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导读

机器人前瞻（公众号：robot_pro）报道，英伟达在亚马逊云科技re:Invent大会上发布了Isaac Sim 4.2版本。Isaac Sim是一款基于NVIDIA Omniverse的仿真平台，用于模拟和测试AI驱动的机器人。

英伟达推出Isaac Sim 4.2

Isaac Sim由NVIDIA Omniverse开发，是一个功能强大的仿真平台，旨在帮助开发人员在基于物理的虚拟环境中模拟和测试AI驱动的机器人。英伟达表示，Isaac Sim现在可以在NVIDIA L40S GPUs支持的Amazon EC2 G6e实例上运行，这将使机器人模拟的规模翻倍，并加快AI模型的训练速度。此外，借助NVIDIA OSMO这一云原生编排平台，开发人员可以轻松管理复杂的机器人工作流。

英伟达高级产品营销经理Akhil Docca表示：“在云端提供加速的硬件和软件，使任何规模的团队都能扩展其物理AI工作流。”

物理AI是什么？

在今年6月的COMPUTEX大会上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋指出：“AI的新一波浪潮是物理AI，这种AI能够理解物理定律，并与人类协同工作。” 根据英伟达的说法，“物理AI”指的是能够理解和与物理世界互动的AI模型，这将推动自动驾驶汽车、工业机械手、移动机器人、类人机器人等技术的发展。

英伟达认为，借助物理AI，开发人员正在采用“三计算机解决方案”进行训练、模拟和推理，以实现重大突破。这包括训练、模拟和推理三个步骤，以实现最高效的机器人系统。

性能提升和灵活扩展

英伟达表示，开发人员可以在实际部署机器人前使用仿真来验证、确认和优化机器人设计及系统算法，从而达到最高效率。NVIDIA L40S GPU加速的Amazon EC2 G6e实例在性能上比上一代提升了两倍，同时随着场景和模拟复杂性的增加，还能够灵活扩展。机器人开发者可以利用这些实例来训练多种为AI驱动机器人提供支持的计算机视觉模型。

这意味着，这些实例可以针对各种任务（从数据生成和模拟到模型训练）进行扩展。英伟达补充说，无论是在本地还是在AWS云中，OSMO都允许团队跨分布式计算资源编排和扩展复杂的机器人开发工作流。

Isaac Sim还能促进协作关键工作流程，例如生成用于感知模型训练的合成数据。多家公司，如Rendered.ai、SoftServe和Tata Consultancy Services，已经使用Isaac Sim生成合成数据。

结论：合成数据加速机器人应用

长期以来，高质量标注数据的稀缺一直是机器人从训练到实际应用的最大瓶颈。在机器人底层模型的训练过程中，数据获取难度、成本和标注周期都远超语言模型。

而通过使用合成数据替代真实数据，并让机器人在仿真环境中快速迭代，不仅是一种更高效且低成本的解决方案，还能确保真实可靠性，从而加速机器人在各行业中的广泛应用。

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