英伟达在机器人学习大会（CoRL）上发布多项开源技术，包括与Google DeepMind和迪士尼研究院联合开发的物理引擎Newton。

此次发布的技术涵盖Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基础模型和Cosmos世界基础模型，旨在解决机器人研发中的仿真迁移、推理能力与训练数据生成难题。

Newton引擎基于英伟达Warp和OpenUSD框架构建，采用GPU加速，可仿真复杂动作如在雪地行走或操控杯子水果，由Linux Foundation管理并已获苏黎世联邦理工学院、慕尼黑工业大学、北京大学等高校及光轮智能、Style3D等企业采用。

Isaac GR00T N1.6模型集成Cosmos Reason视觉语言模型，赋予机器人接近人类的推理能力，能将模糊指令转化为执行计划，并支持移动与操作同步进行，即将上线Hugging Face平台。

Cosmos Reason模型下载量超100万次，位居Hugging Face物理推理模型榜首；配套开源物理AI数据集含数千条合成与真实轨迹，下载量突破480万次，AeiROBOT、Franka Robotics、LG Electronics正评估采用该系列模型。

Isaac Lab 2.3开发者预览版新增灵巧抓取工作流，采用自动化课程体系逐步提升训练难度，已用于Boston Dynamics Atlas机器人的抓取技能训练。

英伟达与光轮智能联合开发Isaac Lab Arena，提供大规模实验与标准化测试框架，支持复杂仿真环境下的策略评估。

硬件方面，GB200 NVL72系统集成36个Grace CPU和72个Blackwell GPU，已被主要云服务商采用；RTX PRO服务器为机器人开发提供统一架构，RAI Institute已部署使用。

搭载Blackwell GPU的Jetson Thor支持多AI工作流运行，实现机器人实时智能交互，Figure AI、银河通用、Google DeepMind、宇树科技等已开始采用。

CoRL收录论文中近半数引用英伟达技术，卡内基梅隆大学、华盛顿大学、斯坦福视觉与学习实验室BEHAVIOR项目及北京大学Taccel平台均基于其GPU、仿真框架与CUDA库开发。

英伟达通过全栈式技术布局，覆盖从物理引擎到基础模型、训练流程及硬件基础设施，推动机器人研发向实用化加速演进。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。