機器人學

2025年 3月 20日

使用 NVIDIA Holoscan 3.0 中的動態流控制輕松構建邊緣 AI 應用

NVIDIA 在 GTC 2025 上宣布推出實時 AI 傳感器處理平臺 NVIDIA Holoscan 3.0 。
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2025年 3月 18日

為人形機器人學習構建合成運動生成流程

本文最初發布于 2025 年 1 月，但已根據新信息進行了廣泛的修改。 通用人形機器人 旨在快速適應現有的以人為中心的城市和工業工作空間，
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA Isaac GR00T N1 加速通用人形機器人開發

人形機器人 旨在適應人類工作空間，處理重復性或高要求的任務。然而，為現實世界的任務和不可預測的環境創建通用人形機器人具有挑戰性。
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2025年 3月 18日

使用 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型擴展合成數據和物理 AI 推理

人形機器人和自動駕駛汽車等新一代 AI 機器人依賴于高保真、物理感知的訓練數據 。如果沒有多樣化且具有代表性的數據集，
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2025年 3月 18日

宣布推出 Newton，一款用于機器人仿真的開源物理引擎

物理 AI 模型 使機器人能夠自主感知、解釋、推理現實世界并與之交互。加速計算和仿真是開發新一代機器人的關鍵。
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2025年 3月 18日

使用 OpenUSD 實現模塊化和可擴展的機器人仿真和開發

在 物理 AI 飛速發展的推動下 ，機器人領域正在經歷重大變革。這一演變加快了新機器人解決方案的上市時間，增強了人們對其安全能力的信心，
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2025年 3月 18日

在 NVIDIA DGX 云上使用 NVIDIA NeMo Curator 處理 PB 級視頻

隨著 物理 AI 的興起，視頻內容生成呈指數級增長。一輛配備攝像頭的自動駕駛汽車每天可生成超過 1 TB 的視頻，
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2025年 3月 18日

隆重推出 NVIDIA Isaac 醫療健康版：一款 AI 驅動的醫療機器人開發平臺

醫療科技的未來是機器人，醫院將實現完全自動化，AI 驅動的手術系統、機器人助手和自主患者護理將改變我們所知的醫療保健行業。
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2025年 3月 12日

輕量級、多模態、多語種 Gemma 3 模型實現性能優化

使用基礎模型構建 AI 系統需要在內存、延遲、存儲、計算等資源之間實現微妙的平衡。在將生成式 AI 功能引入快速發展的 AI 應用生態系統時，
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2025年 2月 26日

圖像和視頻理解的視覺語言模型提示工程實踐指南

視覺語言模型 (VLMs) 正在以極快的速度發展。2020 年，首批 VLMs 通過使用視覺編碼器將視覺理解引入大語言模型 (LLMs) ，
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2025年 2月 20日

NVIDIA GTC 2025 上的人工智能促進氣候、能源和生態系統復原力

從減緩氣候變化到改進災害響應和環境監測，AI 正在重塑我們應對重大全球挑戰的方式。快速、高分辨率的氣候預報、
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2025年 1月 30日

如何使用 OpenUSD

通用場景描述（Universal Scene Description） 是開放、可擴展的框架和生態系統，具有用于在 3D 虛擬世界中合成、
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2025年 1月 16日

NVIDIA JetPack 6.2 為 NVIDIA Jetson Orin Nano 和 Jetson Orin NX 模塊引入超級模式

NVIDIA Jetson Orin Nano 超級開發者套件 的推出為小型邊緣設備開啟了 生成式 AI 的新時代。
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2025年 1月 9日

NVIDIA Cosmos World 基礎模型平臺助力物理 AI 進步

隨著機器人和 自動駕駛汽車 的發展，加速 物理 AI 的發展變得至關重要，而物理 AI 使自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜的操作。
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2025年 1月 7日

通過 NVIDIA NeMo 框架的最新功能全鏈路加速視頻基礎模型的訓練和微調

生成式 AI 已經從基于文本的模型發展到多模態模型，最近還擴展到了視頻領域，為各行各業開辟了新的潛在用途。視頻模型可以為用戶創造新的體驗，
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2025年 1月 6日

人形機器人學習的合成運動生成管道構建

通用型類人型機器人旨在快速適應現有的以人為中心的城市和工業工作空間，處理繁瑣、重復或對身體要求苛刻的任務。
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