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走进全方位宇宙：物理人工智能开放模型和框架推进机器人和自主系统
开源对于推动机器人和自主创新至关重要。通过提供对关键基础设施（从模拟框架到 AI 模型）的访问，NVIDIA 正在实现协作开发，从而加速实现更安全、更强大的自主系统。
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术编者注：这篇文章是 Into the Omniverse 的一部分，该系列文章重点介绍开发人员、3D 从业者和企业如何利用 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 的最新进展来改变他们的工作流程。
开源对于推动机器人和自主创新至关重要。通过提供对关键基础设施（从模拟框架到 AI 模型）的访问，NVIDIA 正在实现协作开发，从而加速实现更安全、更强大的自主系统。
在本月初的 CES 上，NVIDIA 推出了一套新的开放式物理 AI 模型和框架，以加速类人机器人、自动驾驶车辆和其他物理 AI 实施例的开发。这些工具跨越整个机器人开发生命周期——从高保真世界模拟和合成数据生成到云原生编排和边缘部署——为开发人员提供了一个模块化工具包来构建可以在现实世界中推理、学习和行动的自主系统。
OpenUSD 提供了通用框架，标准化了这些物理 AI 工具之间 3D 数据的共享方式，使开发人员能够构建准确的数字孪生模型，并在从模拟到部署的整个过程中无缝地重用它们。基于 OpenUSD 构建的 NVIDIA Omniverse 库可作为为整个堆栈提供数据的真实模拟源。
从实验室到展厅
在 CES 2026 上，开发人员将 NVIDIA 物理 AI 堆栈从实验室带到了展厅，首次推出了从重型设备和工厂助理到社交和服务机器人等各种机器。
该堆栈利用了 NVIDIA Cosmos 世界模型； NVIDIA Isaac 技术，包括用于政策评估的新 Isaac Lab-Arena 开源框架； NVIDIA Alpamayo 开放式产品组合，包含用于自动驾驶汽车的 AI 模型、模拟框架和物理 AI 数据集； NVIDIA OSMO 框架可跨计算环境协调训练。