中的 UR 機器人上擴大量測數據蒐集，並建立持續性的回饋循環，加速 Physical AI 系統的開發與優化。
透過 UR AI Trainer 與 Scale 軟體，Universal Robots 和 Scale AI 將於今年稍晚推出大型工業數據集。
適用對象
從事操作技術與 Physical AI 的 AI 與機器人研究團隊 先進工業研發團隊 開發 AI 模型的技術合作夥伴 從事學習型自動化的系統整合商
開始使用 UR AI Trainer
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