在機器人學習大會（CoRL）上，英偉達攜手Google DeepMind與迪士尼研究院，共同推出了一款名為Newton的開源物理引擎，這一創新成果迅速吸引了業界的廣泛關注。不僅如此，英偉達還同時發布了Isaac GR00T N1.6基礎模型與Cosmos世界基礎模型，形成了一套完整的機器人研發技術體系，直擊機器人研發中的核心難題。
Newton物理引擎的誕生，為機器人開發者提供了一個前所未有的仿真平臺。這款基于英偉達Warp與OpenUSD框架構建的開源項目，通過GPU加速技術，能夠精準模擬復雜環境下的機器人動作，如雪地行走、碎石路面操控等。全球頂尖的機器人公司如Boston Dynamics、Figure AI，以及知名高校如斯坦福、蘇黎世聯邦理工，均已開始應用這一技術，以提升其機器人產品的環境適應性與安全性。
英偉達Omniverse與仿真技術副總裁Rev Lebaredian指出，人形機器人作為物理AI的下一個前沿領域，需要在復雜多變的環境中進行推理與決策。Newton引擎的出現，正是為了解決這一挑戰，讓機器人在仿真環境中習得的技能能夠無縫遷移至現實世界。
與此同時，Isaac GR00T N1.6基礎模型的發布，為機器人賦予了接近人類的推理能力。該模型通過集成Cosmos Reason視覺語言模型，能夠理解并執行模糊指令，如“幫我拿杯水”。它利用已有知識、常識與物理原理，將復雜指令轉化為可執行的步驟，同時實現移動與物體操控的同步進行。目前，該模型已在Hugging Face平臺上線，并提供了包含數千條合成及真實世界軌跡數據的開源物理AI數據集，下載量已突破480萬次。
在機器人訓練領域，英偉達同樣帶來了革新。基于Omniverse構建的Isaac Lab 2.3開發者預覽版，新增了靈巧抓取工作流，通過“自動化課程體系”讓機器人從簡單任務開始，逐步提升難度，以適應不可預測的環境。Boston Dynamics的Atlas機器人便是通過這一工作流，顯著提升了其操控能力。英偉達還與光輪智能聯合開發了Isaac Lab Arena，一個用于大規模實驗與標準化測試的開源策略評估框架，為開發者提供了便捷的測試環境。
在硬件層面，英偉達同樣不遺余力。GB200 NVL72機架式系統集成了36個Grace CPU與72個Blackwell GPU，為機器人開發提供了強大的計算支持。RTX PRO服務器則為各類工作負載提供了統一架構，而搭載Blackwell GPU的Jetson Thor更是能夠支持機器人運行多個AI工作流，實現實時智能交互。這些硬件產品的推出，進一步加速了機器人開發的進程。
英偉達的這一系列舉措，不僅得到了業界的廣泛認可，更在CoRL收錄的論文中占據了近半數的引用量。卡內基梅隆大學、華盛頓大學等頂尖研究機構，以及斯坦福視覺與學習實驗室的BEHAVIOR機器人學習基準測試項目、北京大學開發的觸覺機器人仿真平臺Taccel，均基于英偉達技術開發。從開源物理引擎到基礎模型，從訓練工作流到硬件基礎設施，英偉達的“全棧式”布局正在重新定義機器人研發的游戲規則。
