文章摘要
【关 键 词】 机器人、开源技术、物理引擎、人工智能、深度学习
英伟达在机器人学习大会（CoRL）上发布了一系列突破性开源技术，标志着机器人研发进入新阶段。Newton物理引擎的推出解决了仿真环境与现实世界技能迁移的核心难题。这款基于GPU加速的开源引擎能够模拟复杂动作场景，如雪地行走和精细物体操控，已被苏黎世联邦理工学院等顶尖机构采用。其创新之处在于通过Warp和OpenUSD框架实现高精度物理仿真，为人形机器人开发提供了关键支持。
Isaac GR00T N1.6模型将机器人的认知能力提升至新高度。该开源模型整合了Cosmos Reason视觉语言系统，使机器人能解析模糊指令并制定执行计划。在Hugging Face平台上线后，其下载量迅速突破百万，配套的开源数据集下载量更达480万次。该技术让机器人实现了躯干与手臂的协同操作，甚至能完成推门等需要力量控制的任务。
训练方法的革新同样引人注目。英伟达推出的Isaac Lab 2.3开发者预览版引入自动化课程体系，通过渐进式难度调整帮助机器人掌握复杂技能。Boston Dynamics的Atlas机器人已通过该技术显著提升抓取能力。配套的Isaac Lab Arena评估框架则解决了测试场景碎片化问题，使大规模仿真实验成为可能。
硬件基础设施的升级为技术落地提供强力支撑。GB200 NVL72系统和Jetson Thor芯片组构成了完整的AI计算生态，前者整合了36个Grace CPU和72个Blackwell GPU，后者支持多AI工作流并行。这些设备已被Figure AI等领先企业采用，加速了从研发到应用的转化进程。
学术界的广泛采用印证了这些技术的价值。CoRL收录论文中近半数引用英伟达技术，卡内基梅隆大学等机构利用其GPU和仿真框架推进研究。这种从物理引擎到基础模型的全栈布局，正在重塑机器人研发的范式。随着产学研各界的快速应用，机器人技术商业化进程可能大幅加快。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★☆☆
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