机器人

2026年 7月 15日

借助 AI 智能体更快地开发轻量级 USD 运行时

OpenUSD 是一个开放、可扩展的框架，可为物理 AI 提供通用场景描述语言。它使团队能够将 CAD 数据、
3 MIN READ
2026年 7月 11日

如何评估用于现实世界部署的通用机器人策略

机器人基础模型取得了显著进展。当今的出色系统可以遵循自然语言指令来选取、放置、分类和操作各种物体。但是，随着这些模型的功能越来越强大，
3 MIN READ
2026年 7月 7日

使用 NVIDIA Isaac GR00T 开发端到端人形机器人策略

随着越来越多的团队从人形机器人启动转向特定任务的技能开发，对可重复开发工作流的需求也与日俱增。构建人形机器人仍然十分复杂，
3 MIN READ
2026年 6月 22日

深入了解适用于机器人的 NVIDIA Halos：适用于物理 AI 的全栈功能安全系统

物理 AI—即在工厂、仓库、医院和家中与人类自主协作的机器人——的到来比大多数人预期的要快。随着空间变得越来越非结构化，机器人走出牢笼，
4 MIN READ
2026年 6月 1日

在 NVIDIA JetPack 7.2 中部署具有高显存效率的边缘代理就绪型 AI

随着 AI 智能体 从数字世界转向物理环境，他们可以轻松使用 NVIDIA Jetson，通过优化的内存和性能加速现实世界的部署。
3 MIN READ
2026年 5月 31日

如何使用 NVIDIA Alpamayo 在闭环中对自动驾驶车辆模型进行后训练

开发自动驾驶车辆（AV）政策需要弥合训练与部署之间的一个重要差距。
2 MIN READ
2026年 5月 31日

借助 NVIDIA Cosmos 3 开发物理 AI 推理模型、世界模型和动作模型

物理 AI 系统必须先了解现实世界，然后才能在其中发挥作用。机器人、智能汽车和智能空间需要了解其环境中发生的情况，预测接下来可能发生的情况，
5 MIN READ
2026年 5月 8日

在阿里云 PAI 平台实现规模化的机器人感知强化学习

物理 AI 正在迅速从基础运动控制迈向更复杂的环境理解。传统机器人强化学习（RL）长期依赖本体感知（proprioception），
3 MIN READ
2026年 4月 20日

更大限度地提高内存效率，在 NVIDIA Jetson 上运行更大的模型

开源生成式 AI 模型的迅猛发展正在推动数据中心向物理世界中运行的机器迈进。开发者渴望在边缘部署这些模型，
4 MIN READ
2026年 3月 31日

使用 NVIDIA CloudXR.js 构建和流式传输基于浏览器的 XR 体验

为企业用户提供高保真 VR 和 AR 体验通常需要本地应用开发、自定义设备管理和复杂的部署流程。现在，
3 MIN READ
2026年 3月 25日

NVIDIA DRIVE 上的集中式雷达处理实现更安全、更智能的 L4 级自动驾驶

在当前的汽车雷达发展阶段，机器学习工程师无法直接处理与相机等效的原始 RGB 图像。相反，他们处理的是雷达恒定误报率（constant…
3 MIN READ
2026年 3月 23日

NVIDIA IGX Thor 为工业、医疗和机器人边缘 AI 应用提供动力支持

工业和医疗系统正在迅速增加高性能 AI 的使用，以提高工人的工作效率、人机交互和停机管理。从工厂自动化单元到自主移动平台，再到手术室，
4 MIN READ
2026年 3月 16日

使用仿真构建医院自动化机器人系统

医疗健康行业面临着需求 – 能力的结构化危机：预计到 2030 年，全球将短缺约 1000 万临床医生，每年将进行数十亿次诊断检查，
4 MIN READ
2026年 3月 13日

借助 NVIDIA Cosmos 世界基础模型扩展合成数据和物理 AI 推理

新一代 AI 驱动的机器人 人形机器人 以及 智能汽车 取决于高保真、物理感知的训练数据。如果没有多样化且具有代表性的数据集，
2 MIN READ
2026年 3月 12日

使用 NVIDIA Warp 为 AI 构建加速的可微分计算物理代码

计算机辅助工程 (CAE) 正在从人工驱动的工作流转向 AI 驱动的工作流，包括跨几何图形和操作条件进行泛化的物理基础模型。与 LLM 不同，
6 MIN READ
2026年 2月 10日

R²D²：基于 NVIDIA Isaac Lab 拓展多模态机器人学习

构建强大的智能机器人需要在复杂环境中进行测试。然而，在现实世界中收集数据不仅成本高昂、耗时漫长，还常常伴随高风险。
3 MIN READ