英伟达重磅发布：一口气开源多项机器人技术，迪士尼合作的物理引擎也开源了！-青云TOP|AI综合资源站|AI学习交流导航平台|AICG创作应用资源中心

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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（NVIDIA）震撼发布了一系列重磅开源技术，旨在解决当前机器人研发领域最棘手的几大难题。其中，与Google DeepMind和迪士尼研究院联合开发的物理引擎 Newton 成为了全场焦点。

英伟达这次可以说是“全家桶”式出击，不仅带来了具备“物理直觉”的Newton引擎，还发布了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。

目前，包括Boston Dynamics、Figure AI在内的顶尖机器人公司，以及斯坦福大学、苏黎世联邦理工学院等知名高校，都已开始采用这些新技术。

Newton物理引擎：让仿真环境告别“不真实感”

全球超过25万的机器人开发者都面临一个共同的挑战：如何确保机器人在仿真环境中学习到的技能，能安全、可靠地迁移到现实世界？尤其对于结构复杂的人形机器人而言，平衡控制难度极高，现有的物理引擎已难以满足需求。

英伟达Omniverse与仿真技术副总裁Rev Lebaredian表示：“人形机器人是物理AI的下一个前沿领域，它们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引擎正是为解决此痛点而生。作为一个由Linux Foundation管理的开源项目，它基于英伟达的Warp和OpenUSD框架构建，并充分利用了GPU加速技术。Newton最强大的地方在于，它能够精准仿真复杂多变的机器人动作，例如在雪地或碎石路面行走，以及操控杯子、水果等精细动作。

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率先引入Newton。光轮智能和仿真引擎公司Style3D也加入了早期用户行列。

如何让机器人理解“帮我拿杯水”这类模糊指令，一直是行业的一大难题。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，让机器人获得了接近人类的推理能力，并将很快在Hugging Face平台上线。

该模型能够利用现有知识、常识和物理原理，将模糊指令转化为可执行的逐步计划。更重要的是，机器人可以同时完成移动和物体操控任务，躯干和手臂的活动自由度更大，甚至能推开较重的房门。

目前，Cosmos Reason模型的下载量已突破100万次，在Hugging Face的物理推理模型排行榜上稳居第一。英伟达还贴心地提供了开源物理AI数据集，包含数千条合成及真实世界轨迹数据，下载量已超过480万次。

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。

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”。

这个工作流巧妙地采用了“自动化课程体系”：从简单的任务入手，逐步增加难度，并动态调整重力、摩擦力、物体重量等参数，确保机器人在不可预测的环境中也能牢固掌握技能。波士顿动力（Boston Dynamics）的Atlas机器人正是通过该工作流学习抓取技能，操控能力得到了显著提升。

为解决测试场景分散化和过于简单化的问题，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。开发者无需从零开始构建系统，即可在仿真环境中开展复杂、大规模的评估。

在硬件层面，英伟达同样下了大功夫。

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已率先使用。
最受期待的是搭载Blackwell GPU的 Jetson Thor，它能支持机器人在多个AI工作流中实时运行，实现智能交互。Figure AI、银河通用、Google DeepMind、宇树科技等合作伙伴已开始采用该产品。

在CoRL大会收录的论文中，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均在使用英伟达的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，也均基于英伟达技术开发。

从开源物理引擎到核心基础模型，从创新训练工作流到强大的硬件基础设施，英伟达这次的“全栈式”布局，正在重新定义机器人研发的竞争格局。

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。

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