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原文链接：https://www.qbitai.com/2025/10/339075.html
原文作者：量子位
在机器人学习大会（CoRL）上，英伟达一口气开源了多项前沿技术，旨在解决机器人研发中的核心痛点。其中，与Google DeepMind和迪士尼研究院联合开发的Newton物理引擎成为最大亮点，此外还包括赋予机器人推理能力的Isaac GR00T N1.6基础模型以及用于生成训练数据的Cosmos世界基础模型。
这些技术的发布，被视为英伟达在机器人领域发起的一场“全家桶”式革新，吸引了包括Boston Dynamics、Figure AI在内的顶尖机器人公司和众多知名高校的关注与采用。
🌟 Newton物理引擎：让仿真训练更接近真实世界
机器人开发者长期面临的最大挑战之一，是如何将仿真环境中学到的技能可靠地迁移到现实世界。复杂的人形机器人平衡控制对现有物理引擎提出了极高要求。
英伟达Omniverse与仿真技术副总裁Rev Lebaredian指出，人形机器人是物理AI的下一个前沿领域，需要机器人在不可预测的环境中进行安全推理和适应。
Newton引擎正为此而生。这是一个基于英伟达Warp和OpenUSD框架构建的开源项目，通过GPU加速，能够高精度仿真复杂动作，例如在雪地或碎石路面行走，以及精细操控如杯子和水果等物体。
目前，苏黎世联邦理工学院、北京大学等顶尖高校以及光轮智能、Style3D等公司已率先开始使用Newton。
🧠 Isaac GR00T N1.6：赋予机器人“深度思考”能力
让机器人理解“帮我拿杯水”这类模糊指令是行业一大难题。英伟达最新发布的Isaac GR00T N1.6开源模型，集成了Cosmos Reason视觉语言模型，极大地增强了机器人的推理能力，即将上线Hugging Face平台。
该模型能利用常识和物理原理，将模糊指令转化为可执行的逐步计划，并支持机器人同时进行移动和物体操控，甚至能完成推开较重房门等复杂任务。
Cosmos Reason的下载量已突破100万次，稳居Hugging Face物理推理模型榜首。英伟达同时开源了包含数千条合成及真实世界轨迹的物理AI数据集，下载量已超480万次。AeiROBOT、Franka Robotics、LG Electronics等制造商正在评估采用该系列模型。
🛠️ 训练革新：从抓取到全面评估
在抓取技能训练方面，基于英伟达Omniverse的Isaac Lab 2.3开发者预览版新增了灵巧抓取工作流。它采用“自动化课程体系”，从简单任务逐步增加难度并调整环境参数（如重力、摩擦力），使机器人在复杂环境中也能掌握技能。Boston Dynamics的Atlas机器人已通过此工作流显著提升了操控能力。
为解决测试场景的局限性，英伟达与光轮智能联合开发了Isaac Lab Arena，这是一个开源的策略评估框架，支持大规模实验和标准化测试，开发者无需从头构建复杂系统。
🚀 全新AI基础设施加持，加速机器人开发进程
在硬件层面，英伟达的布局同样引人注目：
- GB200 NVL72机架式系统：集成72个Blackwell GPU，已获各大云服务商采用。
- RTX PRO服务器：为机器人开发工作负载提供统一架构。
- Jetson Thor：搭载Blackwell GPU，支持机器人实时运行多个AI工作流并实现智能交互。Figure AI、宇树科技等合作伙伴已开始采用。
据统计，在CoRL大会收录的论文中，近半数引用了英伟达的技术。从底层GPU、CUDA加速库，到仿真框架，英伟达的这一“全栈式”布局，正在重塑机器人研发的格局，预示着机器人走向日常生活的时间可能比我们预期的要近得多。
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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