NVIDIA Accelerates Robotics Research and Development With New Open Models and Simulation Libraries | NVDA Stock News

2025 年 9 月 29 日- 上午 11:00

新聞摘要：

• 開源的牛頓物理引擎——與谷歌 DeepMind 和迪士尼研究共同開發，現在在 NVIDIA Isaac Lab 中可用——幫助研究人員和開發者創造更強大和適應性更強的機器人。
• 新的 NVIDIA Isaac GR00T 開放基礎模型為機器人帶來了類人推理能力，使它們能夠分解複雜指令並利用先前知識和常識執行任務。
• 新的 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型使開發者能夠生成多樣化的數據，以加速大規模訓練物理 AI 模型。
• 全球領先大學的研究人員，如斯坦福大學、蘇黎世聯邦理工學院和新加坡國立大學，正在利用 NVIDIA 加速計算和軟件推動機器人研究。
• 領先的機器人開發公司如 Agility Robotics、波士頓動力、迪士尼研究、Figure AI、Franka Robotics、Hexagon、Skild AI、Solomon 和 Techman Robot 正在採用 NVIDIA Isaac 和 Omniverse 技術。

韓國首爾，2025 年 9 月 29 日（GLOBE NEWSWIRE）——CoRL——NVIDIA 今天宣佈，開源牛頓物理引擎現已在 NVIDIA Isaac™ Lab 中可用，同時推出了開放的 NVIDIA Isaac GR00T N1.6 推理視覺語言動作模型，用於機器人技能和新的 AI 基礎設施。這些技術共同為開發者和研究人員提供了一個開放的加速機器人平台，加快迭代，標準化測試，統一訓練與機器人推理，並幫助機器人安全可靠地將技能從模擬轉移到現實世界。

“類人機器人是物理 AI 的下一個前沿，需要在不可預測的世界中具備推理、適應和安全行動的能力，” NVIDIA Omniverse 和仿真技術副總裁 Rev Lebaredian 表示。“通過這些最新更新，開發者現在擁有三台計算機，將機器人從研究帶入日常生活——Isaac GR00T 作為機器人的大腦，牛頓模擬它們的身體，NVIDIA Omniverse 作為它們的訓練場。”

牛頓為機器人物理仿真開闢新標準

機器人在仿真中學習得更快、更安全，但類人機器人——由於其複雜的關節、平衡和運動——使今天的物理引擎達到了極限。全球超過 25 萬名機器人開發者需要準確的物理模型，以便他們在仿真中教授給機器人的技能能夠在現實世界中安全可靠地執行。

今天，NVIDIA 宣佈了牛頓的測試版發佈，這是一個開源的、GPU 加速的物理引擎，由 Linux 基金會管理。牛頓基於 NVIDIA Warp 和 OpenUSD 框架，由谷歌 DeepMind、迪士尼研究和 NVIDIA 共同開發，現在可用。

憑藉牛頓靈活的設計和與不同類型物理求解器的兼容性，開發者現在可以模擬極其複雜的機器人動作，例如在雪地或碎石中行走，以及處理杯子和水果，併成功地在現實世界中部署這些動作。

牛頓的最新採用者是一些著名的研究實驗室和大學，如蘇黎世聯邦理工學院機器人系統實驗室、慕尼黑工業大學和北京大學、機器人公司 Lightwheel，以及仿真引擎公司 Style3D。

Cosmos Reason 提升新開放 Isaac GR00T N1.6 模型的機器人推理能力

為了在物理世界中執行類人任務，類人機器人必須理解模糊的指令，並處理從未見過的經驗的長尾問題。

即將推出的開放 Isaac GR00T N1.6 機器人基礎模型將集成 NVIDIA Cosmos™ Reason，這是一個為物理 AI 構建的開放、可定製的推理視覺語言模型。作為機器人的深度思考大腦，Cosmos Reason 將模糊的指令轉化為逐步計劃，利用先前知識、常識和物理知識來處理新情況並在多項任務中進行概括。

Cosmos Reason 已被下載超過 100 萬次，目前在 Hugging Face 的物理推理排行榜上名列前茅，還可以為模型訓練策劃和註釋大量真實和合成數據。Cosmos Reason 1 現在作為易於使用的 NVIDIA NIM™微服務提供，用於 AI 模型部署。

Isaac GR00T N1.6 現在允許類人機器人同時移動和處理物體，使其在完成打開較重門等困難任務時擁有更多的軀幹和手臂自由度。

開發者可以使用開放源代碼的 NVIDIA 物理 AI 數據集在 Hugging Face 上對 Isaac GR00T N 模型進行後續訓練。該數據集已被下載超過 480 萬次，現在包括數千條合成和真實世界的軌跡。

領先的機器人制造商如 AeiROBOT、Franka Robotics、LG 電子、Lightwheel、Mentee Robotics、Neura Robotics、Solomon、Techman Robot 和 UCR 正在評估 Isaac GR00T N 模型，以構建通用機器人。

新的 Cosmos 世界基礎模型用於物理 AI 開發

NVIDIA 宣佈對其開放 Cosmos WFMs 進行了新更新，已被下載超過 300 萬次，使開發者能夠生成多樣化的數據，以加速大規模訓練物理 AI 模型，使用文本、圖像和視頻提示。

• Cosmos Predict 2.5 即將推出，將三種 Cosmos WFMs 的強大功能結合為一個強大的模型，減少複雜性，節省時間，提高效率。它支持更長的視頻生成——能夠創建最長 30 秒的視頻——以及多視角攝像頭輸出，以實現更豐富的世界仿真。
• Cosmos Transfer 2.5 即將推出，提供比以前的模型更快、更高質量的結果，同時體積縮小 3.5 倍。它可以從真實的 3D 仿真場景和空間控制輸入（如深度、分割、邊緣和高清地圖）生成逼真的合成數據。

教機器人抓取的新工作流程

教機器人抓取物體是機器人技術中最困難的挑戰之一。這不僅僅是移動手臂，而是將一個想法轉化為精確的動作——這是機器人必須通過反覆試驗學習的技能。

Isaac Lab 2.3 開發者預覽中的新靈巧抓取工作流程，基於 NVIDIA Omniverse™ 平台，使用自動化課程在虛擬世界中訓練多指手臂機器人。它從簡單任務開始，逐漸增加複雜性。該工作流程改變了重力、摩擦和物體重量等因素，訓練機器人在不可預測的環境中學習技能。

波士頓動力公司的 Atlas 機器人使用這一工作流程學習抓取，從而顯著提高了其操作能力。

領先的機器人開發公司 Agility Robotics、Boston Dynamics、Figure AI、Hexagon、Skild AI、Solomon 和 Techman Robot 正在採用 NVIDIA Isaac 和 Omniverse 技術。

在仿真中評估學習到的機器人技能

讓機器人掌握新技能——比如拿起杯子或穿過房間——是非常困難的，而在物理機器人上測試這些技能又慢又昂貴。

解決方案在於仿真，它提供了一種測試機器人學習技能的方法，可以應對無數場景、任務和環境。但即使在仿真中，開發者往往構建出片段化、簡化的測試，這些測試並不能反映現實世界。一個在完美、簡單的仿真中學習導航的機器人，一旦面對現實世界的複雜性就會失敗。

為了讓開發者能夠在模擬環境中進行復雜的大規模評估，而無需從頭構建系統，NVIDIA 和 Lightwheel 正在共同開發 Isaac Lab - Arena，這是一個用於可擴展實驗和標準化測試的開源策略評估框架。該框架將很快推出。

新的 NVIDIA AI 基礎設施支持任何地方的機器人工作負載

為了使開發者能夠充分利用這些先進的技術和軟件庫，NVIDIA 宣佈了專為最苛刻工作負載設計的 AI 基礎設施，包括：

• NVIDIA GB200 NVL72，一個機架規模的系統，集成了 36 個 NVIDIA Grace™ CPU 和 72 個 NVIDIA Blackwell GPU，正在被主要雲服務提供商採用，以加速 AI 訓練和推理，包括複雜推理和物理 AI 任務。
• NVIDIA RTX PRO™ 服務器，提供一個單一架構，適用於每個機器人開發工作負載，包括訓練、合成數據生成、機器人學習和仿真。RTX PRO 服務器已被 RAI Institute 採用。
• NVIDIA Jetson Thor™，由 Blackwell GPU 驅動，使機器人能夠運行多 AI 工作流，實現實時智能交互，並解鎖實時機器人推理——這是高性能物理 AI 工作負載和應用（如類人機器人）的突破。Jetson Thor 已被 Figure AI、Galbot、Google DeepMind、Mentee Robotics、Meta、Skild AI 和 Unitree 等合作伙伴採用。

NVIDIA 推進機器人研究

NVIDIA 技術，包括 GPU、仿真框架和 CUDA® 加速庫，在近一半 CoRL 接受的論文中被引用——在卡內基梅隆大學、華盛頓大學、蘇黎世聯邦理工學院和新加坡國立大學等領先研究實驗室和機構中得到了廣泛應用。

在 CoRL 上還重點介紹了 BEHAVIOR，這是斯坦福視覺與學習實驗室的一個機器人學習基準項目，以及 Taccel，這是一個高性能仿真平台，旨在推進基於視覺的觸覺機器人，由北京大學開發。

瞭解更多關於 NVIDIA 在 CoRL 的機器人研究工作，活動時間為 9 月 27 日至 10 月 2 日在首爾舉行。

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