如何用 NVIDIA Warp 和 MJWarp 加速机器人仿真与学习工作流
NVIDIA Warp 与 MuJoCo Warp(MJWarp)可将兼容的 MuJoCo 模型扩展到最多 2,048 个并行 GPU 仿真环境,用于机器人仿真与学习工作流。MJWarp 基于 NVIDIA Warp 用 CUDA kernel 推进物理仿真,保持同一 MJCF 模型;Warp 支持可微 kernel,并在 1.15 版本引入确定性执行模式。
NVIDIA Warp 与 MuJoCo Warp(MJWarp)可将兼容的 MuJoCo 模型扩展到最多 2,048 个并行 GPU 仿真环境,用于机器人仿真与学习工作流。MJWarp 基于 NVIDIA Warp 用 CUDA kernel 推进物理仿真,保持同一 MJCF 模型;Warp 支持可微 kernel,并在 1.15 版本引入确定性执行模式。
微软研究院对移动机器人操作负载的系统性测量显示,把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现并延长续航。
推荐理由:微软对机器人推理负载的系统性测量显示,把推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端可提升任务成功率与续航,并给出可复用的 Kubernetes 工具链。
NVIDIA 在 ROSCon 发布 Isaac ROS 5.0,支持 ROS Lyrical 与 Ubuntu 24.04,并新增面向 AI 智能体的 Isaac 技能与 agent-ready 文档。
推荐理由:Isaac ROS 5.0 把智能体工作流引入机器人开发,并给出多家厂商的落地案例,可据此判断物理 AI 开发方式的变化。
NVIDIA 发布 Halos 全栈安全系统,覆盖物理 AI 从硬件、软件到 AI 行为与部署验证的每一层。
NVIDIA 在 New York Climate Week 介绍了 5 家用 AI 推进清洁能源的公司:ThinkLabs AI 借 NVIDIA CUDA 平台的数字孪生与 agent。
Google Research 在 CHI 2026 发布研究原型 AgentHands,为 Android XR 等沉浸式平台的 AI 智能体生成与语音同步的共语手势,将 LLM 的高层推理映射为实时手部动作。
Hugging Face 官方博客介绍了 Strands Robots 中的流式数据回路:用一个 Robot() 对象把机器人演示录制进 Hugging Face Storage Buckets、只同步变化字节、直接从 Hub 流式读取训练,再把 checkpoint 以 mode="real" 部署回硬件,全程保持 LeRobot 磁盘格式。
Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型 Gemini Robotics ER 2,可作为机器人的高层大脑进行对话、理解物理世界并规划多步任务,再将运动执行交给下层 VLA 模型。
推荐理由:原文给出进度分类与关键时刻定位的具体指标,读者可据此理解视频理解如何转化为机器人任务编排能力。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含三个模型:Gemini Robotics 2 视觉-语言-动作(VLA)模型可控制整个人形机器人从脚到指尖的全身动作并实现双手灵巧操作。
推荐理由:原文拆解了三个模型的分工与开放入口,读者可据此判断机器人智能如何从上半身扩展到全身控制。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式模拟器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 加速推理库提供服务,在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上从约 10 fps 提升到约 160 fps 的交互运行。
Hugging Face 与 Pollen Robotics 发布开源系统 Grabette,用手持夹爪录制人类演示并自动生成机器人可用数据集,无需机器人、实验室或遥操作设备。
Mistral AI 发布首个面向具身导航的 8B 模型 Robostral Navigate,仅用单个普通 RGB 相机(无深度传感器或 LiDAR)即可让机器人自主导航,在 R2R-CE validation unseen 上取得 76.6% 成功率,validation seen 为 79.4%,比最佳单相机方案高 9.7 点、比使用深度或多相机的最佳系统高 4.5 点。
LeRobot v0.6.0 发布,围绕机器人学习闭环引入世界模型策略(VLA-JEPA、FastWAM、LingBot-VA)、新一批 VLA(GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT)以及统一的奖励模型 API(Robometer、TOPReward)。
推荐理由:原文系统梳理了机器人学习闭环各环节的新增能力,读者可据此了解开源机器人栈的当前边界。
Google DeepMind Accelerator: Robotics 项目本周在伦敦启动,从欧洲遴选 15 家早期机器人初创公司加入为期 3 个月的计划,入选者可使用 Google DeepMind 的 AI 技术栈、技术专家支持和 Gemini robotics 模型。
Mistral AI 在 AI Now Summit 2026 发布面向工业工程的一体化 AI 堆栈,与 Airbus、BMW、ASML 合作优化设计、仿真与生产流程,同时保障数据安全与知识产权控制。
Mistral AI 本周签署最终协议,收购 Physics AI 公司 Emmi AI,以强化其作为工业企业 AI 转型伙伴的地位。Emm i AI 成立于奥地利,其团队开发大型工程模型,可将多天计算替换为实时仿真并构建数字孪生;其联合创始人及 30 多名研究人员和工程师将于 5 月加入 Mistral AI 的 Science 和 Applied AI 团队。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6,作为机器人高层推理模型,可通过 Gemini API 和 Google AI Studio 调用,并原生调用 Google Search、VLA 及第三方函数。
推荐理由:原文说明了仪器读数能力的实现路径,读者可了解具身推理如何结合代码执行解决真实巡检问题。