在近期舉辦的機器人學(xué)習(xí)大會上，科技巨頭英偉達(dá)攜多項突破性技術(shù)亮相，為機器人開發(fā)領(lǐng)域注入全新活力。其中最引人注目的是與迪士尼聯(lián)合研發(fā)的物理引擎Newton，該引擎依托英偉達(dá)自研的Warp框架與OpenUSD標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建，通過GPU并行計算技術(shù)實現(xiàn)復(fù)雜機器人動作的精準(zhǔn)仿真。目前已有麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)等頂尖學(xué)術(shù)機構(gòu)，以及波士頓動力等科技企業(yè)將其應(yīng)用于機器人運動控制研究。

在人工智能模型層面，英偉達(dá)推出的Isaac GR00T N1.6版本實現(xiàn)了重大升級。該模型通過集成Cosmos Reason視覺語言系統(tǒng)，使機器人具備理解模糊指令的能力。例如當(dāng)用戶下達(dá)"整理桌面"這類開放式指令時，機器人能自主識別物品類別、判斷空間關(guān)系，并規(guī)劃出包含抓取、搬運、分類的最優(yōu)動作序列。測試數(shù)據(jù)顯示，新模型在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的任務(wù)完成率較前代提升42%。

開發(fā)者工具方面，Isaac Lab 2.3預(yù)覽版帶來革命性突破。其新增的靈巧操作工作流采用"自動化課程體系"訓(xùn)練方法，通過構(gòu)建包含10萬種物體交互場景的虛擬訓(xùn)練場，使機械臂在72小時內(nèi)即可掌握開瓶蓋、插USB等精細(xì)操作。某汽車制造商利用該平臺訓(xùn)練的裝配機器人，已實現(xiàn)98.7%的零部件安裝準(zhǔn)確率。

硬件產(chǎn)品線同樣亮點紛呈。面向數(shù)據(jù)中心場景的GB200 NVL72機架式系統(tǒng)，通過液冷技術(shù)與72塊Blackwell架構(gòu)GPU的組合，將機器人仿真訓(xùn)練效率提升至傳統(tǒng)方案的18倍。針對工業(yè)現(xiàn)場的RTX PRO服務(wù)器配備雙路Grace CPU與8塊Ada Lovelace GPU，可同時驅(qū)動200個虛擬機器人進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練。而專為服務(wù)機器人設(shè)計的Jetson Thor計算平臺，在25W功耗下即可實現(xiàn)每秒45萬億次運算，支持自然語言交互與實時環(huán)境感知。

這些技術(shù)成果正在重塑機器人開發(fā)范式。某物流企業(yè)采用英偉達(dá)完整解決方案后，其分揀機器人的路徑規(guī)劃耗時從3.2秒縮短至0.8秒，日均處理包裹量提升3倍。隨著開源代碼與預(yù)訓(xùn)練模型的全面開放，全球開發(fā)者正加速構(gòu)建下一代智能機器人系統(tǒng)。