NVIDIA 在全美机器人周展示物理 AI 领域最新研究、突破与资源

在今年的全美机器人周，NVIDIA 重点展示了推动 AI 走向物理世界的关键突破，以及正在重塑农业、制造业、能源等多个行业的机器人发展浪潮。

依托 NVIDIA 在仿真、合成数据和 AI 驱动机器人学习方面的完整平台，开发者如今已具备构建可在复杂环境中感知、推理并执行任务的智能机器所需的核心工具。

构建下一代 AI 机器人

在上个月的 NVIDIA GTC 上，NVIDIA 发布了一系列新技术，用于加速 AI 驱动的机器人开发。其核心是一套从云端到机器人的全栈工作流，将仿真、机器人学习与边缘计算连接起来，加快智能机器的构建、训练和部署。

推动手术精度的突破

PeritasAI 正在通过将物理 AI 引入真实手术环境，推进新一代手术机器人的发展。借助 NVIDIA Isaac for Healthcare 和用于医院自动化的 Rheo Blueprint，该公司正在开发能够实时感知、协同和执行的多智能体系统。

NVIDIA NemoClaw 将自然语言指令

引入 Isaac Sim

NVIDIA Omniverse 开发者 Umang Chudasama 已将 NVIDIA NemoClaw 集成到 NVIDIA Isaac Sim 中，使 Nova Carter 自主机器人能够通过自然语言指令进行控制，而无需手动编程。

OceanSim：

GPU 加速的水下机器人感知仿真框架

密歇根大学研究人员开发了 GPU 加速的高保真仿真器 OceanSim，基于 NVIDIA Isaac Sim 构建，并接入 NVIDIA Omniverse 库，实现机器人学习研究与水下机器人应用之间的无缝连接，使开发者能够更轻松地开发和部署水下具身 AI 技术。

RoboLab：

面向下一代通用机器人的基准测试平台

RoboLab 基于 NVIDIA Isaac 与 NVIDIA Omniverse 仿真技术构建，是用于开发与评估通用机器人策略的高保真仿真基准平台，助力构建能够在多种环境中执行多样化任务的机器人系统。借助高保真视觉环境和基于物理的建模能力，实现机器人策略的大规模训练与测试。

借助 AI 推理实现更智能的码垛作业

Doosan Robotics 借助 NVIDIA Cosmos Reason 实现更智能的码垛作业，仅需分析单张摄像头图像，即可推断箱内物品、检测破损情况，并根据估算的重量与易碎程度，动态调整每个物品的处理方式。

基于 NVIDIA Jetson 的开放智能机器人：

社区创新推动物理 AI 新浪潮

运行于 NVIDIA Jetson 平台的 OpenClaw 展示了开源创新如何加速演进为现实世界智能机器人应用。从落地应用到前沿项目，机器人社区正以前所未有的速度构建新一代技术。

在仿真中训练和优化运动能力

机器人创作者 Gennady Plyushchev 通过将基于 NVIDIA Isaac 的仿真工作流与用于端侧 AI 和控制的 NVIDIA Jetson 相结合，演示了了开发者如何在部署到物理系统之前，在虚拟环境中进行快速迭代。

马里兰大学研究人员开发了

可执行复杂家务任务的机器人

马里兰大学研究人员正在开发具备更高自主能力的、AI 驱动的人形机器人系统，以完成复杂的家务任务。借助 NVIDIA Isaac 开放机器人开发平台，研究人员可创建涵盖多样物体与空间布局的高保真虚拟家庭环境，使机器人能够练习数百万种任务变体，并安全测试罕见或复杂的场景。

加速公用事业级太阳能项目的

现场建设方式

太阳能机器人企业 Maximo 基于 NVIDIA 加速计算平台、NVIDIA Omniverse 库以及 NVIDIA Isaac Sim 框架构建，成功展示了自主化安装在公用事业级规模项目中的可靠性。

Aigen 以农业机器人推动

可持续农业发展

为了推动地球生态修复，NVIDIA 初创加速计划会员企业 Aigen 推出了由太阳能驱动的自主机器人，通过基于视觉 AI 的精准除草技术，帮助农民减少对化学制品的依赖。

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