在GTC Paris 2025上,英偉達再次強調(diào)了在物理AI(Phy-AI)方面的戰(zhàn)略布局,并帶來了一系列新的技術(shù)解決方案發(fā)布。英偉達通過物理AI的技術(shù)產(chǎn)品,與各大汽車平臺及傳統(tǒng)工業(yè)巨頭開展廣泛合作,推動了汽車和制造業(yè)的轉(zhuǎn)型。
物理AI正在重塑多個行業(yè)的未來。這一宏大前景的實現(xiàn),不僅依賴于算力的提升,更需要仿真技術(shù)、合成數(shù)據(jù)和生態(tài)協(xié)作的全面突破。NVIDIA的生態(tài)系統(tǒng)布局顯示其目標(biāo)不僅限于技術(shù)提供者角色,更試圖成為物理AI的“基礎(chǔ)設(shè)施提供者”。Omniverse和Cosmos的結(jié)合正吸引更多軟件生態(tài)采用其庫,統(tǒng)一物理世界和工業(yè)數(shù)據(jù),這為大規(guī)模訓(xùn)練物理AI模型奠定了基礎(chǔ)。HALOS安全系統(tǒng)將幫助合作伙伴更快推出安全可靠的自動駕駛產(chǎn)品。
為增進大家對NVIDIA Omniverse的認識,本文將對NVIDIA Omniverse的基本內(nèi)容以及NVIDIA Omniverse數(shù)字孿生步驟予以介紹。
為增進大家對NVIDIA Omniverse的認識,本文將對NVIDIA Omniverse的跨平臺技術(shù)以及NVIDIA Omniverse的核心功能予以介紹。
為增進大家對NVIDIA Omniverse的認識,本文將對NVIDIA Omniverse以及NVIDIA Omniverse的最新內(nèi)容予以介紹。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)的生成、仿真到現(xiàn)實的遷移(Sim2Real),是人形機器人發(fā)展的瓶頸所在。單純依賴真實世界的數(shù)據(jù)驅(qū)動來推動人形機器人的發(fā)展,短期內(nèi)難以實現(xiàn)具身智能的突破。因此,如何突破這一瓶頸,成為了行業(yè)亟待解決的問題。
隨著人工智能技術(shù)的不斷進化,“Physical AI”(物理人工智能)正在成為推動全球產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的核心力量。根據(jù)預(yù)測,這項技術(shù)將影響價值50萬億美元的產(chǎn)業(yè)鏈,從工廠自動化到倉儲管理,再到人形機器人和智能駕駛。預(yù)計未來將有超過1000萬家工廠、20萬個倉庫、數(shù)十億臺人形機器人以及15億輛智能車輛融入物理人工智能的生態(tài)系統(tǒng),全面重塑人類的生產(chǎn)和生活方式。這是一場規(guī)??涨暗淖兏?,其背后依賴于強大的算力、先進的AI算法和協(xié)作式機器人技術(shù)。
全新Isaac模擬引擎不但能夠創(chuàng)造更逼真的環(huán)境,而且還能簡化合成數(shù)據(jù)生成和域隨機化,從而建立真值數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練用于物流、倉庫、未來工廠等的各種機器人。