英伟达重磅发布：一口气开源多项机器人技术，与迪士尼合作的物理引擎Newton重磅登场-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，英伟达一次性发布了多项重量级开源技术，瞄准了机器人研发中最棘手的几个核心难题。其中，最引人注目的莫过于联合Google DeepMind和迪士尼研究院共同开发的物理引擎Newton。

这次英伟达可谓是“全家桶”式发布：不仅有赋予机器人“物理直觉”的Newton引擎，还有集成人类推理能力的Isaac GR00T N1.6基础模型，以及用于生成海量训练数据的Cosmos世界基础模型。

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已经开始采用这些前沿技术。

🤖 Newton物理引擎：打造更真实的仿真世界

全球超过25万机器人开发者都在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，能够安全、可靠地迁移到现实世界中？人形机器人的关节结构极其复杂，平衡控制难度极高，现有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引擎正是为了解决这一痛点而生。作为一个由Linux Foundation管理的开源项目，Newton基于英伟达的Warp和OpenUSD框架构建，并采用GPU加速技术。它的强大之处在于能够精确仿真极其复杂的机器人动作，例如在雪地或碎石路面行走，以及操控杯子和水果等精细动作。

苏黎世联邦理工学院、慕尼黑工业大学、北京大学等顶尖高校已率先部署Newton。光轮智能和仿真引擎公司Style3D也已加入早期用户行列。

如何让机器人理解“帮我拿杯水”这样模糊的指令，一直是业界的一大难题。

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，使机器人获得了接近人类的推理能力，并即将上线Hugging Face平台。

该模型能够利用已有知识、常识和物理原理，将模糊指令转化为可逐步执行的计划。更关键的是，机器人可以同时完成移动和物体操控动作，躯干和手臂活动自由度更高，甚至能够推开较重的房门。

目前，Cosmos Reason的下载量已超过100万次，稳居Hugging Face物理推理模型排行榜榜首。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的轨迹数据，下载量已突破480万次。

AeiROBOT、Franka Robotics、LG Electronics等领先机器人制造商正在积极评估采用Isaac GR00T N系列模型。

教会机器人精确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”。

该工作流的巧妙之处在于采用了“自动化课程体系”：从简单的任务开始，逐步增加难度，同时动态调整重力、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掌握技能。Boston Dynamics的Atlas机器人便是通过这个工作流提升了抓取和操控能力。

为了解决测试场景零散化和过于简单的问题，英伟达与光轮智能联合开发了Isaac Lab Arena，这是一个用于大规模实验和标准化测试的开源策略评估框架，使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，英伟达同样投入巨大：

GB200 NVL72 机架式系统集成了36个Grace CPU和72个Blackwell GPU，已被各大云服务提供商采用。
RTX PRO 服务器为机器人开发的各类工作负载提供了统一架构，RAI Institute已率先采用。
最令人期待的是搭载Blackwell GPU的Jetson Thor，它能够支持机器人在实时运行中处理多个AI工作流，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。

值得注意的是，在CoRL会议收录的论文中，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，均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，英伟达此次的“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，或许比我们想象的要短得多。

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