在近日举行的机器人学习大会（CoRL）上，NVIDIA展示了其在机器人与物理AI领域的全新突破，以加速计算能力和开源生态为核心，为全球开发者和研究机构提供从仿真到现实的完整创新链。此次发布的技术涵盖开源物理引擎 Newton、最新版本的机器人推理视觉语言动作模型 Isaac GR00T N1.6，以及全新 AI 基础设施，，为机器人开发和物理AI研究提供了统一、可加速的计算平台。

NVIDIA 今日在机器人学习大会（CoRL）上宣布，开源物理引擎 Newton现已可以通过 NVIDIA Isaac™ Lab获取，同时推出的还有用于机器人技能的开源推理视觉语言动作模型 NVIDIA Isaac GR00T N1.6，以及全新 AI 基础设施。上述技术为开发者和研究人员提供了开源的机器人加速平台，该平台能够加快迭代周期、统一测试标准、整合训练与机器人端推理，并助力机器人安全可靠地将技能从仿真环境迁移到现实世界。

开源物理引擎 Newton 已发布测试版本，该物理引擎由 Google DeepMind、Disney Research 与 NVIDIA 联合开发，基于 NVIDIA Warp和 OpenUSD框架构建，现已开放使用。

凭借 Newton灵活的设计，以及兼容多种物理求解器的能力，开发者现在可以对非常复杂的机器人动作进行仿真，例如在雪地或碎石路面行走、操控杯子和水果等，并且能够成功地将这些动作部署到现实场景中。

最新发布的开源机器人基础模型 NVIDIA Isaac GR00T N1.6也即将在 Hugging Face 平台上线。这一模型将集成 NVIDIA Cosmos™Reason——一款专为物理 AI打造的开源、可定制的推理视觉语言模型。作为机器人的“深度思考大脑”，Cosmos Reason 能够利用已有知识、常识和物理原理，将模糊的指令转化为逐步执行的计划，从而应对新场景并泛化到多种任务中去。

Cosmos Reason 的下载量已超过 100 万次，目前在 Hugging Face 的物理推理模型排行榜上位居榜首。该模型还能够筛选和标注大量真实及合成数据，用于模型训练。Cosmos Reason 1 现已作为 NVIDIA NIM™提供，NVIDIA NIM是一款易于使用的 AI 模型部署微服务。

NVIDIA 宣布了开源 Cosmos 世界基础模型（WFM）的全新更新。该模型的下载量已超过 300 万次，开发者可通过文本、图像和视频提示，生成多样化数据，从而大规模加速物理 AI 模型的训练。

基于 NVIDIA Omniverse™ 构建的开发者预览版 NVIDIA Isaac Lab 2.3新增了灵巧抓取工作流。该工作流通过自动化课程体系，在虚拟环境中对拥有多手指的机器人和机械臂进行训练，从简单任务开始，逐步提升难度。此工作流会调整重力、摩擦力、物体重量等参数，训练机器人在不可预测的环境中也能掌握技能。

Boston Dynamics的 Atlas 机器人借助这一工作流学习抓取技能，其操控能力得到了显著提升。

包括 Agility Robotics、Boston Dynamics、Figure AI、Hexagon、Skild AI、Solomon 以及 Techman Robot 在内的领先的机器人公司，已经采用 NVIDIA Isaac 和 Omniverse 技术。

为了让开发者充分利用这些先进的技术和软件库，NVIDIA 还推出了专为高要求工作负载设计的 AI 基础设施，包括NVIDIA GB200 NVL72、NVIDIA RTX PRO™ 服务器与NVIDIA Jetson Thor™。

作为加速计算平台的领导者，NVIDIA正在以开源技术推动机器人和物理AI从实验室研究走向现实应用。从 Newton 的高精度物理仿真，到 Isaac GR00T 的智能推理，再到全新的 Cosmos 世界基础模型与 AI 基础设施，NVIDIA 正在重塑机器人研发方式，加速这一技术从构想到落地的全过程。随着这些技术的落地，一个由智能机器驱动、人与机器人协作的物理AI新时代正加速到来。