NVIDIA 开源首个 GPU 加速医疗物理仿真框架
NVIDIA 开源 Medical Physics Simulation 框架,作为 Isaac for Healthcare 内的 GPU 加速能力,用于建模解剖结构与器械交互、生成难以采集的场景并训练或评估机器人策略。
推荐理由:原文给出框架的仿真能力、开源入口与并行训练数据,读者可据此判断医疗机器人仿真工作流的复用方式。
NVIDIA 开源 Medical Physics Simulation 框架,作为 Isaac for Healthcare 内的 GPU 加速能力,用于建模解剖结构与器械交互、生成难以采集的场景并训练或评估机器人策略。
推荐理由:原文给出框架的仿真能力、开源入口与并行训练数据,读者可据此判断医疗机器人仿真工作流的复用方式。
Fast DDS 发布 v3.2.5,修复 18 个 CVE,涉及反序列化、访问控制解析器等问题,均通过私下审查分支的压缩提交完成,无公开 PR。该版本还修复了 RTPSParticipantAttributes 内部数据竞争、on_xxx_matched 线程安全、DataWriterImpl qos 访问数据竞争等问题,并移除过期 TCP 通道。
Pollen Robotics 发布开源低成本系统 Grabette,用手持夹爪加双摄像头录制操作示范,自动转成 LeRobot 格式数据集。Grabette 硬件物料成本约 490€,配套机械臂末端夹爪 Gripette 约 120€,采集数据经 RTAB-MAP SLAM 处理后在浏览器中完成转换。
推荐理由:开源手持夹爪加浏览器处理流程,把真机操作数据采集从遥操作里解放出来,可据此判断数据采集门槛的变化。
Genesis 发布 v1.2.3,新增带高阻抗选项的椭圆摩擦锥,用于高保真静态摩擦建模,并改进 fp32 精度下约束求解器的收敛性。该版本还支持批量渲染器中的异构实体、射线传感器仅距离模式,并修复 USD、MJCF 解析及质量矩阵等问题,非批量 CPU 仿真提速最高 30%。
NVIDIA 推出基于 Thor 架构的 Jetson T3000 与 IGX T3000 模块,提供 865 FP4 teraflops 算力,体积和功耗约为 T5000 的一半,并推出 400 FP4 teraflops、16GB 内存的 Jetson T2000。
推荐理由:原文给出两款 Thor 模块的算力、内存与上市节奏,读者可据此判断边缘端机器人算力选型与迁移路径。
NVIDIA 提出用 AI 智能体加速开发轻量级 OpenUSD 运行时。OpenUSD 是面向物理 AI 的开放可扩展框架,提供通用场景描述语言,可将 CAD 数据、仿真资产和真实遥测数据整合到统一的物理精确视图中。此前构建 USD 实现通常需要改造大型现有代码库,即便团队只需特定内存占用。
Genesis 发布 v1.2.2,新增面向强化学习灵巧策略训练的高吞吐真实触觉传感器系列,并支持迟滞、失效触觉单元、探针增益等噪声选项。非凸碰撞检测鲁棒性提升,性能与凸分解相当,修复了虚假深层接触与薄壳穿透问题;启用 noslip 后处理对所有后端的减速降至 20% 以内。
Hugging Face 的 LeRobot 发布 v0.6.0,带来多项破坏性变更:pip install lerobot 不再包含数据集与训练依赖,需按需安装如 lerobot[training]。
推荐理由:LeRobot v0.6.0 的破坏性变更清单和新增基准、策略,能帮现有用户判断升级成本与可迁移能力。
Genesis 发布 v1.2.1,通过更好利用稀疏性和增量 Hessian 更新,大幅提升 CPU 大场景扩展能力,100 实体/1000 几何体的场景现可以 120FPS 实时运行。该版本新增 JointTorqueSensor,并修复复合连杆质心对齐、多材质 GLB 网格纹理加载及非凸网格水密化算法等问题。
Genesis 发布 v1.1.1,主要提升凸与非凸几何体刚体碰撞检测的鲁棒性,关闭凸分解以获得更高保真度不再被视为实验性功能。该版本修复了 GPU 仿真非确定性问题、凹几何体非凸碰撞检测,并改进基于扰动的多接触凸-凸碰撞检测。此外还去重 GLB 共享材质纹理、跳过彩色分割图灰度转换,并支持向 RigidSolver.set_base_links_ 传入切片环境掩码。
Fast DDS 发布 v3.6.2,修复 8 个 CVE(含访问控制解析器相关的 CVE-2026-45094/45095/45096 等),并解决 on_xxx_matched 线程安全、RTPSParticipantAttributes 内部数据竞争、TCP 监听端口重连等问题。该版本还将 Fast DDS 3.5 与 3.4.x 标记为 EOL,并新增 UBSan 工作流等 CI 改进。
NVIDIA 发布 Isaac Lab v3.0.0-beta2.patch1,在 Isaac Lab 3.0.0 Beta 2 基础上更新支持 Isaac Sim 6.0.1,包含针对 NuRec 工作流的修复与改进。
NVIDIA 机器人软件工程师 Jaiveer Singh 领导 Isaac ROS 团队,基于开源 ROS 2 框架为自主移动机器人、操作和人形系统提供 CUDA 加速库与 AI 模型。
NVIDIA 介绍基于 OpenUSD 和 Omniverse 的三种视觉 AI 智能体工作流:用 Defect Image Generation 技能生成合成缺陷数据、用 Video Data Augmentation 扩展场景覆盖、用 TAO 技能微调模型。
Firefly Aerospace 的 Blue Ghost Mission 2 将搭载 Ocula 月球成像服务,首次在月球轨道运行 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台,直接在轨推理并近实时回传关键信息,而非下传全部原始数据。
ROS Lyrical Luth 补丁版本 1(2026/06/23)二进制包已发布,供运行时依赖使用。系统需保持最新才能兼容所下载的包;GitHub 自动生成的 Source code 链接不含 ROS 2 源码,应下载对应平台的二进制包,如需从源码构建可参考官方构建说明。
NVIDIA 推出 Halos for Robotics 全栈功能安全系统,面向在工厂、仓库、医院和家庭中与人自主共处的物理 AI 机器人。该系统针对机器人走出围栏、环境愈发非结构化后传统安全方案失效的问题,以 AI 驱动的安全为核心。NVIDIA 称这是物理 AI 到来过程中的一个重要里程碑。
Open Robotics 的 gz-sim 发布 8.14.0 版本,由 azeey 打上 gz-sim8_8.14.0 标签,提交 4ada862 已通过 GitHub 签名验证。该提交标题为“Prepare for 8.14.0”,随附 2 个资源文件。
ROS 2 Jazzy Jalisco 补丁版本 8 发布二进制包,提供 Ubuntu 24.04(Noble)的 Debian 包和 RHEL 9 的 RPM 包。因 Windows 10 已 EOL,本次补丁版本不再包含 Windows 二进制包。安装前需确保系统已更新,源码链接为 GitHub 自动生成,不含 ROS 2 源代码。
ROS 2 Jazzy Jalisco 补丁版本 7 发布,提供 Ubuntu 24.04(Noble)的 Debian 包和 RHEL 9 的 RPM 包,系统需保持最新才能兼容下载的包。GitHub 自动生成的源码链接不含 ROS 2 源代码,如需从源码构建请参考官方构建说明。
Isaac Lab 3.0 Beta 2 发布,作为 3.0 beta 的稳定化版本,兼容 Isaac Sim 6.0.0,扩展了 Newton 支持(VBD、求解器耦合、Kamino、崎岖地形、传感器)与多后端物理,并简化训练和安装命令。
推荐理由:Isaac Lab 3.0 Beta 2 汇总了多后端物理、Newton 与无 Kit 工作流的改动,可据此判断升级与迁移成本。
Open Robotics 为 Ignition Gazebo 6 打上 ignition-gazebo6_6.18.0 标签,提交由 Addisu Z. Taddese 签署,版本进入 6.18.0 准备阶段。
Open Robotics 发布 Gazebo 仿真器 gz-sim 10.4.0 版本,提交由 Arjo Chakravarty 签署,Steve Peters 参与协作。该版本为 gz-sim10 分支的 10.4.0 发布准备提交。
NVIDIA 在 CVPR 发布面向物理 AI 研究的 agent skills,帮助研究者自动化自动驾驶、机器人和视觉 AI 的开发流程。
推荐理由:NVIDIA 在 CVPR 发布面向物理 AI 的 agent skills,读者可了解其覆盖自动驾驶、视觉 AI 与机器人学习的工具链与开放入口。
NVIDIA 在 COMPUTEX 上宣布 NVIDIA JetPack 7.2 与 NVIDIA NemoClaw 支持 NVIDIA Jetson,将智能体 AI 框架落到生产级 Jetson 软件栈上。
推荐理由:JetPack 7.2 与 NemoClaw 在 Jetson 上的组合给出了边缘智能体的部署路径,读者可据此判断现有机器人栈的升级方向。
NVIDIA JetPack 7.2 支持一条命令部署开源栈 NVIDIA NemoClaw,为 OpenClaw 增加隐私与安全控制。该版本还引入面向 Jetson 的 NVIDIA agent skills,通过优化内存与性能加速 AI 智能体在物理环境中的实际部署。
NVIDIA 在 GTC Taipei 上发布 Factory Operations Blueprint(FOX),一套用于构建自主工厂管理智能体的参考设计,可连接机器信号、质量系统与机器人集群,并编排质检、物料运输与工人安全等专用智能体。
推荐理由:NVIDIA 公布工厂运营蓝图 FOX 的参考设计与首批落地案例,可了解工厂管理智能体的构建方式与部署路径。
Open Robotics 发布 Gazebo Sim(gz-sim)8.12.0 版本,对应 gz-sim8_8.12.0 标签,由 Jose Luis Rivero 提交并签署。该提交为 8.12.0 的发布准备,附带 2 个资源文件。
ROS Lyrical Luth 二进制归档已发布,可按二进制归档安装说明进行安装。Ubuntu 26.04(Resolute)提供 Debian 包,RHEL 10 提供 RPM 包。该 GitHub Release 中的源码链接由 GitHub 自动生成,不含 ROS 2 源码,如需从源码构建请参考官方构建说明。
Open Robotics 的 gz-sim 发布 10.3.0 版本,提交由 Ian Chen 签署,用于准备 10.3.0 正式发布。该提交已在 GitHub 上通过验证签名,并附带 2 个资源文件。
ROS 2 Lyrical Luth Beta 预发布版(2026/04/30)二进制包已发布,系统需保持最新才能兼容下载的包。GitHub 自动生成的 Source code 链接不含 ROS 2 源码,用户应下载对应平台的二进制包;如需从源码构建,可参考官方构建说明。
ROS 2 Lyrical Luth Beta 预发布版(2026/04/29-1)二进制包已发布,供各平台下载安装。使用前需确保系统为最新状态以兼容所下载的包,运行时依赖参见二进制包安装说明。GitHub 自动生成的 Source code 链接不含 ROS 2 源码,如需从源码构建请查阅相应构建说明。
Nav2 发布 1.3.12 版本,对应 Jazzy 发行版,由 SteveMacenski 于 4 月 29 日发布,包含自上一版本以来的 20 个提交。该提交已通过 GitHub 验证签名。
NVIDIA 在 GTC 2026 上发布 Omniverse 库,用于把物理 AI 能力集成进现有应用。物理 AI 指在物理仿真环境中感知、推理并行动的 AI 系统,可在机器人出厂前完成策略训练与验证。该方向面向机器人与数字孪生,让团队在部署到工厂前就能设计和验证机器人及工业系统。
开源机器人联盟(OSRA)技术治理委员会宣布,覆盖 ROS、ros-controls、Gazebo 和 Open-RMF 的文档改造已完成新信息架构设计,下一步将改造文档工具链并迁移现有内容。该架构以用户为中心、可适配各项目,由专业技术文档公司 3di 参与设计。OSRA 预计到 2026 年 9 月底在现有文档中落地新架构并完成部分内容修订。
NVIDIA 推出 IGX Thor,面向工业、医疗与机器人边缘 AI 应用。工厂自动化单元、自主移动平台和手术室正部署更复杂的生成式 AI 模型、更多传感器与更高保真数据流,以提升工人生产力、人机交互并减少停机时间。
Isaac Lab 3.0 Beta 发布,基于 Isaac Sim 6.0 做架构重构,引入多后端物理、可插拔渲染器与 Warp 原生数据管线。新增 isaaclab_newton 扩展支持 MuJoCo-Warp 求解器与无 Kit 模式,并给出四元数 XYZW 顺序、.data.* 返回 wp.array 等破坏性变更及迁移工具。
推荐理由:Isaac Lab 3.0 Beta 的架构改动与迁移工具清单,可帮助现有用户评估升级成本与后端切换路径。
NVIDIA 博客介绍 GPU 加速的开源仿真器 Newton 1.0 GA,为工业机器人新增接触密集操作与行走能力。文章指出,运动与操作任务需要仿真器处理接触力、可变形物体等复杂动力学,多数引擎在速度与真实感之间取舍,而 Newton 的设计目标是兼顾两者。
推荐理由:Newton 1.0 GA 面向工业机器人补充接触密集操作与行走能力,读者可了解其仿真定位与开源进展。
NVIDIA Warp 用于为 AI 构建加速、可微的计算物理代码,面向从人工驱动转向 AI 驱动的计算机辅助工程(CAE)流程。物理基础模型跨几何与工况泛化,依赖大量高保真、符合物理规律的数据,而近期 CFD 代理模型的缩放律工作表明仿真生成数据在其中起关键作用。
NVIDIA 推出 TensorRT Edge-LLM,一个高性能 C++ 推理运行时,面向自动驾驶汽车与人形机器人等物理 AI 场景。它针对严格功耗与时延约束,支持高保真推理、实时多模态交互和轨迹规划。