北京
日前，黄仁勋长女Madison Huang首次公开亮相直播访谈节目，作为英伟达Omniverse与物理AI高级总监，与光轮智能CEO谢晨及增长负责人穆斯塔法共同探讨缩小机器人虚拟与现实差距的方法。光轮智能专注于仿真合成数据技术，旨在帮助AI更好地进入物理世界，目前聚焦于具身智能和自动驾驶两大场景。
访谈中，三人提出合成数据对于解决机器人数据困境至关重要，光轮智能的SimReady资产不仅要求视觉准确，更注重物理准确。英伟达和光轮智能正在共同开发Isaac Lab Arena，这是一个用于基准测试、评估、数据收集和大规模强化学习的下一代开源框架和平台。
谢晨指出，对于机器人来说，物理准确性是核心问题，以冰箱为例，拉开门时磁吸密封条产生的力以及拉抽屉时的摩擦力等物理特性都非常精确。要实现这种物理准确性，高质量数据是关键。光轮智能借助物理设备收集精确数据，并将其应用到仿真环境中，同时对比真实世界和仿真中的力以确保匹配。
此外，谢晨还提到，强化学习非常重要，但要运行大规模强化学习，必须确保仿真在计算上高效。光轮智能通过简单高效的方法检测碰撞，节省计算资源。他们还与英伟达合作，为电缆构建求解器，研发仿真就绪资产，攻克仿真到现实的迁移挑战。
Madison Huang现年34岁，2020年加入英伟达，最初担任市场营销实习生，后成为Omniverse部门的活动营销经理，一路晋升至高级总监。她曾在美国烹饪学院取得烹饪艺术工商管理学士学位，并在纽约和旧金山担任厨师。2015年，她加入奢侈品行业，后学习数据科学课程，并于2021年取得伦敦商学院MBA学位。
她的哥哥Spencer，现年35岁，是英伟达机器人产品线经理，负责开发用于机器人的AI模型与仿真软件。Spencer曾在芝加哥哥伦比亚学院本科毕业，创立并经营鸡尾酒酒吧R&D Cocktail Lab八年，该酒吧曾获国际大奖。2022年，他取得纽约大学MBA学位后加入英伟达。
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