NVIDIA 在全美機器人周展示物理 AI 領域最新研究、突破與資源

在今年的全美機器人周，NVIDIA 重點展示了推動 AI 走向物理世界的關鍵突破，以及正在重塑農業、制造業、能源等多個行業的機器人發展浪潮。

依托 NVIDIA 在仿真、合成數據和 AI 驅動機器人學習方面的完整平臺，開發者如今已具備構建可在復雜環境中感知、推理并執行任務的智能機器所需的核心工具。

構建下一代 AI 機器人

在上個月的 NVIDIA GTC 上，NVIDIA 發布了一系列新技術，用于加速 AI 驅動的機器人開發。其核心是一套從云端到機器人的全棧工作流，將仿真、機器人學習與邊緣計算連接起來，加快智能機器的構建、訓練和部署。

推動手術精度的突破

PeritasAI 正在通過將物理 AI 引入真實手術環境，推進新一代手術機器人的發展。借助 NVIDIA Isaac for Healthcare 和用于醫院自動化的 Rheo Blueprint，該公司正在開發能夠實時感知、協同和執行的多智能體系統。

NVIDIA NemoClaw 將自然語言指令

引入 Isaac Sim

NVIDIA Omniverse 開發者 Umang Chudasama 已將 NVIDIA NemoClaw 集成到 NVIDIA Isaac Sim 中，使 Nova Carter 自主機器人能夠通過自然語言指令進行控制，而無需手動編程。

OceanSim：

GPU 加速的水下機器人感知仿真框架

密歇根大學研究人員開發了 GPU 加速的高保真仿真器 OceanSim，基于 NVIDIA Isaac Sim 構建，并接入 NVIDIA Omniverse 庫，實現機器人學習研究與水下機器人應用之間的無縫連接，使開發者能夠更輕松地開發和部署水下具身 AI 技術。

RoboLab：

面向下一代通用機器人的基準測試平臺

RoboLab 基于 NVIDIA Isaac 與 NVIDIA Omniverse 仿真技術構建，是用于開發與評估通用機器人策略的高保真仿真基準平臺，助力構建能夠在多種環境中執行多樣化任務的機器人系統。借助高保真視覺環境和基于物理的建模能力，實現機器人策略的大規模訓練與測試。

借助 AI 推理實現更智能的碼垛作業

Doosan Robotics 借助 NVIDIA Cosmos Reason 實現更智能的碼垛作業，僅需分析單張攝像頭圖像，即可推斷箱內物品、檢測破損情況，并根據估算的重量與易碎程度，動態調整每個物品的處理方式。

基于 NVIDIA Jetson 的開放智能機器人：

社區創新推動物理 AI 新浪潮

運行于 NVIDIA Jetson 平臺的 OpenClaw 展示了開源創新如何加速演進為現實世界智能機器人應用。從落地應用到前沿項目，機器人社區正以前所未有的速度構建新一代技術。

在仿真中訓練和優化運動能力

機器人創作者 Gennady Plyushchev 通過將基于 NVIDIA Isaac 的仿真工作流與用于端側 AI 和控制的 NVIDIA Jetson 相結合，演示了了開發者如何在部署到物理系統之前，在虛擬環境中進行快速迭代。

馬里蘭大學研究人員開發了

可執行復雜家務任務的機器人

馬里蘭大學研究人員正在開發具備更高自主能力的、AI 驅動的人形機器人系統，以完成復雜的家務任務。借助 NVIDIA Isaac 開放機器人開發平臺，研究人員可創建涵蓋多樣物體與空間布局的高保真虛擬家庭環境，使機器人能夠練習數百萬種任務變體，并安全測試罕見或復雜的場景。

加速公用事業級太陽能項目的

現場建設方式

太陽能機器人企業 Maximo 基于 NVIDIA 加速計算平臺、NVIDIA Omniverse 庫以及 NVIDIA Isaac Sim 框架構建，成功展示了自主化安裝在公用事業級規模項目中的可靠性。

Aigen 以農業機器人推動

可持續農業發展

為了推動地球生態修復，NVIDIA 初創加速計劃會員企業 Aigen 推出了由太陽能驅動的自主機器人，通過基于視覺 AI 的精準除草技術，幫助農民減少對化學制品的依賴。

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