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国家机器人周 - 最新的物理AI研究,突破和资源

National Robotics Week — Latest Physical AI Research, Breakthroughs and Resources

这个国家机器人周持续到4月12日,NVIDIA着重介绍了塑造智能机器未来并在制造业,医疗保健,物流等上推动进展的开拓性技术。在整个星期内回到这里,以了解有关物理AI的最新信息,该机器能够以更大的自主权阅读文章来感知,计划和采取行动

工业生态系统采用Mega Nvidia Omniverse蓝图来训练数字双胞胎的物理AI

Industrial Ecosystem Adopts Mega NVIDIA Omniverse Blueprint to Train Physical AI in Digital Twins

物理AI的进步使组织能够在其运营中拥抱体现的AI,从而为世界工厂,仓库和工业设施带来前所未有的情报,自动化和生产力。人形机器人可以与人类团队一起工作,自动移动机器人(AMR)可以浏览复杂的仓库环境,智能相机和视觉AI代理可以监视和优化阅读文章

NVIDIA揭开了物理AI数据集,以推进机器人技术和自动驾驶汽车开发

NVIDIA Unveils Open Physical AI Dataset to Advance Robotics and Autonomous Vehicle Development

教自动机器人和车辆如何与物理世界互动需要大量的高质量数据。为了使研究人员和开发人员保持开头,NVIDIA正在发布一个庞大的开源数据集,用于构建下一代的物理AI。在本周在SAN Read文章中举行的全球AI会议NVIDIA GTC宣布

nvidia开源Cuopt,在决策优化的新时代

NVIDIA Open-Sources cuOpt, Ushering in New Era of Decision Optimization

每一秒,全球企业都在做出关键决定。一家物流公司决定将哪些卡车发送到哪里。一家零售商弄清楚了如何存放货架。一家航空公司在暴风雨后争夺飞机。这些不仅是路由选择 - 它们是数百万变量的高风险难题,而且弄错了它们的费用,然后阅读文章

进入Omniverse:openusd和合成数据如何塑造人形机器人的未来

Into the Omniverse: How OpenUSD and Synthetic Data Are Shaping the Future for Humanoid Robots

用于合成运动数据的NVIDIA ISAAC GR00T蓝图显着加速了人形机器人的数据生成和训练。

走进 Omniverse:OpenUSD 工作流程推动机器人、自动驾驶汽车的物理 AI

Into the Omniverse: OpenUSD Workflows Advance Physical AI for Robotics, Autonomous Vehicles

AI 的下一个前沿是物理 AI。物理 AI 模型可以理解指令,并在现实世界中感知、交互和执行复杂动作,为机器人和自动驾驶汽车等自动机器提供动力。

NVIDIA 公布“Mega”Omniverse 蓝图,用于构建工业机器人舰队数字孪生

NVIDIA Unveils ‘Mega’ Omniverse Blueprint for Building Industrial Robot Fleet Digital Twins

据 Gartner 称,2024 年全球终端用户在所有 IT 产品上的支出为 5 万亿美元。这个行业建立在电子计算结构上,完全由软件定义、加速——现在还支持生成式 AI。虽然规模庞大,但它只是依赖原子运动的大型物理工业市场的一小部分。今天的 10 阅读文章

构建更智能的自主机器:NVIDIA 宣布 Omniverse Sensor RTX 的早期访问

Building Smarter Autonomous Machines: NVIDIA Announces Early Access for Omniverse Sensor RTX

生成式 AI 和基础模型让自主机器能够超越它们所训练的操作设计领域。使用新的 AI 技术(例如标记化和大型语言和传播模型),开发人员和研究人员现在可以解决长期存在的自主障碍。这些较大的模型需要大量不同的数据进行训练、微调和阅读文章

NVIDIA 宣布 Isaac GR00T 蓝图,以加速人形机器人开发

NVIDIA Announces Isaac GR00T Blueprint to Accelerate Humanoid Robotics Development

在未来二十年里,人形机器人的市场预计将达到 380 亿美元。为了满足这一巨大需求,特别是在工业和制造业领域,NVIDIA 发布了一系列机器人基础模型、数据管道和模拟框架,以加速下一代人形机器人的开发工作。NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen 宣布阅读文章

NVIDIA 向物理 AI 开发者社区公开提供 Cosmos World Foundation 模型

NVIDIA Makes Cosmos World Foundation Models Openly Available to Physical AI Developer Community

NVIDIA Cosmos 是一个加速物理 AI 开发的平台,它推出了一系列世界基础模型 - 可以预测和生成虚拟环境未来状态的物理感知视频的神经网络 - 以帮助开发人员构建下一代机器人和自动驾驶汽车 (AV)。世界基础模型 (WFM) 与大型阅读文章

2024 年的大量研究:回顾 3D 模拟、气候科学和音频工程领域的 AI 进步

Research Galore From 2024: Recapping AI Advancements in 3D Simulation, Climate Science and Audio Engineering

过去一年,技术创新步伐加快,人工智能领域尤为显著。在 2024 年,NVIDIA Research 是创造这些突破的最佳平台。NVIDIA Research 由数百名极其聪明的人组成,他们不仅在人工智能领域,而且在各个领域推动知识的前沿。阅读文章

NVIDIA 推出其最经济实惠的生成式 AI 超级计算机

NVIDIA Unveils Its Most Affordable Generative AI Supercomputer

NVIDIA 推出了一款新型紧凑型生成式 AI 超级计算机,通过软件升级,该超级计算机以更低的价格提供更高的性能。新款 NVIDIA Jetson Orin Nano 超级开发套件大小适中,可让从商业 AI 开发人员到业余爱好者和学生的每个人都获得生成式 AI 功能 阅读文章

走进全宇宙:基于 OpenUSD 的模拟和合成数据生成如何促进机器人学习

Into the Omniverse: How OpenUSD-Based Simulation and Synthetic Data Generation Advance Robot Learning

NVIDIA Isaac Sim 等工具可增强合成数据生成,提高 AI 模型性能并加速机器人技术开发。

2025 年预测:随着生成式人工智能跨越鸿沟,企业、研究人员和初创公司将目光聚焦于人形机器人和人工智能代理

2025 Predictions: Enterprises, Researchers and Startups Home In on Humanoids, AI Agents as Generative AI Crosses the Chasm

从董事会会议室到休息室,生成式人工智能今年风靡一时,引发了各行各业的讨论,讨论如何最好地利用该技术来增强创新和创造力、改善客户服务、改变产品开发甚至促进沟通。据 IDC 称,全球企业预计明年将在人工智能解决方案上花费 3070 亿美元,增长阅读文章

NVIDIA 通过在 AWS 上加速机器人模拟来推进物理 AI

NVIDIA Advances Physical AI With Accelerated Robotics Simulation on AWS

Field AI 正在构建机器人大脑,使机器人能够自主管理各种工业流程。 Vention 创建了预先训练的技能,以简化机器人任务的开发。 Cobot 提供 Proxie,这是一款由人工智能驱动的协作机器人,旨在处理物料移动并适应动态环境,与人类无缝协作。 这些领先的机器人初创公司都是阅读文章

成功的滋味:Zordi Plants 利用人工智能和机器人在室内种植美味的草莓

Taste of Success: Zordi Plants AI and Robotics to Grow Flavorful Strawberries Indoors

随着初创公司 Zordi,创始人 Gilwoo Lee 对机器人技术、健康饮食、更好的农产品和可持续农业的热情已经扎根。当投资者为她雄心勃勃的自主农业计划播下种子时,Lee 甚至还没有在华盛顿大学完成人工智能和机器人学博士学位。自研究员转行创业以来,Lee 与前负责人 Casey Call 于 2020 年创立 Zordi 以来,阅读文章

什么是机器人模拟?

What Is Robotics Simulation?

机器人在仓库中搬运货物、包装食品并帮助组装车辆——为各行各业的使用案例带来增强的自动化。它们成功的关键有两个:物理人工智能和机器人模拟。物理人工智能描述了能够理解和与物理世界交互的人工智能模型。物理人工智能体现了下一波自主阅读文章

2025 年预测:AI 找到了利用行业数据湖的理由

2025 Predictions: AI Finds a Reason to Tap Industry Data Lakes

自计算机时代来临以来,各行各业都充斥着大量存储数据,以至于大多数数据从未得到利用。据估计,这些数据约为 120 ZB——相当于数万亿兆兆字节,或地球上每粒沙子的 120 倍以上 阅读文章