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在人工智能浪潮席卷工业、医疗、交通等多个领域之后，机器人正逐步从数字世界走入现实空间，而推动这场进化的核心力量，来自于对“物理AI”的深刻理解与技术落地。
在这场变革中，英伟达正在扮演一位关键推动者，不仅仅制造芯片，也在构建从数据生成到机器人部署的完整生态，并借助开源开放的力量，加速人形机器人和工业机器人进入主流应用的进程。
AI代理本质上可以被视为数字世界中的机器人，但要让它们在物理世界中具备真正的感知与行动能力，就必须在遵循现实物理法则的模拟环境中进行学习。
这意味着，打造一个高保真、接近现实物理反应的仿真环境成为训练物理机器人的前提。
为此，英伟达联合DeepMind与迪士尼研究院共同开发了当前最先进的物理引擎——Newton，并计划于7月向全球开源。
Newton的发布不仅仅是引擎层面的技术突破，更标志着“物理AI”成为AI技术下一个战略高地。
物理AI不同于以往依赖大模型生成文本或图像的生成式AI，它关注的是“动作的生成与理解”，即让机器人具备感知、决策、执行等全链路的能力。
英伟达为此搭建了一个全栈的软硬件基础设施，覆盖三类关键计算平台：DGX服务器作为AI训练中心，RTX PRO工作站与服务器承担模拟与合成数据生成任务，而Jetson AGX则是面向边缘部署的机器人运行平台。
更重要的是，英伟达将所有这些计算平台通过Omniverse打通，构成一个完整的开发—训练—部署闭环。
在此基础上，英伟达推出了Isaac GR00T这一开放式人形机器人开发平台，瞄准当前增长最快的机器人领域——人形机器人。
Isaac GR00T不仅仅是一个框架，更是一个结合了基础模型、数据生成、仿真与训练流程的AI基础设施。
其最新发布的Isaac GR00T N1.5是一个开放、通用且完全可定制的人形机器人基础模型，相较前代，其对新环境的适应性和复杂任务执行能力明显提升，特别是在物体识别与拾取放置方面的准确率有显著增强。
这一模型的开源，让全球开发者能够基于不同机器人品牌进行个性化训练，并与Isaac GR00T-Dreams蓝图结合，以生成大规模的合成训练数据。
生成数据能力的增强，是加速机器人研发的关键所在。
传统人工演示的采集方式费时费力，无法满足人形机器人对多样化动作学习的需求。Isaac GR00T-Dreams蓝图正是为此而生。它依托英伟达Cosmos物理AI世界基础模型，可以将有限的人工演示扩展成大规模的“梦境”，即机器人在模拟环境中执行任务的可视化视频。
这些“梦境”不仅具备真实物理反应，还能通过推理引擎筛选出高质量样本，进一步转化为3D动作轨迹，从而用于训练Isaac GR00T N1.5。
这一过程在短短36小时内就能完成，而传统方式可能需要数月。GR00T-Dreams的出现，使得一个小型团队即可完成原本需要数千人才能完成的数据采集工作，极大地降低了人形机器人开发门槛。
这种从“真实数据驱动”向“真实到真实”的合成数据驱动的范式转变，也在工业机器人领域展现出巨大潜力。
台积电、富士康、和硕、广达等企业，正在借助英伟达Omniverse平台构建工厂数字孪生，将复杂制造流程在虚拟世界中提前预演与优化。
例如，台积电通过Omniverse和cuOpt平台构建AI驱动的数字孪生管线系统，将传统的2D CAD图纸转化为互动式3D工厂模型，并借助视觉语言模型提升晶圆缺陷识别效率，实现从芯片设计、光刻到制造的全流程加速。
这种虚实结合的流程改造，使新厂规划时间缩短数月，节省上千万美元成本。
富士康同样在其台湾工厂部署了基于Omniverse的Fii数字孪生平台，并结合Isaac GR00T-N1模型和GR00T-Mimic蓝图，训练工业机械臂完成从电缆插入到组装的复杂任务。
通过使用虚拟机器人在Omniverse中完成大规模训练，再部署至现实车间，使物理AI真正融入生产线。
此外，通过构建液冷POD中的超级芯片模拟平台，富士康还能测试AI工厂的真实运行条件，从而更高效地配置硬件资源。
这些工业实践背后，昭示着一个趋势：未来机器人的开发不再依赖大规模线下测试，而是借助数字孪生与合成数据完成大量预训练、迭代优化，最终实现高效部署。
这种方法不仅适用于人形机器人，也可扩展至协作机器人、自主移动机器人和AI代理等其他形态。
英伟达提供的软硬件堆栈、Omniverse平台、Isaac工具集以及开源的数据生成蓝图，正在成为机器人开发者的“标准装备”。
而在城市级场景中，Linker Vision与高雄市政府也在利用Omniverse打造城市级数字孪生系统，模拟不可预测情境，并借助AI agents实现实时响应机制。
这一模式表明，数字孪生与物理AI的结合已超越工厂边界，迈向智慧城市、公共安全等更广泛的领域。
小结
从构建物理世界的数字镜像，到用像素生成动作轨迹，再到将AI植入机器人完成任务执行，英伟达正通过一整套开放生态推动机器人开发进入“数据即燃料、仿真即现实”的新阶段。
而物理AI，也正是驱动这一变革的核心引擎。在不久的未来，我们或许会看到更多能够自由行走、理解命令、执行任务的人形机器人走入工厂、医院、商场甚至家庭，而这一切的背后，都离不开数据生成能力的变革和物理仿真引擎的革命。
原文标题 : Physical AI：数据即燃料、仿真即现实
