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輝達釋出最強開源工具包 聯手谷歌、迪士尼 加速人形機器人革命
輝達 (NVDA.US) 在機器人學習大會(Conference on Robot Learning, CoRL)上發布了一系列重量級的開源技術,為全球機器人研發社群帶來了前所未有的「全方位解決方案」...
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輝達釋出最強開源工具包 聯手谷歌、迪士尼 加速人形機器人革命
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輝達 (NVDA.US)      在機器人學習大會(Conference on Robot Learning, CoRL)上發布了一系列重量級的開源技術,為全球機器人研發社群帶來了前所未有的「全方位解決方案」(Full-Stack Package)。其中最受矚目的,是與 Google DeepMind、迪士尼研究院共同開發的 Newton 物理引擎,以及賦予機器人深度思考能力的 Isaac GR00T N1.6 基礎模型。

輝達這套「全方位解決方案」旨在解決機器人開發者長久以來面臨的三大痛點:模擬環境的真實性、機器人的複雜推理能力,以及海量訓練資料的生成。目前,包括 Boston Dynamics、Figure AI 等頂尖機器人公司,以及史丹佛大學、蘇黎世聯邦理工學院等知名學術機構,都已開始採用這些前沿技術。

Newton 物理引擎:讓虛擬世界與現實無縫接軌

全球超過 25 萬名機器人開發者共同面臨一個核心挑戰:如何確保機器人在虛擬環境中學到的技能,能安全、可靠地轉移到複雜的現實世界?特別是對於關節結構複雜、平衡控制難度極高的人形機器人而言,現有的物理引擎已難以滿足需求。

輝達 Omniverse 與模擬技術副總裁 Rev Lebaredian 指出:「人形機器人是物理 AI 的下一個前沿領域,需要在不可預測的世界中進行推理、適應環境並安全行動。」

Newton 引擎的發布正是為了解決此一痛點。這個由 Linux 基金會管理的開源專案,基於輝達的 Warp 和 OpenUSD 框架建構,並採用 GPU 加速技術。Newton 最強大的功能在於能夠模擬極為複雜的機器人動作,例如在雪地或碎石路面上行走,以及操控杯子、水果等精細操作。

除了頂尖大學外,光輪智慧(Lightwheel Intelligence)與模擬引擎公司 Style3D 也加入了早期使用者行列,共同推動物理模擬技術的進步。

Isaac GR00T N1.6:賦予機器人「深度思考」的能力

要讓機器人理解「幫我拿杯水」這樣模糊、帶有常識性的指令,一直是機器人領域的難題。

輝達最新的 Isaac GR00T N1.6 開源模型,透過整合 Cosmos Reason 視覺語言模型,使機器人具備了接近人類的推理能力,該模型即將在 Hugging Face 平台上線。

GR00T N1.6 能夠運用已有的知識、常識和物理原理,將模糊指令轉化為可逐步執行的計畫。此外,它能讓機器人同步完成移動與物件操控,給予軀幹和手臂更大的活動自由度,甚至能推開較重的房門。

Cosmos Reason 目前下載量已突破一百萬次,穩居 Hugging Face 實體推理模型排行榜的龍頭。輝達也同時釋出了開源實體 AI 資料集,包含數千條合成及真實世界的軌跡資料,下載量已突破 480 萬次。AeiROBOT、Franka Robotics、LG Electronics 等業界領先製造商皆正在評估採用 Isaac GR00T N 系列模型。

為優化機器人訓練流程,輝達也發布了多項創新:

Isaac Lab 2.3 開發者預覽版: 此版本新增了靈巧抓取的工作流程,採用「自動化課程體系」,從簡單任務逐步提升難度,同時調整重力、摩擦力等參數,確保機器人能在不可預測的環境中掌握技能。Boston Dynamics 的 Atlas 機器人已透過此工作流程顯著提升操控能力。

Isaac Lab Arena: 與光輪智慧共同開發的開源策略評估框架,專用於大規模實驗與標準化測試,讓開發者能迅速進行複雜且大規模的評估,無需從零開始建構系統。

在硬體基礎架構方面,輝達也大力投入:

GB200 NVL72 機架式系統: 整合了 36 個 Grace CPU 和 72 個 Blackwell GPU,已獲各大雲端服務供應商採用。

Jetson Thor 晶片: 搭載 Blackwell GPU,能支援機器人運行多個 AI 工作流程,實現即時智慧互動。Figure AI、銀河通用(Galaxy Universal)、Google DeepMind、宇樹科技(Unitree Robotics)等合作夥伴已開始採用。

在 CoRL 收錄的學術論文中,近一半引用了輝達的相關技術,顯示輝達的 GPU、模擬框架與 CUDA 加速函式庫已成為機器人研究的核心工具。

從開源的物理引擎到基礎模型,再到訓練工作流程與硬體基礎架構,輝達這次的「全端式」布局,正重新定義機器人研發的遊戲規則。機器人從實驗室走向日常生活的道路,可能比大眾想像的要短得多。

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新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網
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更新日期為: 2023年1月6日