机器人学

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 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 12月 1日

如何利用 NVIDIA Cosmos Cookbook 拓展物理 AI 数据生成

构建强大的物理AI模型需要大规模、多样化且符合物理规律的可控数据。在现实世界中采集大规模、多样化的数据集用于训练，不仅成本高昂、耗时较长，
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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 构建合成数据流水线，训练更智能的机器人

随着机器人承担的动态移动任务日益增多，开发者需要具备物理级精度且能够跨环境和工作负载高效扩展的仿真系统。
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2025年 10月 15日

通过 NVIDIA Jetson AGX Thor 实现 7 倍生成式 AI 性能，解锁更快速、更智能的边缘模型

NVIDIA 软件生态系统的一大显著优势在于其持续优化的承诺。今年 8 月，NVIDIA 发布了 Jetson AGX Thor，
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2025年 9月 29日

在 NVIDIA Isaac Lab 2.3 中通过全身控制和增强远程操作简化机器人学习

从现实世界演示中训练机器人策略不仅成本高、耗时长，还容易导致过拟合，从而限制了在不同任务和环境中的泛化能力。相比之下，
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2025年 9月 25日

R²D²：NVIDIA 研究中心的三项神经学突破重塑机器人学习

尽管当今的机器人在受控环境中表现出色，但在应对现实世界任务所需的不可预测性、灵活性和细微交互方面仍面临挑战，
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2025年 9月 3日

借助 NVIDIA DRIVE AGX Thor 开发者套件加速智能汽车开发

智能汽车（AV）技术是快速发展的，由于更大型、更复杂的AI模型被部署于边缘端推动。如今，现代汽车不仅需要先进的感知能力和传感器融合技术，
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2025年 9月 2日

适用于 Jetson Thor 的 CUDA 工具包 13.0 的新功能：统一 Arm 生态系统等

随着由 NVIDIA Blackwell GPU 架构驱动的 Jetson Thor SoC 即将支持 CUDA 13.0 版本，
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2025年 8月 28日

使用远程手术工作流程入门 NVIDIA Isaac 进行医疗保健应用开发

远程手术已不再是一种未来主义理念，正迅速成为提供医疗服务的关键手段。到2030年，全球外科医生预计短缺450万人，而农村医院尤其难以吸引专家，
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2025年 8月 11日

如何在交互式模拟中即时渲染现实世界场景

将现实世界环境转变为交互式仿真不再需要花费数天或数周的时间。借助 NVIDIA Omniverse NuRec 和…
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2025年 8月 11日

通过后训练 NVIDIA Cosmos Reason 极大提升机器人性能

NVIDIA Cosmos Reason 是一个开放且完全可定制的物理 AI 和机器人视觉语言模型 (VLM) ，
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2025年 8月 11日

开发者利用 NVIDIA Omniverse 库打造快速可靠的机器人模拟

在 SIGGRAPH 大会上，NVIDIA 发布了 NVIDIA Omniverse 库和 Cosmos 世界基础模型 (WFM) 的更新。
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2025年 8月 8日

R²D²：利用 NVIDIA Research 的全球基础模型和工作流提升机器人训练效率

随着物理 AI 系统的进步，对丰富标记数据集的需求正在加速增长，超出了我们在现实世界中手动捕捉的能力。世界基础模型 (WFM)…
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