人们认为，模拟不仅可以帮助构建机器人及其工作环境，还可以用于培训生产系统。
NIM 微服务是使用推理软件预先构建的容器，现已作为服务提供，帮助开发人员将模型部署时间从几周缩短到几分钟。
生成式 AI 软件产品管理副总裁 Kari 表示：“企业需要一条快速获得投资回报的途径。这促使 NIM 标准化 AI 模型的部署，并使其在计算统一设备架构 (CUDA) 上开箱即用。”
该公司表示，该服务包括两项新的AI微服务，即NIM 和NIM ，可帮助机器人开发人员增强Isaac Sim™中生成物理AI的模拟工作流程。
其中，前者可以根据空间计算设备（如Apple Pro等）记录的数据生成合成运动数据；后者则可以在一般的场景描述（，Scene）中生成机器人任务和可模拟的环境。
值得注意的是，Isaac Sim™ 是一个建立在™ 平台上的参考应用程序，允许开发人员在基于物理的虚拟环境中设计、模拟、测试和训练人工智能驱动的机器人和自主机器[1]。
OSMO 编排服务是一种云原生托管服务，可以帮助机器人开发人员跨越分布式计算资源（无论是在云端还是本地），并有效协调和扩展困难且复杂的机器人开发工作流程。
其指出，该服务可大大简化机器人训练和仿真工作流程，将部署和开发周期从数月缩短至一周内。
对于开发人员来说，还可以直观地管理包括模型训练、合成数据生成、自主移动机器人测试等各种任务。
无论是人形机器人还是其他机器人，在训练基础模型时都需要大量的数据，此前开发者多采用远程操作的方式获取人体演示数据，但这种方式成本高昂且耗时。
基于此，提出了一种使用AI的工作流程，可以帮助开发人员使用比以前少得多的人类演示数据来生成大量合成运动和感知数据。
具体来说，开发人员可以首先使用空间计算设备获取少量远程操作演示数据，然后在 Isaac Sim™ 中模拟视频片段，并使用 NIM 微服务从视频片段生成合成数据集。
接下来，开发者可以根据所有数据对人形机器人的基础模型进行训练，从而减少时间和成本。最后，基于NIM微服务对机器人模型进行再次训练。
指出，在整个工作流程中，OSMO能够适当地将计算任务分配给不同的资源，这可以为开发人员减少数周的管理工作量。
对此，首席执行官 Alex Gu 表示：“人形机器人的开发极其复杂，这项工作需要从现实世界中繁琐地获取大量真实数据。全新的模拟和生成式 AI 开发者工具将有助于指导和加速我们的模型开发工作流程。”
为了降低人形机器人开发的复杂性，提供了以下平台，开发人员可以根据具体需求使用全部或部分产品。
第一是用于训练模型的AI超级计算机；第二是Isaac Sim；第三是用于运行模型的Thor™人形机器人计算机。
全新人形开发者计划为开发者提供了及时获得这些新产品的机会，以及最新版本的 Isaac Sim、Isaac Lab、Thor 和 GR00T 通用人形基础模型。
据了解，1x、字节跳动、Field AI、傅氏、银河通用等公司已成为首批加入早期接入计划的公司。
在当前这一波生成式AI浪潮中，它极大助力了各类大模型的发展，在下一波AI机器人浪潮中，它还将继续发挥作用，助力AI走进千家万户。
参考：
1.
