英伟达在机器人学习大会（CoRL）上一口气发布了多项开源技术全智股配，其中最引人注目的是联合 Google DeepMind 和迪士尼研究院开发的物理引擎 Newton。
这次英伟达可谓是"全家桶"式发布：不仅有让机器人拥有"物理直觉"的 Newton 引擎，还有赋予机器人人类推理能力的 Isaac GR00T N1.6 基础模型，以及能够生成海量训练数据的 Cosmos 世界基础模型，直接瞄准了机器人研发中最头疼的几个问题。
包括 Boston Dynamics、Figure AI 在内的顶尖机器人公司，以及斯坦福、苏黎世联邦理工等知名高校都已经开始使用这些技术。
Newton 物理引擎：让仿真环境"真实"起来
全球超过 25 万机器人开发者都面临着同一个难题：如何让机器人在仿真环境中学到的技能，能够安全可靠地迁移到现实世界？
人形机器人的关节结构极其复杂，平衡控制难度极高，现有的物理引擎已经跟不上需求了。
英伟达 Omniverse 与仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 认为："人形机器人是物理 AI 的下一个前沿领域，需要在不可预测的世界中进行推理，适应环境并安全行动。"
Newton 引擎的出现恰好解决了这个痛点。这个由 Linux Foundation 管理的开源项目，基于英伟达的 Warp 和 OpenUSD 框架构建，采用 GPU 加速技术。最厉害的是，它能够仿真非常复杂的机器人动作，比如在雪地或碎石路面行走，操控杯子和水果等细腻动作。
苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室、慕尼黑工业大学、北京大学等顶尖高校已经率先使用 Newton全智股配。光轮智能和仿真引擎公司 Style3D 也加入了早期用户行列。
Isaac GR00T N1.6：机器人的"深度思考大脑"
让机器人理解"帮我拿杯水"这样的模糊指令，一直是业界的难题。
英伟达最新发布的 Isaac GR00T N1.6 开源模型，通过集成 Cosmos Reason 视觉语言模型，让机器人拥有了接近人类的推理能力，即将在 Hugging Face 平台上线。
它能够利用已有知识、常识和物理原理，将模糊指令转化为逐步执行的计划。更重要的是，机器人可以同时完成移动和物体操控动作，躯干和手臂拥有更大的活动自由度，甚至能够推开较重的房门。
AeiROBOT、Franka Robotics、LG Electronics 等领先机器人制造商正在评估采用 Isaac GR00T N 系列模型。
训练革新：从抓取技能到全面测试
教会机器人抓取物体是机器人领域最具挑战性的任务之一。基于英伟达 Omniverse 构建的 Isaac Lab 2.3 开发者预览版，新增了灵巧抓取工作流。
这个工作流的巧妙之处在于采用了"自动化课程体系"：从简单任务开始，逐步提升难度，同时调整重力、摩擦力、物体重量等参数，让机器人在不可预测的环境中也能掌握技能。Boston Dynamics 的 Atlas 机器人就是通过这个工作流学习抓取技能，操控能力得到了显著提升。
为了解决测试场景零散且简单化的问题，英伟达与光轮智能联合开发了 Isaac Lab Arena，一个用于大规模实验和标准化测试的开源策略评估框架，让开发者无需从零构建系统全智股配，就能在仿真环境中开展复杂、大规模的评估。
全新 AI 基础设施加持，机器人开发全面提速
硬件层面，英伟达也是下足了功夫。
GB200 NVL72 机架式系统集成了 36 个 Grace CPU 和 72 个 Blackwell GPU，各大云服务提供商已经开始采用。RTX PRO 服务器为机器人开发的各类工作负载提供统一架构，RAI Institute 已经率先使用。
最让人期待的是搭载 Blackwell GPU 的 Jetson Thor，它能够支持机器人运行多个 AI 工作流，实现实时智能交互。Figure AI、银河通用、Google DeepMind、宇树科技等合作伙伴已经开始采用这款产品。
在 CoRL 收录的论文中，近半数引用了英伟达的相关技术。卡内基梅隆大学、华盛顿大学等顶尖研究机构都在使用英伟达的 GPU、仿真框架和 CUDA 加速库。斯坦福视觉与学习实验室的 BEHAVIOR 机器人学习基准测试项目，以及北京大学开发的触觉机器人仿真平台 Taccel，都基于英伟达技术开发。
从开源物理引擎到基础模型，从训练工作流到硬件基础设施，英伟达这次的"全栈式"布局，正在重新定义机器人研发的游戏规则。
机器人从实验室走向日常生活的道路，可能比我们想象的要短得多。
参考链接：
[ 1 ] https://developer.nvidia.com/newton-physics
[ 2 ] https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-reason
[ 3 ] https://www.nvidia.cn/ai/cosmos/
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