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机器人正加速走向真实世界。从实验室到工业现场，从结构化环境到开(kāi)放(fàng)空(kōng)间(jiān)，物(wù)理(lǐ) AI 对(duì)数(shù)据(jù)规(guī)模(mó)、物(wù)理(lǐ)准(zhǔn)确(què)性与训练效率提出了前所未有的要求。

作为 NVIDIA 在机器人仿真与合成数据(jù)领(lǐng)域的(de)合(hé)作(zuò)伙(huǒ)伴(bàn)，光(guāng)轮(lún)智能聚焦物理 AI 领域的核(hé)心(xīn)挑(tiāo)战(zhàn)——机(jī)器(qì)人(rén)数(shù)据(jù)短(duǎn)缺(quē)问(wèn)题(tí)，并(bìng)基(jī)于(yú) NVIDIA 技(jì)术(shù)栈(zhàn)构(gòu)建(jiàn)了(le)仿(fǎng)真(zhēn)数(shù)据(jù)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)，为(wèi)机(jī)器(qì)人(rén)基(jī)础(chǔ)模(mó)型(xíng)训(xun)练(liàn)提(tí)供(gōng)高(gāo)质(zhì)量(liàng)数(shù)据(jù)支(zhī)持(chí)。

物(wù)理(lǐ) AI 的(de)“数(shù)据(jù)困(kùn)境(jìng)”

与(yǔ)依(yī)赖(lài)互联网海量文本数据进行预训练的大语言模型不同，机器人领域缺乏相应的数据基础设施，这也成为了物理 AI 发展的根本矛盾。

在谢晨博士看来，机器人基础模型的发展面临巨大的数据短缺。与大语言模型不同，现实世界中没有足够的机器人持续采集数据。因此，必须在仿真环境中，通过人类遥操生成足够的数据来训练机器人基础模型。

在 SIGGRAPH 2025，谢晨博士进一步解释了机器人领域面临的数据挑战。在他看来，物理 AI 的数据问题比大语(yǔ)言(yán)模(mó)型(xíng)的(de)数(shù)据(jù)问(wèn)题(tí)大(dà) 1000 倍(bèi)。现(xiàn)实(shí)世(shì)界(jiè)中(zhōng)部(bù)署(shǔ)的(de)机(jī)器(qì)人(rén)数(shù)量(liàng)远(yuǎn)远(yuǎn)不(bù)足(zú)以(yǐ)支(zhī)撑(chēng)基(jī)础(chǔ)模(mó)型(xíng)所(suǒ)需(xū)的(de)数(shù)据(jù)规(guī)模(mó)，而(ér)合(hé)成(chéng)数(shù)据(jù)成(chéng)为(wèi)突(tū)破(pò)这(zhè)一(yī)瓶(píng)颈(jǐng)的(de)关键路径。

基(jī)于(yú) NVIDIA 技(jì)术(shù)栈(zhàn)的(de)一(yī)站(zhàn)式(shì)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)

为(wèi)了(le)推动物理 AI 的发展，NVIDIA 持续构建从底层标准、仿真平台到云端基础设施的完整技术体系，为机器人开发者提供统一、可扩展的技术基础。作为 NVIDIA 在机器人仿真与合成数据领域的合作伙伴，光轮智能基于 NVIDIA 技术栈的全面支持及深度技术整合，为机器人开发者打造了一站式平台。通过这一平台，开发者能够获得从场景构建、模型训练、仿真测试到真机部署所需的能力。

光轮智能从 OpenUSD 及其衍生产品出发，创建高质量的 SimReady 资产，并让用户能够轻松搜索、验证和使用这些资产。OpenUSD 能够完整描述物理属性，这使其成为物理 AI 仿真资产的理想基础。比如，光轮智能提供了大量物理精确的厨房场景，针对希望在厨房环境部署机器人的客户需求，构建了各种不同类型的厨房布局，冰箱门的铰链、抽屉的摩擦系数等物理细节都经过精确建模，确保机器人在仿真中习得的“手感”能够迁移到真实世界。

此外，在数据采集方面，光轮智能通过 NVIDIA Isaac Sim 构建了人类遥操（human-in-the-loop）解决方案，让人类操作员在仿真环境中演示操作，采集合成数据用于模型训练。云端基础设施方(fāng)面(miàn)，NVIDIA Omniverse Cloud 为光轮智能的仿真云平台提供支持，让开发者能够在云端进行大规模仿真。

这一完整的技术方案正在加速多个行业的应用落地。光轮智能已为医疗手术机器人、智能制造产线、自动化化学实验室、智慧农业采摘等多个垂直领域提供数据支持。

以仿真为加速器

共同推动机器人产业演进

光轮智能致力于以仿真推动机器人行业的加速发展，这与 NVIDIA 的技术路径不谋而合。

随着物理 AI 时代的到来，NVIDIA 将通过开放标准、仿真平台与加速计算技术，赋能光轮智能等行业生态伙伴一起，共同推动机器人产业的规模化落地。