鴻海攜手輝達推進AI伺服器製造自動化 聚焦GB300測試托盤組裝

鴻海攜手輝達推進AI伺服器製造自動化，雙方鎖定GB300測試托盤的匯流排組裝、多連接器插接兩大關鍵任務，導入機器人挑戰複雜組裝作業，並以至少99.5%成功率為目標，同時要求作業時間不得超過熟練工人的2倍，將實際AI伺服器製造需求帶入機器人自動化開發。

輝達西雅圖機器人實驗室（Seattle Robotics Lab，SRL）近日揭露GB300測試托盤機器人組裝研究成果。輝達指出，GB300托盤組裝目前仍需要熟練人力執行，團隊因此著手研究智慧機器人能否完成這類複雜系統組裝，並根據輝達營運團隊及身為GB300合約製造商的鴻海建議，將匯流排組裝、多連接器插接列為兩大關鍵任務。

其中，匯流排組裝需要機器人抓取並搬運長且重的匯流排，放入托盤後於16個位置鎖附螺絲，過程還涉及治具及夾具的安裝與移除；多連接器插接則需要將2個大型、2個小型電氣連接器從托盤拿起，再插入間隙狹窄的插槽。

為使研究成果符合實際製造需求，輝達表示，相關效能要求是與營運團隊及鴻海直接合作制定。匯流排組裝成功率目標為99.5%，完成時間不得超過熟練工人的2倍，也就是124秒，過程中也不得與托盤發生任何非預期碰撞，即使輕微損傷，都可能導致整套系統報廢。

多連接器插接同樣要求至少99.5%成功率，4個連接器必須在72秒內完成作業，且不得發生非預期碰撞。不過，相較熟練作業人員能流暢完成相關工作，機器人面臨零件位置變化、線材變形、製造差異及狹小插接間隙等挑戰，使看似簡單的組裝動作成為自動化難題。

根據輝達統計，目前匯流排組裝方案成功率已超過95%，輝達仍持續提高成功率，其中限位治具及匯流排子任務已達到週期時間要求，但鎖附螺絲速度仍未達標，使完整作業時間約160秒，高於124秒目標，主要瓶頸來自依序執行的16次螺絲鎖附作業。

輝達指出，一般製造可透過固定式自動化降低不確定性，藉由治具及轉接裝置將零件位置控制在極高精度，再由機器人重複執行固定動作；但GB300測試托盤面臨快速設計週期及低量生產條件，使固定式自動化並不可行，機器人必須具備更高的適應能力，以因應實際製造環境的不確定性。

技術開發過程也顯示，不同製程需要採取不同方法，匯流排組裝最終採用感知、規劃及控制等模組化架構，搭配3支機械手臂分工作業；多連接器插接則因線材容易變形、連接器尺寸小且插槽間隙狹窄，團隊一度嘗試端到端學習，但受限於實體資料取得規模，最後重新回到專用姿態估測方法，持續提高機器人對實際零件的辨識及操作能力。