机器人

2025年 10月 24日

借助 NVIDIA Isaac Sim 构建合成数据流水线，训练更智能的机器人

随着机器人承担的动态移动任务日益增多，开发者需要具备物理级精度且能够跨环境和工作负载高效扩展的仿真系统。
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2025年 10月 23日

仅使用智能手机在 NVIDIA Isaac Sim 中重建场景

为机器人仿真构建逼真的 3D 环境可能是一项耗时且劳动密集型的任务。现在，借助 NVIDIA Omniverse NuRec，
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2025年 10月 21日

面向 Physical AI 的全栈式解决方案：解析 NVIDIA 与阿里云 PAI 的完整技术链路

随着人工智能向物理世界深度融合，Physical AI 正在重塑智能体的研发范式。它对数据生成、仿真验证、模型训练与边缘部署提出了一些挑战。
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2025年 10月 15日

通过 NVIDIA Jetson AGX Thor 实现 7 倍生成式 AI 性能，解锁更快速、更智能的边缘模型

NVIDIA 软件生态系统的一大显著优势在于其持续优化的承诺。今年 8 月，NVIDIA 发布了 Jetson AGX Thor，
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2025年 9月 29日

利用 Newton 引擎的神经动力学推进机器人技术的发展

现代机器人技术对动力学的需求，已超出经典解析动力学的能力范畴。经典解析动力学存在接触简化、运动学环路省略及模型不可微等问题，
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2025年 9月 29日

使用 OpenUSD 强化机器人开发的 3 种简单方法

随着对机器人技术需求的持续增长，人们对高精度物理仿真的需求也达到了前所未有的高度。通用场景描述（OpenUSD）正成为推动这一变革的关键力量，
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2025年 9月 29日

借助 NVIDIA Isaac Lab 和 Newton 训练四足机器人运动策略并对布料操作进行仿真

物理在机器人仿真中发挥着至关重要的作用，它为机器人在真实环境中的行为及交互提供了精准的虚拟呈现基础。借助仿真器，研究人员和工程师能够以安全、
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2025年 9月 29日

使用 NVIDIA Isaac Lab 和 Newton 训练四足运动策略并模拟布料操作

物理学在机器人仿真中起着关键作用，为机器人在现实环境中的行为与交互提供了精确的虚拟呈现基础。借助这些仿真工具，研究人员和工程师能够以更安全、
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2025年 9月 29日

在 NVIDIA Isaac Lab 2.3 中通过全身控制和增强远程操作简化机器人学习

从现实世界演示中训练机器人策略不仅成本高、耗时长，还容易导致过拟合，从而限制了在不同任务和环境中的泛化能力。相比之下，
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2025年 9月 29日

在 NVIDIA Isaac Lab 2.3 中使用全身控制和增强遥操作，简化机器人学习

基于真实世界演示训练机器人策略，不仅成本高、速度慢，还容易出现过拟合问题，进而限制其在不同任务与环境中的泛化能力。
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2025年 9月 25日

R²D²：NVIDIA 研究中心的三项神经学突破重塑机器人学习

尽管当今的机器人在受控环境中表现出色，但在应对现实世界任务所需的不可预测性、灵活性和细微交互方面仍面临挑战，
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2025年 9月 3日

借助 NVIDIA DRIVE AGX Thor 开发者套件加速智能汽车开发

智能汽车（AV）技术是快速发展的，由于更大型、更复杂的AI模型被部署于边缘端推动。如今，现代汽车不仅需要先进的感知能力和传感器融合技术，
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2025年 8月 28日

使用远程手术工作流程入门 NVIDIA Isaac 进行医疗保健应用开发

远程手术已不再是一种未来主义理念，正迅速成为提供医疗服务的关键手段。到2030年，全球外科医生预计短缺450万人，而农村医院尤其难以吸引专家，
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2025年 8月 25日

NVIDIA Jetson Thor，专为物理 AI 打造的卓越平台

机器人技术正经历一场变革，逐步脱离专用机器时代，迈入通用机器人时代。这一转变意味着机器人不再局限于单一用途、功能固定的形态，
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2025年 8月 11日

如何在交互式模拟中即时渲染现实世界场景

将现实世界环境转变为交互式仿真不再需要花费数天或数周的时间。借助 NVIDIA Omniverse NuRec 和…
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2025年 8月 11日

通过后训练 NVIDIA Cosmos Reason 极大提升机器人性能

NVIDIA Cosmos Reason 是一个开放且完全可定制的物理 AI 和机器人视觉语言模型 (VLM) ，
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