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一切可移动的事物终将实现自主化。随着各行业寻求提高运营效率、解决劳动力短缺问题、优化重复任务以及管理危险任务或环境，对自主机器和AI机器人的需求创下历史新高。
凭借 AI、加速计算和基于物理学的仿真领域取得的重大进步以及庞大的传感器和执行器生态系统，当今的 AI 机器人能够轻松适应、学习并精确执行复杂任务。
开发者正在使用 NVIDIA 机器人全栈平台，加速的云到边缘系统、加速库和经过优化的 AI 模型来开发、训练、仿真、部署、运行并优化他们的机器人系统和软件。
物理 AI 时代已经到来，工业系统和机器人技术将发生革命性变化。从人形机器人到整个工厂，训练、仿真和推理方面的进步正在加速。了解NVIDIA如何推动AI机器人技术发展新浪潮。
NVIDIA 具身智能团队 GEAR 正在为人形机器人开发一种“基础智能体”，该智能体可以泛化各种技能和现实，为新一代机器人实现自主性。
NVIDIA Isaac™ ROS 基于开源 ROS 2™ (机器人操作系统) 软件框架构建。这意味着，ROS 社区中数以百万计的开发者可以轻松利用 NVIDIA 加速库和 AI 模型来加速他们的 AI 机器人开发和部署工作流程。
探索庞大的合作伙伴社区。该社区提供专用载板、AI 软件、应用设计服务、传感器、开发者工具等各种产品，可帮助您构建完整的机器人系统。
了解面向机器人和视觉 AI 的 NVIDIA 机器人平台。
Isaac 机器人开发平台包含全套 NVIDIA 加速系统、库、应用框架和生成式 AI 模型，帮助推动 AI 感知、操作和仿真技术的发展。
NVIDIA Metropolis 既是应用框架、开发者工具集，也是合作伙伴生态系统，将视觉数据与 AI 结合在一起。这有助于提高各行各业的运营效率和安全性。
物理精准仿真和合成数据生成加速了 AI 机器人的开发、测试和验证过程。基于 Omniverse 构建的 NVIDIA Isaac Sim 是一个完全可定制的应用框架，让您能够利用这些工具来仿真和测试您的 AI 机器人的训练技能。
AI 机器人开发工作流程非常复杂，需要跨多个计算环境协调众多工作负载。现在，开发者可以使用 NVIDIA OSMO 在多个异构共享计算资源中轻松部署多容器工作负载，而且无需专门学习任何专业知识。
对于这个更广泛的行业，我们与 NVIDIA 的合作展示了基础模型如何带来深远影响，包括使规模化管理当今面临的处理能力挑战变得更加容易，打造以前不可能实现的应用，降低开发成本，以及让终端用户享有更大的灵活性。
— Wendy Tan White，Intrinsic 首席执行官
ROS 不断发展壮大，为整个机器人社区提供开源软件……随本版本一起推出的 NVIDIA 全新预构建 ROS 2 软件包将让 ROS 2 随时可供广大 NVIDIA Jetson 开发者社区使用，从而加速这一增长。
— 开源机器人开发基金会 (Open Source Robotics Foundation) CTO Geoff Biggs
在 Collaborative Robotics，我们坚信机器人技术的未来涉及与人类一起工作的协作机器人……我们采用了 sim-first 开发方法，广泛使用 Isaac Sim 来加快我们的开发和部署周期。
— Collaborative Robotics 技术战略副总裁 Jon Battles
精选
NVIDIA Isaac Perceptor 在 Jetson Orin 上进行了优化，使用多台摄像头进行 3D 环绕感知，以便探测障碍物。基于 AI 的鲁棒深度估计、利用 GPU 加速的 3D 重建和语义分割使移动机器人能够更安全地与人类并肩工作。
视频
NVIDIA 研究团队利用人工智能实现机器人开发技术的突破，解决制造、物流和医疗健康等多个行业的现实问题。我们专注于机器人操作、基于物理的仿真和机器人感知等领域，目标是开发新一代机器人，让他们能够与现实世界实现稳定交互，并安全地与人类一起工作。
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