机器人

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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2025年 10月 23日

仅使用智能手机在 NVIDIA Isaac Sim 中重建场景

为机器人仿真构建逼真的 3D 环境可能是一项耗时且劳动密集型的任务。现在，借助 NVIDIA Omniverse NuRec，
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2025年 10月 21日

面向 Physical AI 的全栈式解决方案：解析 NVIDIA 与阿里云 PAI 的完整技术链路

随着人工智能向物理世界深度融合，Physical AI 正在重塑智能体的研发范式。它对数据生成、仿真验证、模型训练与边缘部署提出了一些挑战。
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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

利用 Newton 引擎的神经动力学推进机器人技术的发展

现代机器人技术对动力学的需求，已超出经典解析动力学的能力范畴。经典解析动力学存在接触简化、运动学环路省略及模型不可微等问题，
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2025年 9月 29日

使用 OpenUSD 强化机器人开发的 3 种简单方法

随着对机器人技术需求的持续增长，人们对高精度物理仿真的需求也达到了前所未有的高度。通用场景描述（OpenUSD）正成为推动这一变革的关键力量，
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