核心观点 - 英伟达宣布与全球机器人生态系统合作，推动生产级物理AI的发展，并发布了新的仿真框架和开放模型，旨在成为机器人行业的基础平台，使每个工业企业都成为机器人公司 [2][4] 行业合作与生态系统 - 行业领导者ABB Robotics、AGIBOT、Agility、FANUC、Figure、KUKA、Universal Robots、YASKAWA等正在基于英伟达平台构建解决方案 [3] - 全球安装基数超过200万台的工业机器人巨头FANUC、ABB Robotics、YASKAWA和KUKA正在将英伟达Omniverse库和Isaac仿真框架集成到其虚拟调试解决方案中，并通过数字孪生进行验证 [5] - 这些公司还在其控制器中集成英伟达Jetson模块，以实现生产线边缘的实时AI推理 [5] - 战略生态系统合作正在将平台集成转化为实际工业影响，例如Skild AI与ABB Robotics和Universal Robots合作，将通用机器人智能部署到不同行业和任务中 [18] - 英伟达通过其拥有超过40,000名成员的初创企业孵化计划NVIDIA Inception，为机器人先驱提供技术指导、高性能计算资源以及生态系统内的关键合作伙伴联系 [29] 技术平台与产品发布 - 公司发布了新的NVIDIA Isaac仿真框架、新的NVIDIA Cosmos和NVIDIA Isaac GR00T开放模型，供行业开发、训练和部署下一代智能机器人 [2] - 发布了Cosmos 3，这是首个统一合成世界生成、视觉推理和动作模拟的世界基础模型，旨在加速复杂环境下通用机器人智能的开发 [8] - 推出了Isaac Lab 3.0早期访问版，基于新的Newton物理引擎1.0和PhysX SDK构建，增加了多物理场仿真并改进了对复杂灵巧操作的支持，可在DGX级基础设施上实现更快的大规模机器人学习 [11] - 宣布GR00T N1.7模型现已提供早期商业许可访问，为生产就绪的机器人部署带来包括先进灵巧控制在内的通用机器人技能 [12] - 预览了下一代机器人基础模型GR00T N2，该模型基于新的世界动作模型架构，帮助机器人在新环境中成功完成新任务的频率是领先的视觉语言动作模型的两倍多，目前在MolmoSpaces和RoboArena的通用机器人策略排名中位列第一 [13] - 这些系统由NVIDIA Jetson Thor机器人计算平台驱动，使开发者能够以更快的速度、更高的智能和可靠性从仿真训练转向现实世界部署 [14] 人形机器人发展 - 包括1X、AGIBOT、Agility、Boston Dynamics、Figure、NEURA Robotics在内的领导者正在使用Cosmos世界模型、Isaac Sim和Isaac Lab来加速其下一代人形机器人的开发和验证 [10] - AGIBOT、Humanoid、NEURA Robotics等公司也采用NVIDIA Isaac GR00T N模型以加速其人形机器人的工业部署 [12] 医疗保健机器人应用 - 医疗保健是物理AI的关键机遇，CMR Surgical正在使用Cosmos-H仿真为其Versius手术系统在临床部署前训练和验证机器人智能 [16] - Johnson & Johnson MedTech使用基于Isaac Sim和Cosmos的后期训练工作流程，为其泌尿外科Monarch平台训练和验证系统 [16] - Medtronic正在探索使用NVIDIA IGX Thor，以在外科机器人系统中实现关键任务的精度和功能安全 [16] 具体应用案例与合作伙伴 - Skild AI与富士康合作，为英伟达Blackwell生产线进行高精度装配，使富士康的AI驱动双臂机械手能够掌握行业最复杂的制造任务 [22] - Lightwheel与三星合作开发和校准Newton物理引擎，使三星的装配机器人在仿真中掌握复杂的线缆处理，实现更高的精度和更快的装配线 [22] - PTC宣布推出从Onshape CAD平台到NVIDIA Isaac Sim的新机器人设计到仿真工作流程，为FANUC America等工程团队创建无缝的CAD到OpenUSD桥梁 [23] - WORKR将其AI平台与ABB Robotics工业机器人集成，使用Omniverse库作为其WorkrCore的一部分，训练可由中小型制造商在几分钟内部署的机器人劳动力，无需编程知识 [24] - KION集团与英伟达和埃森哲合作推进自主仓库解决方案，使用Omniverse和物理AI驱动的数字孪生为全球最大的纯合同物流提供商GXO训练和测试基于Jetson的自主叉车车队 [25] - 微软Azure和Nebius集成了英伟达物理AI数据工厂蓝图，为其开发者实现可扩展的、智能体驱动的合成数据生成 [26] - CoreWeave集成Isaac Lab以构建机器人学习管道，而阿里巴巴云将英伟达的整个物理AI堆栈集成到其PAI平台，以加速端到端机器人开发 [26] - 迪士尼基于英伟达Warp框架构建并集成到Newton中的GPU加速物理模拟器Kamino，用于训练其Olaf和BDX机器人的策略 [27] 开发者社区与开源 - 英伟达与Hugging Face合作，将Isaac和GR00T集成到LeRobot开源框架中，连接英伟达的200万机器人开发者与Hugging Face全球1300万AI构建者，以加速开源机器人开发 [30]