在科技界的最新动态中，英伟达于亚马逊云科技re:Invent大会上宣布了Isaac Sim 4.2版本的推出，这一消息引起了广泛关注。
Isaac Sim，作为NVIDIA Omniverse的一部分，是一个功能卓越的仿真平台。它允许开发人员在基于物理的虚拟环境中，对AI驱动的机器人进行模拟和测试。该平台现已在NVIDIA L40S GPU支持的亚马逊Elastic Cloud Computing（EC2）G6e实例上运行，这一改进不仅将机器人模拟的规模扩大了一倍，还显著加速了AI模型的训练过程。
英伟达高级产品营销经理Akhil Docca指出，通过云端提供的英伟达加速硬件和软件，无论团队规模大小，都能扩展其物理AI工作流。这一声明揭示了英伟达在推动AI技术边界方面的持续努力。
在谈及物理AI时，不得不提英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在今年早些时候COMPUTEX大会上的发言。他强调，AI的新浪潮是物理AI，即能够理解物理定律并与人类协同工作的AI模型。这些模型在自动驾驶汽车、工业机械手、移动机器人、类人机器人以及工厂和仓库等基础设施中发挥着重要作用。
为了实现物理AI的突破，英伟达提出了“three-computer solution”的概念，即训练、模拟和推理的三位一体解决方案。这一方案旨在通过仿真技术，解决机器人在实际部署中面临的精确推理问题。然而，高质量的训练数据集对于物理AI的训练至关重要，但其高昂的成本往往令人望而却步。
为此，英伟达认为仿真技术提供了一个有效的解决方案。通过仿真，可以加速AI驱动机器人的训练、测试和部署过程，从而降低成本并提高效率。NVIDIA L40S GPU加速的亚马逊EC2 G6e实例在性能上实现了翻倍提升，并且随着场景和模拟复杂性的增加，还能灵活扩展。
开发人员可以利用这些实例来训练多种计算机视觉模型，这些模型为AI驱动型机器人提供了强大的支持。无论是在本地还是在AWS云中，NVIDIA OSMO平台都允许团队跨分布式计算资源编排和扩展复杂的机器人开发工作流程。Isaac Sim还促进了协作关键工作流程的开展，例如生成用于感知模型训练的合成数据。
Isaac Sim平台还具备测试和验证机器人的能力。Isaac Lab是一个基于Isaac Sim构建的开源机器人学习框架，它利用Isaac Sim的最新仿真功能，实现了逼真场景的快速高效模拟。这一框架为机器人学习提供了强大的虚拟环境，使得开发人员可以进行故障排除并减少验证和测试所需的循环次数。
目前，已有多家机器人初创公司如Field AI、Cobot、Swiss-Mil和Cohesive Robotics等，在AWS上使用Isaac Sim平台进行开发和测试。这些公司利用仿真技术，加速了机器人的迭代和优化过程，使得机器人能够更快地走向实际应用场景。
随着合成数据在机器人训练中的广泛应用，机器人从训练到落地的过程将变得更加高效和低成本。这一趋势不仅加速了机器人的发展，还推动了AI技术在各行各业中的深入应用。
