机器人

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，
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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，
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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，
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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，
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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。
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2026年 1月 8日

NVIDIA TensorRT Edge-LLM 加速汽车与机器人领域的 LLM 和 VLM 推理

大语言模型（LLM）与多模态推理系统正迅速突破数据中心的局限。越来越多的汽车与机器人领域的开发者希望将对话式 AI 智能体、
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2026年 1月 5日

基于 NVIDIA Alpamayo 构建具备推理能力的辅助驾驶汽车

辅助驾驶研究领域正经历一场快速变革。视觉-语言-动作推理模型（Reasoning VLA） 的出现正重塑该领域，
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2026年 1月 5日

借助 NVIDIA Jetson T4000 与 NVIDIA JetPack 7.1，加速边缘与机器人 AI 推理

NVIDIA 正式推出 NVIDIA Jetson T4000，将高性能 AI 与实时推理能力带入更广泛的机器人和边缘 AI 应用。
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2026年 1月 5日

使用 NVIDIA Isaac Lab-Arena 简化通用机器人策略的仿真评估

通用机器人策略需要能够处理多种任务，适应不同形态的机器人，并在多样化的环境中运行。因此，仿真评估过程必须具有可扩展性且易于复现。目前，
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2025年 12月 17日

借助 NVIDIA Isaac Sim 与 World Labs Marble 加速机器人仿真环境构建

一直以来，为机器人仿真构建逼真的 3D 环境是一项非常耗费人力的工作，往往需要数周的手动建模与配置。如今，借助生成式世界模型，
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2025年 12月 16日

塑造 2025 年的 AI 工厂、物理 AI 以及模型、智能体和基础设施的进步

对于使用 NVIDIA 技术的开发者和研究人员而言，2025 年是又一个具有里程碑意义的年份。在数据中心功耗与计算设计、AI 基础设施、
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2025年 12月 12日

R²D²：结合仿真与语言模型提升机器人操作能力

机器人操控系统在进入动态现实环境时，难以应对持续变化的物体、光照条件及接触动力学。此外，仿真与现实之间的差距，以及未经过优化的抓手或工具，
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2025年 12月 11日

基于 NVIDIA Jetson 的边缘 AI 入门指南：面向机器人的大语言模型、视觉语言模型和基础模型

在小型、低功耗的边缘设备上运行先进的 AI 和计算机视觉工作流正变得越来越具有挑战性。机器人、智能摄像头和自主设备需要实时智能来感知、
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2025年 11月 25日

在 NVIDIA Jetson Thor 上提升机器人感知效率

借助 NVIDIA 视觉编程接口库（VPI），您可以更有效地利用 Jetson Thor 的计算性能。
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2025年 11月 4日

R²D²：基于感知引导的多步骤精细操作任务与运动规划

传统的任务与运动规划（TAMP）系统在机器人操作应用中通常依赖静态模型运行，因此在面对新环境时往往表现不佳。将感知与操作相融合，
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2025年 10月 24日

借助 NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA OSMO 构建并编排端到端的合成数据生成工作流

随着机器人需要承担越来越复杂多变的移动任务，开发者需要通过物理精确的仿真工具，来实现跨环境、跨工作负载的无缝迁移。
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