隨著越來越多的行業通過自動化解決供應鏈和勞動力短缺問題，市場對智能機器人的需求正在不斷增長。

根據 ABI Research 的數據，工業和商業機器人的裝機量將從 2020 年的 310 萬臺增長到 2030 年的 2000 萬臺，增幅超過 6.4 倍。為了開發、驗證和部署這些新的 AI 機器人，企業需要使用模擬技術將這些機器人放到真實的場景中。

NVIDIA 在 CES 上發布了 Isaac Sim 的重大更新。該機器人模擬工具可以在各種不同的逼真環境中構建和測試虛擬機器人。Isaac Sim 建立在元宇宙應用創建和運行平臺 ——NVIDIA Omniverse的基礎上，現已開放云端訪問。

隨著人類開始越來越多地與協作機器人（cobot）或自主移動機器人（AMR）并肩工作，在模擬中加入人類和他們的常見行為已變得至關重要。

Isaac Sim 新增加的人員模擬功能可將人類角色添加到倉庫或生產設施中，并讓他們執行堆放包裹、推送小車等常見的任務。該工具現已支持許多常見的行為，所以模擬這些行為就像發布命令一樣簡單。

為了最大程度地減少在模擬世界中觀察到的結果與在真實世界中看到的結果之間的差距，必須要有符合物理學的傳感器模型。

憑借NVIDIA RTX技術，Isaac Sim 現在可以實時渲染來自傳感器的符合物理學的數據。在使用 RTX 模擬激光雷達時，光線追蹤可以在各種照明條件下或者在對反射材料做出反應時提供更加準確的傳感器數據。

Isaac Sim 還提供了許多新的可模擬 3D 資產，這對于建立符合物理學的模擬環境至關重要。從倉庫零件到機器人都是現成的，因此開發者和用戶可以快速開始構建。

用于強化學習的Isaac Gym和用于協作式機器人編程的Isaac Cortex均取得了進展，這些新能力對于機器人研究者來說十分重要。另外，新工具Isaac ORBIT為機器人學習和運動規劃提供了模擬操作環境和基準。

針對龐大的機器人操作系統（ROS）開發者社區，Isaac Sim 升級了對 ROS 2 Humble 和 Windows 的支持。所有Isaac ROS軟件現在都可以在模擬中使用。

通過擴展 Isaac 平臺的能力和生態系統

加快采用

龐大而復雜的機器人生態系統涵蓋了從物流、制造到零售、能源、可持續農業等多個行業。

已有超過一百萬開發者在使用 NVIDIA Isaac 機器人平臺，超過一千家企業依賴于該平臺的一個或多個部分，比如許多企業已部署了使用 Isaac Sim 在虛擬世界中開發和測試的實體機器人。

Telexistence 在日本的 300 家便利店中部署了飲料補貨機器人；為了提高安全性，德國聯邦鐵路正在訓練 AI 模型，以處理至關重要但在現實世界中很少發生的意外極端事件，比如行李掉在火車軌道上；Sarcos Robotics 正在開發在可再生能源裝置中挑選和放置太陽能電池板的機器人。

Festo 使用 Isaac Cortex簡化協作機器人的編程并將模擬技能轉移到物理機器人上；Fraunhofer 正在使用 Isaac Sim 符合物理學的全保真可視化功能開發先進的 AMR；Flexiv 正在使用Isaac Replicator生成用于訓練 AI 模型的合成數據。

雖然訓練機器人很重要，而模擬在培訓人類操作員與機器人協同工作和為機器人編程方面也發揮著關鍵的作用。Ready Robotics 正在使用 Isaac Sim 教授工業機器人的編程；Universal Robotics 正在使用 Isaac Sim 培養工作隊伍，在云端訓練終端操作員。

云端訪問使 Isaac 平臺觸手可及

隨著Isaac Sim 現已開放云端訪問，全球范圍內從事機器人項目的多學科團隊，可以在測試和訓練虛擬機器人方面進行合作，提高可及性、靈活性和可擴展性。

在使用機器人系統構建新設施或擴展現有的自主系統時，缺乏足夠的訓練數據往往是阻礙部署的“攔路虎”。Isaac Sim 通過Isaac Replicator，使開發者能夠創建大規模的基準真實數據集，模仿真實世界的物理環境。

在部署后，由于自動化需求的擴大，需要通過動態路線規劃來操作由數百個機器人組成的高效率機隊。NVIDIA cuOpt是一個通過自動化提高運營效率的實時機隊任務分配和路線規劃引擎。

開始使用 Isaac Sim

點擊鏈接：https://developer.nvidia.com/isaac-sim，馬上下載Isaac Sim并了解更多關于新平臺特征和能力的技術細節。