NVIDIA 机器人研究

NVIDIA 机器人研究

通过突破性研究、高级 AI 和现实世界验证,塑造机器人开发的未来

先进机器人研究、AI 创新与仿真

NVIDIA 机器人研究正在帮助改变行业,使下一代机器人能够执行复杂的任务,同时安全地与人类一起工作。我们通过在 AI 和机器人平台上测试的先进研究和工程工作流程来应对机器人开发的挑战。由此产生的模型、策略和数据集为研究和开发者社区提供可定制的参考,以适应特定的机器人开发需求。

最新机器人研究论文

Cosmos-Reason 1

Cosmos-Reason 1:从物理 AI 常识到具身决策

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Cosmos Transfer 1:面向物理 AI 的自适应多控制跨世界迁移

NVIDIA Isaac GR00T N1

NVIDIA Isaac GR00T N1:人形机器人开源基础模型

物理 AI

面向物理 AI 的 Cosmos 世界基础模型平台

关注机器人研究新闻

即将举办的研究活动

5 月 19 日至 23 日

佐治亚州亚特兰大


6 月 11 日至 15 日

田纳西州纳什维尔


6 月 21–25 日

加利福尼亚州洛杉矶


8 月 10–14 日

加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华

机器人开发用例

人形机器人

加速先进 AI 机器人的开发。

通用人形机器人旨在快速适应以人为中心的城市和工业工作场所,处理繁琐、重复或高体力要求的任务。它们越来越多地被应用于工厂和医疗机构,以协助人类工作,并通过自动化缓解劳动力短缺。

Humanoid robot in a kitchen

机器人学习

在仿真中训练机器人策略。

预编程机器人难以应对意外变化,而 AI 驱动的机器人则使用基于仿真的学习来适应动态环境。这使他们能够优化导航和操控等功能,提高各种场景中的性能。

 

Simulation-trained robot navigating warehouse

机器人仿真

为机器人开发物理精准的传感器仿真工作流。

物理 AI 赋能的机器人需要在动态环境中自主执行复杂任务。“仿真优先”的方法至关重要,允许开发者在部署之前在基于物理的数字环境中训练和验证这些机器人。

Robotics simulation: warehouse robots moving boxes

合成数据生成

加速物理和代理式 AI 工作流的开发。

合成数据通过提供可与真实数据一起使用的文本、视频和图像来训练多模态物理 AI 模型,从而解决数据稀缺的挑战,从而节省时间并降低成本。

合成数据生成

虚拟设施数字孪生

开发先进的生成式 AI 赋能的虚拟设施解决方案。

虚拟设施 (包括工厂、仓库、配送中心、半导体晶圆厂和数据中心) 为重工业开辟了新的可能性。这些虚拟环境可完全在数字空间中实现资产和流程的设计、仿真、运营和优化

 AI-powered virtual factory robots

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学术资助计划

NVIDIA 学术资助计划通过为研究人员提供一流计算资源的访问和使用权限来推动学术研究。