本案例中，智元机器人基于 NVIDIA Isaac GR00T-Teleop & GR00T-Mimic 提供的远程仿真操作功能和强大的模仿学习合成数据生成工作流，打造了支持高保真模拟和多维度泛化的大型机器人仿真框架 Genie Sim，并推出 AgiBot Digital World（agibot-digitalworld.cn）机器人海量仿真数据集。
约翰斯·霍普金斯大学和斯坦福大学的研究人员透露，他们将一个经过数小时手术视频训练的视觉语言模型（VLM）与广泛使用的达芬奇外科手术机器人系统进行了整合。
借助机器人仿真，开发人员能够在基于物理学的现实世界数字呈现中对机器人进行虚拟训练、测试和验证。如今，机器人已经能够搬运仓库中的货物、包装食品、帮助组装车辆等，提高了各行各业用例的自动化水平。物理 AI 和机器人仿真是决定机器人成功的两大关键要素。物理 AI 指的是能够理解物理世界并与之互动的 AI 模型。物...
NVIDIA Isaac Sim 现在可在 Amazon EC2 G6e 实例中的 NVIDIA GPU 云实例上使用，将机器人仿真的扩展速度提高了 2 倍并加快了 AI 模型的训练速度。
NVIDIA 新发布的 Jetson Orin Nano Super 可将生成式 AI 性能提升至1.7 倍，支持科技爱好者、开发者和学生使用的主流模型。
Selin Alara Ornek 是一名富有远见的高中生。她使用机器学习和 NVIDIA Jetson 边缘 AI 和机器人平台，为视障人士打造了机器人导盲犬。
光轮智能借助 NVIDIA Isaac Sim，通过 3D 生成与建模技术构建高度逼真的虚拟场景，将现实世界的复杂场景抽象并转化为高质量的训练数据源，从而更有效地满足模型的多样化训练需求。
该初创公司展示了新型机器人，其使用 NVIDIA Isaac Sim 处理合成数据，并使用基于 NVIDIA 加速计算进行实时推理训练的生成式 AI 模型。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋最近表示，开发先进机器人需要“三台计算机”。世界各地的机器人开发者将有机会在未来几个月的三场活动中，看到这三台计算机的最新突破。
ChatGPT 标志着生成式 AI 的大爆炸时刻。它几乎可以针对任何查询生成答案，有助于改变知识型员工在内容创作、客户服务、软件开发和业务运营等方面的数字工作。
在丹麦最古老的城市之一、自动化中心欧登塞举行的 ROSCon 上，NVIDIA 及其机器人生态合作伙伴发布了适用于机器人操作系统（ROS）开发者的生成式 AI 工具、仿真和感知工作流。
通过结合 Hugging Face 的 LeRobot 开源框架与 NVIDIA AI 和机器人技术，研究人员和开发者将能够推动众多行业进步。
新的 Project GR00T 工作流和 AI world model 开发技术将提高机器人的灵巧性、控制性、操纵性和移动性。
为提高安全性并优化运营，仓库、工厂、体育场、机场等大型区域通常会有数百个摄像头进行监控。多摄像头追踪指的是通过这些摄像头追踪对象，并精确测量其活动，以此实现对空间的有效监控和管理。
案例简介：在本案例中，银河通用的团队借助 Isaac Lab 搭建了具有挑战性的灵巧抓握基准 DexGraspNet，这是一个最近提出的基准套件，专门用于学习可泛化的灵巧抓握。DexGraspNet 包含 1.32M 个 ShadowHand 对 5355 个物体的抓握动作，比 DDG 之前的数据集大两个数量级。它具有 GraspIt!* 无法实现的多种抓握类型。
机器人需要具备很强的适应能力，能够随时学习新的技能并适应周围环境。但传统的训练方法会限制机器人将所学技能应用于新情况，常见的原因有感知与行动之间存在差距和难以将技能迁移到不同的情境中。
数字孪生能够有效地为工厂、零售空间等资产创建基于物理学的虚拟复制品，实现对现实世界环境的精确仿真。这使得大规模且具有特定用途的合成数据在现实世界的计算机视觉和 AI 工作流中变得越发重要。
智能交通系统 (ITS) 在现代城市环境中的应用正变得越来越有价值和普遍。使用 ITS 应用的优点包括：
伴随着视觉 AI 复杂性的增加，精简的部署解决方案已成为优化空间和流程的关键。NVIDIA 能够加快企业的开发速度，借助 NVIDIA Metropolis AI 工作流和微服务，企业只需数周就能将想法变成现实，而原本这项工作需要耗费数月时间。
借助 R515 驱动程序，NVIDIA 于 2022 年 5 月发布了一套开源的 Linux GPU 内核模块，该模块采用双许可证，即 GPL 和 MIT 许可。初始版本主要面向数据中心计算 GPU，而 GeForce 和工作站 GPU 则处于 Alpha 状态。
