北京
GTC作为英伟达主办的全球AI与高性能计算领域的顶级盛会，不仅是新技术发布的权威平台，更是定义未来科技趋势的核心舞台。每年，来自医疗、制造、机器人等行业的开发者与企业齐聚一堂，共同见证AI算力应用的突破性创新。其影响力堪称‘AI发展的风向标。
在NVIDIA GTC 2025这场全球瞩目的科技盛会上，NVIDIA CEO黄仁勋强调，机器人将在未来全球劳动力短缺中扮演关键角色。
到了2030年，全球至少会缺5000万名劳动者。我们当然愿意每年给他们5万美元的薪水，但现实是——我们很可能最终会花5万美元让机器人来做这些工作。
这不是科幻，而是正发生的现实。
在这股“实体智能”（Physical AI）浪潮中，来自荷兰的科技公司MANUS 正凭借其高精度手部追踪手套 —— MANUS Metagloves Pro，走上 GTC 的全球舞台，成为NVIDIA在机器人智能化、灵巧化发展中的重要合作伙伴。
透过与NVIDIA Omniverse、Isaac Lab、Cosmos等生态系统深度整合，MANUS将人类的 “手部动作语言” 转化为机器人能理解、能模仿、能学习的数据资源，真正实现从「人教机器」到「机器自主操作」的飞跃。
一只会「翻译人手语言」的手套，开启 AI 操控的新方式
在GTC25现场，MANUS手套成为瞬间焦点。
工程师戴上MANUS手套，展示其实时远程操控机器人、精准操作工业机械的能力。即使身处异地，使用者也能流畅操控机器人，完成提取、装配、换线等复杂工序。
与此同时，这些精密的手部动作，也可被即时捕捉，传送至NVIDIA Omniverse，用于建立3D虚拟人手动作轨迹。再经Cosmos系统将其放入模拟环境，生成大量可用于AI训练的「数据副本」。
简单来说，这不只是戴个手套，而是把“人类手部智慧”转化为AI能理解、能学习、还能自主操作的技术解决方案。
GROOT：让机器人像人一样思考的三步训练法
NVIDIA 将这套「人教机器」的训练流程称作GROOT，而MANUS正是这条学习链的起点：
GROOT-Teleop：真人操作演示
人类透过MANUS手套演示任务操作，例如「拿起水瓶 → 放进指定位置」，系统同步记录手部动作与机器人状态。
GROOT-Mimic：AI模仿学习
Isaac Lab对这些演示进行标注与处理，分析运动轨迹并生成机器人动作模型。
GROOT-Gen：虚拟世界海量训练
验证后的动作轨迹会在 Isaac Sim 中模拟，并由Cosmos渲染生成大量多样化的合成训练数据，用以提升机器人在各种场景下的泛化能力。
从感知到行动：MANUS如何加速AI智能体进化
当今的机器人正从「看得懂」进化到「做得到」，这背后最核心的能力就是 —— 高保真的人类示范数据。MANUS 手套为训练流程中的预训练、微调、测试部署三大环节提供了稳定输入，帮助智能体从虚拟走向现实。
在NVIDIA最新的Agentic AI智能体架构中，机器人如何理解指令并完成动作？
人的操作被转化为感知信号（Sensor Tokens）
指令语言转化为语义信号（Language Tokens）
最终经过扩散模型输出动作信号（Action Tokens）
这整个流程的起点，就是来自MANUS手套的高精度动作捕捉。
模块化设计，轻松上手、灵活部署
MANUS Metagloves Pro采用可替换模块设计，特别适合企业级场景需求：
减少测试/部署过程中的停机时间
支持多用户、大规模数据捕捉
可与 Unreal、Unity 以及NVIDIA开发工具链无缝整合
不论您是开发科研机构、制造业机器人、还是想训练通用人形机器人，MANUS 都能为您提供稳定、高效、可扩展的手部数据解决方案。
准备好参与「实体 AI」未来了吗？
不论你是在开发数字孪生体、训练灵巧机械手，还是在构建新一代机器人智能模型，MANUS 手套将是你精准、高效、拟真训练流程的最佳拍档。
备注：文章转载自manus官方
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