NVIDIA 推出 Jetson T3000 与 T2000 模块，扩展边缘 AI 机器人平台
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。
#具身智能
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今日 1 条NVIDIA blog robotics精选AI 评分7878
NVIDIA dev blog roboticsAI 评分5050 NVIDIA 如何评估通用机器人策略的真实世界部署能力
NVIDIA 发文讨论通用机器人策略在真实世界部署前的评估难题，指出当前最强系统已能按自然语言指令完成抓取、放置、分拣和操作多种物体，但严格评估仍是该领域最难解决的未解问题之一。文章介绍了其中的关键问题及 NVIDIA 的应对方法。
HF blog精选AI 评分6060 AlayaWorld：长时程可交互视频世界生成框架开源
AlayaWorld 是一个开源全栈框架，用于构建可实时交互的生成式世界，支持自由导航及战斗、施法、召唤怪物等多样动作。该框架统一了数据准备、模型架构、训练、推理加速与部署，并开源可复现管线、参考实现、评测工具与文档。论文称其基于游戏录像和真实视频训练，可捕捉多样视觉外观与物理动态，为游戏之外的具身智能等交互应用提供机会。
推荐理由：论文给出可复现的视频世界模型全栈框架，读者可了解其模块化架构与开源管线如何支撑实时交互生成。
HF blog精选AI 评分6767 Image2Sim：用生成式神经模拟器扩展具身导航
Image2Sim 是一个实时神经仿真框架，可从带位姿的 RGB-D 图像序列构建可交互的具身导航环境。相关代码与具体使用说明已在 GitHub 页面发布。作者感谢 Gim Hee Lee 教授的指导，以及阿里巴巴、香港科技大学的 Yinghao Xu 教授提供的 64 张 H20 GPU 支持。
推荐理由：Image2Sim 用带位姿的 RGB-D 序列生成可交互导航环境，读者可了解神经仿真如何降低具身导航的数据门槛。
HF blog精选AI 评分6262 GaP：面向变异性自动化任务的图即策略多智能体自学习框架
GaP 是一种图即策略（Graph-as-Policy）多智能体编码框架，从模块化开放机器人技能库（MORSL）生成含感知、规划和控制节点的有向计算图，并构建内部仿真环境并行演练不同图以迭代优化结构与参数，提升成功率和吞吐量。
推荐理由：论文提出用多智能体编码生成计算图并并行仿真迭代，为变异性自动化任务提供可复用的可靠性思路。
NVIDIA blog robotics精选AI 评分8080 NVIDIA 与 Hugging Face 将 Isaac GR00T 1.7 和 Isaac Teleop 引入 LeRobot
NVIDIA 与 Hugging Face 合作，将 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 开放推理视觉语言动作模型和 NVIDIA Isaac Teleop 框架引入 Hugging Face 的开源机器人库 LeRobot，NVIDIA Cosmos 3 计划随后加入。
推荐理由：NVIDIA 与 Hugging Face 把 GR00T 1.7 和 Isaac Teleop 接入 LeRobot，读者可了解开放机器人开发流程的整合方式。
HF blog精选AI 评分8888 LeRobot v0.6.0 发布：世界模型策略、新 VLA 与奖励模型 API
LeRobot v0.6.0 发布，引入 VLA-JEPA、LingBot-VA、FastWAM 三个世界模型策略，以及 GR00T N1.7、MolmoAct2、EO-1、EVO1、Multitask DiT 等新 VLA 和 Robometer、TOPReward 奖励模型 API。
推荐理由：LeRobot v0.6.0 一次放出世界模型策略、多个 VLA 与奖励模型 API，读者可据此判断开源机器人学习栈的能力边界。
BAIRAI 评分1212 BAIR 2026 届博士毕业生展示：机器人、LLM 与 AI 安全研究方向
伯克利人工智能研究实验室（BAIR）展示 2026 届博士毕业生，研究方向覆盖机器人、具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for science 与医疗。毕业生将赴高校教职、博士后、产业研究实验室及自创初创公司，部分人仍在探索下一步。
NVIDIA dev blog roboticsAI 评分2020 从预训练想象到微调行动：世界动作模型（WAM）的崛起
NVIDIA 提出世界动作模型（WAM）概念，指从预训练世界模型或视频模型出发、再微调为机器人策略的一类模型，与从 VLM 骨干起步的 VLA 形成对照。文中以 Pi-0 和 GR00T N1 作为 VLA 的代表案例。
DeepMind blogAI 评分3030 Google DeepMind 启动欧洲机器人加速器，15 家初创入选
Google DeepMind 推出为期三个月的机器人加速器项目，从欧洲选出 15 家早期机器人初创公司，提供技术指导、产品辅导及 Gemini 机器人模型等 AI 资源支持。入选企业覆盖物流、制造、医疗、气候与导航等领域，包括开发机器人焊接平台的 3D-Components、做自主水下机器人的 Bubble Robotics、研发神经外科微机器人的 ROBEAUTE 等。
NVIDIA blog roboticsAI 评分4242 NVIDIA 与斗山集团扩大合作，推进物理 AI 与 AI 工厂基础设施
NVIDIA 与斗山集团扩大合作，覆盖斗山机器人、斗山山猫、斗山恒能和斗山电子材料 BG，将 NVIDIA 全栈加速计算平台与斗山工业自动化、发电和电子材料能力结合。
NVIDIA blog robotics精选AI 评分7474 NVIDIA Research 在 CVPR 发布 GraspGen-X、LCDrive 与 NitroGen 三项研究
NVIDIA Research 在 CVPR 展示三篇论文：首个零样本抓取基础模型 GraspGen-X 基于 20 亿次仿真抓取训练，可为未见过的夹爪和物体生成抓取位姿。
推荐理由：三篇论文分别覆盖零样本抓取、自动驾驶推理加速与虚拟环境智能体训练，可了解规模化训练如何提升跨场景泛化。
NVIDIA blog robotics精选AI 评分7878 NVIDIA 在 CVPR 发布物理 AI agent skills，覆盖自动驾驶、机器人与视觉 AI
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 blog robotics精选AI 评分6262 NVIDIA 在 Jetson 上发布 JetPack 7.2 与 NemoClaw 智能体框架
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 blog robotics精选AI 评分6060 NVIDIA 发布 Factory Operations Blueprint（FOX）工厂 AI 蓝图
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。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分6262 NVIDIA 发布物理 AI 基础模型 Cosmos 3
NVIDIA 发布面向物理 AI 的前沿基础模型 Cosmos 3，结合物理推理能力。该模型面向机器人、自动驾驶和智能空间，用于理解现实世界、预测后续变化并生成针对特定环境、本体和任务的动作。
推荐理由：NVIDIA 发布面向物理 AI 的前沿基础模型 Cosmos 3，读者可了解其推理、世界与动作模型的定位。
DeepMind blogAI 评分4545 Google DeepMind 为 Project Genie 接入 Street View 实景生成能力
Google DeepMind 在实验性原型 Project Genie 中上线 Street View 实景锚定能力，可基于美国地点影像生成可交互世界，并支持“Desert Sands”“Stone Age”“Ocean World”“B&W film”等风格。
DeepMind blog精选AI 评分7878 DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，增强空间推理与仪表读数能力
DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人推理的模型升级版，增强了空间推理、多视角理解和成功检测能力，并新增仪表读数功能，可读取压力表、液位计等工业仪表。
推荐理由：Gemini Robotics-ER 1.6 在指向、计数、成功检测和仪表读数上的能力变化，以及通过 API 和 AI Studio 开放使用，可供开发者评估其作为机器人高层推理模型的适用性。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分7171 NVIDIA Project Rheo 蓝图：用仿真搭建医院自动化机器人系统
NVIDIA 发布 Project Rheo 蓝图，开发者可在 Isaac Sim / Isaac Lab 中搭建智能医院数字孪生，训练医院自动化机器人系统。
推荐理由：原文给出 Project Rheo 从数字孪生搭建、示范采集到合成数据与策略训练的完整命令流程，可据此复现医院自动化训练管线。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分6262 NVIDIA 用仿真到真实工作流构建 Isaac GR00T N1.6 通用人形能力
NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1.6，用于构建人形机器人的通用能力，覆盖感知、规划与全身控制。该工作流将仿真、控制与学习统一起来，让机器人在进入真实世界前先习得复杂技能。
推荐理由：NVIDIA 官方给出 GR00T N1.6 的仿真到真实工作流，读者可了解人形机器人通用能力训练如何统一仿真、控制与学习。
NVIDIA dev blog roboticsAI 评分1818 NVIDIA 回顾 2025：AI 工厂、物理 AI 与模型、智能体及基础设施进展
NVIDIA 回顾 2025 年在数据中心电力与计算设计、AI 基础设施、模型优化、开放模型、AI 智能体和物理 AI 方面的进展，称这些创新重新定义了智能系统的训练、部署与走向真实世界的方式。上述内容来自其年度最受读者关注文章的盘点。
NVIDIA dev blog roboticsAI 评分4242 NVIDIA R²D²：用仿真与语言模型改进机器人操作
NVIDIA 提出 R²D²，利用仿真与语言模型改进机器人操作，以应对真实动态环境中物体、光照和接触动力学变化带来的挑战。该方法针对仿真到现实的差距以及夹爪或工具未优化的问题，目标是提升机器人泛化能力、长时序任务执行与跨任务灵巧操作水平。
NVIDIA dev blog roboticsAI 评分2222 NVIDIA Research 的 R²D²：三项神经突破改变机器人学习
NVIDIA Research 提出 R²D²，用三项神经突破改进机器人学习，目标是让机器人应对真实世界任务中的不可预测性、灵巧性与精细交互。当前机器人虽在受控环境中表现优异，但从装配精密部件到以类人精度操作日常物体，仍难以胜任真实部署。
NVIDIA dev blog robotics精选AI 评分7676 NVIDIA 发布 Jetson Thor，面向物理 AI 的计算平台
NVIDIA 发布 Jetson Thor，将其定位为面向物理 AI 的平台。文章称机器人正从单一用途的专用机器转向可适应多种任务的通用机器人，这类机器人结合快速反应与高层推理和规划。原文未给出具体规格、算力或上市信息。
推荐理由：NVIDIA 官方介绍 Jetson Thor 面向物理 AI 的定位，读者可了解其针对通用机器人推理与规划的硬件方向。
NVIDIA dev blog roboticsAI 评分5555 NVIDIA 通过后训练 Cosmos Reason 提升机器人性能
NVIDIA 在 GTC 2025 首次发布的 Cosmos Reason 是一个开放且可完全定制的推理视觉语言模型（VLM），面向物理 AI 与机器人，让机器人和视觉 AI 智能体借助先验知识、物理理解和常识进行推理，从而在真实世界中理解并行动。该模型已在 Hugging Face 的 Physical Reasoning 排行榜上登顶。
NVIDIA dev blog roboticsAI 评分2020 NVIDIA Isaac for Healthcare 驱动 AI 机器人开发
NVIDIA 推出 Isaac for Healthcare，面向医疗机器人开发提供 AI 加速平台。WHO 预计到 2030 年全球医护人员缺口超 1500 万，美国到 2034 年医生缺口或达 12.4 万，AI 机器人被视为应对路径。