当 NVIDIA 开始积极转向自动驾驶汽车时，他们也为各种自动驾驶机器人奠定了基础。 我们现在开发的机器人用于制造、远程呈现、军事用途、执法用途、安全，例如在商场和大型建筑和活动中心，以及残疾人的数字助手。
转自Rob Enderle 《datamation》
本文1288字，需要4分钟。
剩下的机器人问题
我们的机器人之路崎岖不平。从执行器到相机，再到电源，再到简单地让事物变得足够智能，进步都存在巨大障碍。我们已经解决了其中的大部分问题，但仍然存在一个问题。
这个问题是如何有效地训练他们，而不必亲自指导他们完成每项任务。解决方法是使用模拟，在这种情况下，可以在几分钟内完成数天的训练，因为您可以将模拟加速到机器速度，并且远远超过物理构造所能做的。
但并非所有模拟器都是平等的，虽然基于游戏的模拟器的使用看起来很有希望，但这种承诺并没有很好地转化为实践。模拟器要正常工作，必须通过虚拟摄像机向虚拟机器人反映物理世界的全部丰富性。否则，机器人的训练就会出错。
例如，当机器人用学到的东西进行编程时，基于游戏的训练模拟会导致奇怪的异常。他们会做一些事情，比如认为阴影是固体物体并绕过它们，大大降低了机器人的效率和生产力，同时在机器人试图躲避物体的非物质阴影时产生潜在的危险。
ISAAC Sim
该解决方案旨在与 NVIDIA 的 Jetson Xavier 机器人平台配合使用，该平台已为 3K 客户的 120 个生态系统合作伙伴提供了 80 万名开发人员，现已成为事实上的机器人解决方案之一。
Isaac Sim 就是为了解决这个问题而开发的。它是建立在数字孪生 Omniverse 平台上的模拟器，它提供了真实准确的自然世界虚拟表示，允许导入各种对象类型，包括 CAD 文件，以生成在逻辑上与现实世界无法区分的模拟环境。
然后，您可以更改元素并测试您能想到的几乎任何东西，从停电和天气事件到外星人和僵尸入侵，如果您愿意的话。您可以调整相机和传感器套装，调整被测试虚拟机器人的大小和性质，甚至可以使用可能只是理论上的元素来创建元素，前提是您可以定义这些理论元素的属性。
虽然这确实使用了合成数据，这需要一个过程来确保模拟数据与您正在模拟的世界一致，但这种灵活性对于大规模创建下一代机器人技术至关重要。
潜力游戏
让我印象深刻的一件事是，该解决方案可用于令人兴奋的游戏，反过来，可用于开发平台技能。
创建一个可以与怪物、僵尸或太空外星人战斗的机器人的过程可能就是创建一个可以完成更多琐碎任务的机器人所需的确切过程。如果您可以制作有趣的东西，就会有更多人掌握使用该工具所需的技能。
想象一下，使用一个现实的位置，比如你的家或办公楼，然后建造一个机器人或一组机器人来自主防御僵尸，会有多有趣？您还可以进行虚拟机器人大战和战斗，同时学习设计、构建和训练真实机器人的必要基础知识。
我认为 NVIDIA 正处于令人兴奋的事情的风口浪尖，他们与大多数主要游戏公司都有关系，可以帮助使这个理论游戏成为可能。
随着我们扩展到机器人技术和人工智能，训练的关键问题变得显而易见。
至少对于机器人技术，解决方案是使用 Omniverse 平台创建训练机器人所需位置的数字孪生，然后转向以机器速度工作的训练解决方案。该解决方案称为 Isaac Sim，下一阶段是使用此工具训练下一代训练师，以加快我们承诺的机器人的上市时间。我认为该工具也适用于游戏化训练，我预计，最终，这可能是我们大多数人熟悉该工具的方式。
无论如何，Isaac Sim 的创建有助于印证一个结论，使人们更加确定下一个技术大浪潮，至少在硬件方面，很可能是机器人技术。
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