随着越来越多的行业通过自动化解决供应链和劳动力短缺问题，市场对智能机器人的需求正在不断增长。
根据 ABI Research 的数据，工业和商业机器人的装机量将从 2020 年的 310 万台增长到 2030 年的 2000 万台，增幅超过 6.4 倍。为了开发、验证和部署这些新的 AI 机器人，企业需要使用模拟技术将这些机器人放到真实的场景中。
NVIDIA 在 CES 上发布了 Isaac Sim 的重大更新。该机器人模拟工具可以在各种不同的逼真环境中构建和测试虚拟机器人。Isaac Sim 建立在元宇宙应用创建和运行平台 —— NVIDIA Omniverse 的基础上，现已开放云端访问。
随着人类开始越来越多地与协作机器人（cobot）或自主移动机器人（AMR）并肩工作，在模拟中加入人类和他们的常见行为已变得至关重要。
Isaac Sim 新增加的人员模拟功能可将人类角色添加到仓库或生产设施中，并让他们执行堆放包裹、推送小车等常见的任务。该工具现已支持许多常见的行为，所以模拟这些行为就像发布命令一样简单。
为了最大程度地减少在模拟世界中观察到的结果与在真实世界中看到的结果之间的差距，必须要有符合物理学的传感器模型。
凭借 NVIDIA RTX 技术，Isaac Sim 现在可以实时渲染来自传感器的符合物理学的数据。在使用 RTX 模拟激光雷达时，光线追踪可以在各种照明条件下或者在对反射材料做出反应时提供更加准确的传感器数据。
Isaac Sim 还提供了许多新的可模拟 3D 资产，这对于建立符合物理学的模拟环境至关重要。从仓库零件到机器人都是现成的，因此开发者和用户可以快速开始构建。
用于强化学习的 Isaac Gym 和用于协作式机器人编程的 Isaac Cortex 均取得了进展，这些新能力对于机器人研究者来说十分重要。另外，新工具 Isaac ORBIT 为机器人学习和运动规划提供了模拟操作环境和基准。
针对庞大的机器人操作系统（ROS）开发者社区，Isaac Sim 升级了对 ROS 2 Humble 和 Windows 的支持。所有 Isaac ROS 软件现在都可以在模拟中使用。
通过扩展 Isaac 平台的能力和生态系统
加快采用
庞大而复杂的机器人生态系统涵盖了从物流、制造到零售、能源、可持续农业等多个行业。
已有超过一百万开发者在使用 NVIDIA Isaac 机器人平台，超过一千家企业依赖于该平台的一个或多个部分，比如许多企业已部署了使用 Isaac Sim 在虚拟世界中开发和测试的实体机器人。
Telexistence 在日本的 300 家便利店中部署了饮料补货机器人；为了提高安全性，德国联邦铁路正在训练 AI 模型，以处理至关重要但在现实世界中很少发生的意外极端事件，比如行李掉在火车轨道上；Sarcos Robotics 正在开发在可再生能源装置中挑选和放置太阳能电池板的机器人。
Festo 使用 Isaac Cortex 简化协作机器人的编程并将模拟技能转移到物理机器人上；Fraunhofer 正在使用 Isaac Sim 符合物理学的全保真可视化功能开发先进的 AMR；Flexiv 正在使用 Isaac Replicator 生成用于训练 AI 模型的合成数据。
虽然训练机器人很重要，而模拟在培训人类操作员与机器人协同工作和为机器人编程方面也发挥着关键的作用。Ready Robotics 正在使用 Isaac Sim 教授工业机器人的编程；Universal Robotics 正在使用 Isaac Sim 培养工作队伍，在云端训练终端操作员。
云端访问使 Isaac 平台触手可及
随着 Isaac Sim 现已开放云端访问，全球范围内从事机器人项目的多学科团队，可以在测试和训练虚拟机器人方面进行合作，提高可及性、灵活性和可扩展性。
在使用机器人系统构建新设施或扩展现有的自主系统时，缺乏足够的训练数据往往是阻碍部署的“拦路虎”。Isaac Sim 通过 Isaac Replicator，使开发者能够创建大规模的基准真实数据集，模仿真实世界的物理环境。
在部署后，由于自动化需求的扩大，需要通过动态路线规划来操作由数百个机器人组成的高效率机队。NVIDIA cuOpt 是一个通过自动化提高运营效率的实时机队任务分配和路线规划引擎。
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