全国机器人周 — 最新物理 AI 研究、突破和资源

Source: NVIDIA AI Blog

Source: https://www.nvidia.com/en-us/gtc/2023/robotics-week/

NVIDIA 在全国机器人周

National Robotics Week 展示了将 AI 引入物理世界的突破性进展，以及正在改变各行业——从农业和制造业到能源等领域的机器人浪潮。

为什么重要

• 快速发展 – 机器人学习、仿真和基础模型的进步，使机器人能够比以往更快地从虚拟训练转向真实世界部署。
• 行业影响 – 更智能的机器人正在重塑生产线、农场、发电厂以及众多其他行业。

NVIDIA 平台赋能物理 AI

持续关注

在本周期间关注此页面，获取 NVIDIA 的 Physical AI 技术和真实机器人演示的最新报道。

马里兰大学研究人员开发用于复杂家务任务的机器人

马里兰大学的研究人员正在构建由 AI 驱动的类人机器人，能够以更高的自主性执行复杂的家务任务。

• 目标： 创建一个机器人基础模型，统一感知、规划和控制。
• 平台： NVIDIA Isaac，一个开放的机器人开发套件，允许研究人员生成逼真的高保真虚拟住宅，内含多样的物体和布局。这使机器人能够练习数百万种任务变体，并安全地测试罕见或复杂的场景。
• 硬件：
  • 训练： NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU。
  • 部署： NVIDIA Jetson AGX Thor 开发套件，用于在机器人上高效推理。

通过融合生成式 AI、顺序决策和可扩展计算，该项目让我们更接近能够在家庭、医疗保健环境及其他场景中帮助人们的通用机器人。

宣布 MassRobotics 奖学金

第二批 Amazon Web Services (AWS) MassRobotics 奖学金旨在表彰那些将 机器人技术 与 计算机视觉 相结合、拥有引人注目的工业应用案例的初创公司。获奖者将获得技术资源和 AWS 云信用。

奖学金成员

（全部为 NVIDIA Inception 成员）

初创公司	关注领域	图片
Burro	用于葡萄采摘、作物监测以及其他田间任务的自主农业机器人。
Config Intelligence	为通用双臂机器人提供数据基础设施，使其在真实环境中可靠地执行双手任务。
Deltia	通过计算机视觉分析优化装配线的 AI 驱动制造智能。
Haply Robotics	为跨行业的物理 AI 系统提供触觉控制设备（“方向盘”）。
Luminous Robotics	采用 AI 的机器人，实现快速、低成本的太阳能板安装与维护。
Roboto AI	数据分析平台，通过管理和分析机器人数据加速机器人开发。
Telexistence	为零售和物流提供 AI 驱动的人形及远程控制机器人。
Terra Robotics	激光除草机器人，自动化可持续农业实践。
WiRobotics	可穿戴步行辅助和人形机器人，提升移动性；利用辅助产品数据训练其人形机器人。

关键要点

• 奖学金提供 技术支持 和 AWS 云信用，加速产品开发。
• 初创公司涵盖 人形机器人、工业自动化、触觉技术和农业系统。
• 参与 NVIDIA Inception 为每家公司提供 NVIDIA AI 生态系统和市场推广资源的访问权限。

欲了解更多关于该项目及各位获奖者的详情，请访问 MassRobotics 物理‑AI 奖学金第二批页面。

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加速公用事业规模太阳能项目的现场建设

Maximo——一家在 The AES Corporation 内部孵化的太阳能机器人企业——最近使用其自主机器人舰队完成了 100 MW 太阳能装置。该系统基于：

• NVIDIA 加速计算
• NVIDIA Omniverse 库
• NVIDIA Isaac Sim 框架

该项目展示了自主安装在公用事业规模上能够可靠运行，提供更快的建设周期、提升安全性以及一致的质量。

视频概览

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关键收益

• 速度： 大幅缩短施工时间表，帮助满足快速电力部署的日益增长需求。
• 安全： 将人员暴露于危险现场条件的风险降至最低。
• 一致性： 在大规模项目中提供统一的安装质量。

视觉参考

随着太阳能扩张面临劳动力短缺和需求激增，像 Maximo 这样的 AI 驱动现场机器人平台有望加速基础设施建设，降低成本，并重塑能源项目的交付方式。

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Aigen 推动可持续农业的农业机器人

Aigen 的 太阳能驱动自主机器人 正在通过视觉 AI 实现精准除草，帮助农民摆脱对化学品的依赖，从而实现地球再生。

• 清洁能源驱动： 这支由太阳能供电的车队运行在 NVIDIA Jetson Orin 边缘 AI 模块上，能够实时进行作物‑与‑杂草的推理。
• 数据丰富的系统： 依托 NVIDIA Inception 创业计划，Aigen 持续使用现场数据丰富其模型。
• AI 基础： 通过在专用农业数据上后训练 NVIDIA Cosmos 开放世界基础模型，并使用 NVIDIA Isaac Sim 流水线，系统能够在数百万种农业场景中实现泛化。

为什么重要

农业环境高度碎片化——不同的作物、土壤、设备、杂草、生长阶段和地域。此类变异导致真实数据采集缓慢、成本高且不一致。Aigen 的方法通过以下方式解决了这些问题：

1. 使用 Isaac Sim 生成合成数据，覆盖极端情况。
2. 在合成数据和真实数据上微调 Cosmos 模型， 构建稳健的视觉系统。
3. 在现场部署车 rover，自主识别并清除杂草，显著降低除草剂使用量。

观看机器人工作实况

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影响

使用这些太阳能驱动的机器人，农民可以：

• 更可持续且更有利润地种植作物。
• 采用能够修复土地的再生实践。
• 通过最小化化学投入，促进生态平衡。

参考资料

• Aigen on LinkedIn – Regenerating Earth with Robotics（Aigen 在 LinkedIn 上的“用机器人再生地球”）
• NVIDIA Inception Startup Program（NVIDIA Inception 创业计划）
• NVIDIA Cosmos Open‑World Foundation Models（NVIDIA Cosmos 开放世界基础模型）
• NVIDIA Isaac Sim（NVIDIA Isaac Sim）
• NVIDIA Jetson Orin Edge AI Module（NVIDIA Jetson Orin 边缘 AI 模块）