NVIDIA 三款计算机开启 AI 机器人新时代

得益于 NVIDIA 创新的三计算机解决方案，人工智能与物理系统的集成必将取得显着进展。正如 NVIDIA 博客的一篇文章所述，这些系统将促进训练、模拟和推理方面的突破，推动物理 AI 在工业应用中的发展。

多模式物理人工智能的兴起

自 2012 年推出 AlexNet 以来，人工智能已经从简单的图像识别过渡到软件 2.0 的复杂领域，其中机器学习模型在 GPU 上运行。 NVIDIA 的最新进展旨在将 AI 的功能扩展到三维世界，使机器人能够感知、理解环境并与其交互。

物理人工智能与数字人工智能不同，它涉及体现在类人机器人、工厂和其他工业系统中的人工智能。从静态系统到自主系统的转变预计将彻底改变运输、物流和制造等行业。

下一个前沿：人形机器人

适应人类环境的人形机器人预计将主导机器人市场，预计到 2035 年将达到 380 亿美元。这一增长是由全球努力开发能够在各种环境下以最少的修改高效操作的机器人推动的。

这些进步得到了 NVIDIA 开发平台的支持，该平台结合了多模式模型和可扩展模拟，允许在实际部署之前在虚拟环境中完善和优化机器人技能。

三台计算机开发物理人工智能

NVIDIA 的三计算机架构包括用于训练 AI 模型的超级计算机、用于模拟和开发的 NVIDIA Omniverse 以及用于运行时部署的 NVIDIA Jetson Thor。这些系统的集成支持创建能够执行 3D 感知和自主操作等复杂任务的先进机器人。

该平台有助于模拟和测试，降低与物理数据采集相关的成本和风险。在边缘计算系统上部署人工智能模型可以为自主机器人提供高效的机载处理。

建设下一波自主设施

制造业和物流等行业有望从这些创新中受益，富士康和亚马逊机器人等公司处于领先地位。使用数字孪生进行规划和优化进一步增强了自主设施的能力，确保无缝集成和运营效率。

基于 NVIDIA Omniverse 构建的数字孪生框架可对机器人系统进行全面模拟和验证，使企业能够在实际实施之前预测并缓解潜在问题。

利用 NVIDIA 技术赋能开发者生态系统

NVIDIA 的技术为开发者和机器人公司的全球生态系统提供支持，促进创新人工智能应用程序的创建并加速先进机器人解决方案的部署。优傲机器人 (Universal Robots) 和波士顿动力公司 (Boston Dynamics) 等公司正在利用 NVIDIA 的平台来增强其机器人产品。

随着物理 AI 时代的到来，NVIDIA 的三机解决方案站在了这场变革的最前沿，推动了各个领域的进步，并为新一代智能机器铺平了道路。

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