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·NVIDIA 發(fā)布了涵蓋 NVIDIA Omniverse、Cosmos、Alpamayo 和 Metropolis 的物理 AI 智能體技能和工具的開源集合，用于機(jī)器人、智能汽車、視覺 AI 和工業(yè)數(shù)字孿生領(lǐng)域。

·全新物理 AI 技能將復(fù)雜的物理 AI 訓(xùn)練、評(píng)估和部署工作流轉(zhuǎn)化為可重復(fù)、優(yōu)化的、智能體可執(zhí)行的指令。

·包括 Agile Robots、Cadence、達(dá)索系統(tǒng)、臺(tái)達(dá)電子、Foxconn、和碩、PTC、西門子、新思科技以及臺(tái)積電在內(nèi)的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，都正在使用 NVIDIA 物理 AI 工具來加速物理 AI 開發(fā)。

NVIDIA GTC 臺(tái)北 —— 2026 年 6 月 1 日 —— NVIDIA 今日宣布推出開源物理 AI 技能與工具集合，以幫助開發(fā)者將復(fù)雜的機(jī)器人、智能汽車、視覺 AI 和工業(yè)數(shù)字孿生工作流轉(zhuǎn)換為智能體可執(zhí)行的任務(wù)，從而降低大規(guī)模構(gòu)建物理 AI 工作流的成本、時(shí)間和復(fù)雜性。

隨著 AI 智能體從編寫代碼轉(zhuǎn)向協(xié)調(diào)整個(gè)開發(fā)任務(wù)，物理 AI 成為下一個(gè)前沿領(lǐng)域。作為 NVIDIA Agent Toolkit 的一部分，NVIDIA 物理 AI 技能讓智能體能夠使用 NVIDIA 庫、模型和框架，以加速機(jī)器人、輔助駕駛、工廠和實(shí)驗(yàn)室背后的數(shù)據(jù)生成、仿真、訓(xùn)練、評(píng)估和部署流程。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示：“AI 智能體正在徹底改變軟件開發(fā)，而這一轉(zhuǎn)變正邁向物理 AI，并進(jìn)一步擴(kuò)展到那些將改變交通、制造、醫(yī)療和機(jī)器人技術(shù)的系統(tǒng)中。當(dāng)智能體可以直接使用 NVIDIA 庫、模型和框架時(shí)，物理 AI 開發(fā)速度將大幅提升，使開發(fā)者能夠以驚人的速度構(gòu)建未來的機(jī)器人、智能汽車和工業(yè)系統(tǒng)?！?/p>

用于物理 AI 開發(fā)的代理就緒型工具和技能

NVIDIA 正通過將庫、模型和框架轉(zhuǎn)換為可由智能體調(diào)用的工具，來優(yōu)化整個(gè)物理 AI 堆棧。其中包括用于物理世界推理和生成的世界基礎(chǔ)模型 NVIDIA Cosmos?、用于仿真和數(shù)字孿生的 NVIDIA Omniverse? 庫、用于機(jī)器人仿真和機(jī)器人學(xué)習(xí)的 NVIDIA Isaac?、用于視覺 AI 的 NVIDIA Metropolis、用于輔助駕駛的 NVIDIA Alpamayo，以及用于邊緣 AI 開發(fā)的 NVIDIA Jetson 平臺(tái)。

為幫助開發(fā)者應(yīng)用這些工具，NVIDIA 正推出全新技能并作為 NVIDIA Agent Toolkit 的一部分，可將物理 AI 開發(fā)流程轉(zhuǎn)化為編碼智能體可遵循的重復(fù)執(zhí)行的指令。這包括調(diào)用哪些工具、生成哪些輸出，以及開發(fā)者如何驗(yàn)證結(jié)果。

開發(fā)者還可借助NVIDIA NemoClaw? 藍(lán)圖和 NVIDIA OpenShell? 運(yùn)行時(shí)，利用這些技能安全地構(gòu)建和部署自主智能體，后者可在本地或云端硬件上提供基于策略的安全和隱私治理。

NVIDIA 物理 AI 技能和工具正在加速代理式開發(fā)：

· 機(jī)器人和邊緣 AI： 機(jī)器人開發(fā)者可以使用技能來加速整個(gè)機(jī)器人開發(fā)流程，從生成感知與移動(dòng)性訓(xùn)練數(shù)據(jù)到仿真、實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航訓(xùn)練自動(dòng)化、推進(jìn)機(jī)器人學(xué)習(xí)，并基于 Jetson 的邊緣系統(tǒng)調(diào)優(yōu)部署。

· 智能汽車： 輔助駕駛開發(fā)者可以通過技能引導(dǎo)智能體把車隊(duì)獲取的數(shù)據(jù)放進(jìn)仿真環(huán)境進(jìn)行重建，大規(guī)模生成高真實(shí)度的駕駛場(chǎng)景，并通過閉環(huán)強(qiáng)化學(xué)習(xí)擴(kuò)大訓(xùn)練和評(píng)估覆蓋范圍。

· 實(shí)時(shí)視覺 AI 智能體： 對(duì)于自動(dòng)檢測(cè)和視頻智能，智能體技能可幫助團(tuán)隊(duì)生成合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)、微調(diào)模型、自動(dòng)標(biāo)記并構(gòu)建能夠搜索、總結(jié)和分析實(shí)時(shí)或錄制視頻 AI 智能體。

· 工業(yè) AI： 工業(yè)軟件開發(fā)者可以使用這些技能將工程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì) (CAD) 資產(chǎn)，用于數(shù)字孿生仿真，從而在減少手動(dòng)設(shè)置的情況下優(yōu)化大型 OpenUSD 場(chǎng)景。

· 醫(yī)療： 在臨床環(huán)境中部署自動(dòng)化之前，醫(yī)療團(tuán)隊(duì)可以指導(dǎo)智能體完成醫(yī)院環(huán)境數(shù)字孿生創(chuàng)建、仿真到現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)生成以及軟件在環(huán)策略測(cè)試。

這些技能可以組合并集成到更大的智能體系統(tǒng)中，使開發(fā)者能夠編排和自動(dòng)化復(fù)雜的工作流，例如數(shù)據(jù)生成、仿真、優(yōu)化、推理調(diào)優(yōu)、持續(xù)評(píng)估等。

行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者借助 NVIDIA 物理 AI 技術(shù)進(jìn)行構(gòu)建

制造、智能汽車、醫(yī)療和工業(yè)軟件領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正在使用 NVIDIA 物理 AI 庫來推進(jìn)自主系統(tǒng)和工業(yè) AI 的開發(fā)。

隨著這些庫實(shí)現(xiàn)智能體就緒，開發(fā)者可以使用 NVIDIA 技能幫助智能體在復(fù)雜的物理 AI 工作流中實(shí)現(xiàn)設(shè)置、執(zhí)行和迭代的自動(dòng)化。

在電子制造領(lǐng)域，臺(tái)積電與和碩正在微調(diào)視覺檢測(cè)模型。和碩使用缺陷圖像生成技能生成的合成數(shù)據(jù)，將模型訓(xùn)練和部署時(shí)間縮短了 67%。

臺(tái)達(dá)電子生成了合成缺陷數(shù)據(jù)，并使用該技能來檢測(cè)金屬母線上的過度焊接，將檢測(cè)率提高了 17%。英業(yè)達(dá)通過集成缺陷圖像生成技能開發(fā)了其觀察智能體視覺檢測(cè)流程，將筆記本電腦機(jī)箱制造的缺陷數(shù)據(jù)收集工作量減少了 30%。Foxconn 與 DeepHow 合作，利用該技能盡早發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤來提高制造效率，將一次通過率提高了約 3%。

在輔助駕駛領(lǐng)域，理想汽車、千里科技和元戎啟行正在使用 NVIDIA Omniverse NuRec 模型進(jìn)行神經(jīng)場(chǎng)景重建和渲染，每天生成 1,000 多個(gè)重建和超過 30 萬次渲染與仿真。此外，他們也在使用新的智能體技能庫，以加速并提升開發(fā)更安全、更強(qiáng)大的輔助駕駛系統(tǒng)。

在工業(yè) AI 領(lǐng)域，Cadence、達(dá)索系統(tǒng)、西門子以及新思科技正在使用 NVIDIA Omniverse 庫和技能進(jìn)行工程數(shù)據(jù)檢查、仿真和交互式數(shù)字孿生。PTC、MetAI 以及光輪智能正在利用 NVIDIA Isaac Sim? 框架及基于 OpenUSD 的工作流，將 CAD 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于仿真的資產(chǎn)和環(huán)境。作為其 Autonomous Fab 2030 路線圖的一部分，SK 海力士正在使用 NVIDIA Omniverse 構(gòu)建半導(dǎo)體工廠數(shù)字孿生，并與 NVIDIA 和 SK Telecom 協(xié)作，驗(yàn)證 NVIDIA Agent Toolkit 用于制造業(yè)特定物理 AI。

1x、Agile Robots、Agility、FieldAI、Hexagon Robotics、NEURA Robotics、Skild AI 和 Universal Robots 等機(jī)器人行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)正在使用 NVIDIA 的智能體就緒型物理 AI 堆棧，加速從數(shù)據(jù)生成到最終部署的整個(gè)機(jī)器人開發(fā)流程。

Foxconn 和仁寶在使用 NVIDIA Isaac for Healthcare 平臺(tái)加速醫(yī)院機(jī)器人開發(fā)。Foxconn 正在多個(gè)醫(yī)院和長(zhǎng)期護(hù)理環(huán)境中規(guī)?；渴?Nurabot，將 AI 驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人技術(shù)引入到患者護(hù)理中，并推出全新的 Scrub Nurse Collaborative Robot，幫助優(yōu)化手術(shù)室工作流。仁寶也在積極推進(jìn)其 PolyMedX 機(jī)器人的開發(fā)，致力于將其打造為一個(gè)覆蓋全院的統(tǒng)籌調(diào)度平臺(tái)，將仿真模擬、AI 與現(xiàn)實(shí)世界操作整合在一起。

可用性

NVIDIA 物理 AI 智能體工具和技能現(xiàn)已通過 GitHub 和skills.sh 公開推出，可與任何編程智能體一起使用。

用于合成數(shù)據(jù)生成的智能體技能和工具—— 神經(jīng)重建、視頻增強(qiáng)、缺陷圖像生成 —— 現(xiàn)已在 NVIDIA Brev 以 Physical AI Launchable 的形式提供，可立即體驗(yàn)這些預(yù)配置環(huán)境集成了智能體技能和工具，以實(shí)現(xiàn)更快地生成和評(píng)估合成數(shù)據(jù)。

微軟、CoreWeave 和Nebius 正在將這些智能體技能和工具與其云服務(wù)集成，使開發(fā)者能夠簡(jiǎn)化和擴(kuò)展合成數(shù)據(jù)的生成和部署。

敬請(qǐng)觀看黃仁勛的主題演講，在NVIDIA GTC 臺(tái)北了解更多內(nèi)容，并瀏覽以下物理 AI 主題會(huì)議。

關(guān)于 NVIDIA

NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 是 AI 和加速計(jì)算領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者。