图灵汇官网

英伟达发布了Isaac Sim 4.2，进一步提升机器人仿真与训练效率

在最近的亚马逊云科技re:Invent大会期间，英伟达推出了Isaac Sim 4.2版本。作为一款基于NVIDIA Omniverse打造的仿真平台，Isaac Sim专注于帮助开发者在虚拟环境中模拟和测试AI驱动的机器人。

英伟达提到，Isaac Sim现已支持在配备NVIDIA L40S GPU的Amazon EC2 G6e实例上运行。这一改进不仅让机器人模拟规模扩大了一倍，还显著提高了AI模型的训练速度。借助云原生编排工具NVIDIA OSMO，开发者能更轻松地处理复杂的机器人任务，尤其是在AWS提供的计算资源中。

英伟达高级产品经理Akhil Docca称：“通过云端提供的高性能软硬件组合，各种规模的团队都能更好地扩展其物理AI相关的工作。”

物理AI：AI与现实世界的结合

今年6月的COMPUTEX大会上，英伟达CEO黄仁勋着重介绍了“物理AI”的价值。他表示，AI不仅能理解物理规则，还能与人类协同作业。所谓“物理AI”，指的是那些能识别并参与物理环境交互的AI模型，未来将在自动驾驶、工业机械臂以及移动机器人等多个领域扮演关键角色。

英伟达认为，借助物理AI技术，开发者可以通过“三电脑方案”完成训练、模拟和推理，从而取得突破性进展。

性能升级，操作更灵活

英伟达指出，借助仿真技术，开发者可以有效验证、调整并优化机器人的设计方案及其算法，从而达到最佳效果。由NVIDIA L40S GPU支持的亚马逊EC2 G6e实例相比前代产品性能翻倍，且随着场景复杂度的上升，它仍具备出色的扩展能力。这使得开发者能够用这类实例训练支持AI的多种计算机视觉模型。

无论是在本地还是AWS云端，OSMO都可以协助团队调配和扩展分布式的机器人开发流程。Isaac Sim还能简化重要的协作任务，例如生成用于训练感知模型的合成数据，目前Rendered.ai、SoftServe和Tata Consultancy Services等企业已开始使用Isaac Sim生成合成数据。

英伟达还提到，Isaac Sim允许开发者在虚拟环境中对机器人进行测试和验证。Isaac Lab是一个基于Isaac Sim构建的开源机器人学习框架，它利用Isaac Sim的先进仿真功能，实现了高效逼真的模拟体验，为机器人学习提供了理想的虚拟空间。由于这些模拟过程是可重复的，开发者可以更方便地排查问题，减少实际验证和测试的次数。

当下，Field AI、Cobot、Swiss-Mil和Cohesive Robotics等多家机器人初创公司已经在AWS平台上采用Isaac Sim。

合成数据助力机器人普及

长期以来，高质量标注数据的缺乏一直阻碍着机器人从研发到实际部署的进程。在机器人基础模型训练时，数据采集和标注往往充满困难。而用合成数据代替真实数据，并在仿真环境下快速迭代，是一种更加高效、经济且稳妥的方法，有助于推动机器人在各行业的广泛应用。