Field AI 正在建构机器人大脑，让机器人得以自主管理各项工业流程；Vention 则透过预先训练好的技能简化机器人任务的开发；Cobot 推出的 AI 协作机器人 Proxie，能处理材料移动并适应动态环境，实现与人类的无缝合作。这些创新源于领先的机器人新创公司，均采用了 Amazon Web Services（AWS）与 NVIDIA 的技术合作，透过 Isaac Sim 取得突破性进展。
实体 AI 是指能够理解实体世界并与之互动的 AI 技术，涵盖自驾车、移动机器人及工业机械手等应用。开发者普遍采用三电脑解决方案，包括训练、模拟及推论，以突破 AI 应用的限制。然而，这些系统需要庞大的资料集支援，在真实环境中测试的成本高昂且不切实际，模拟技术因而成为理想解决方案。
透过 L40S GPU 的运算能力，模拟可以加速机器人的训练、测试与部署。开发者能以虚拟环境验证机器人设计与演算法，降低因生产变更而带来的成本风险。同时，Amazon EC2 G6e 执行个体提供两倍于前代的效能提升，可灵活处理不同模拟场景，从资料生成到模型训练一应俱全。
Isaac Sim 的另一项核心功能在于合成资料生成（SDG）。透过 NVIDIA Omniverse Replicator 与 NIM 微服务，开发者可自动化生成资料流程，例如使用 Python USD 编码、探索 OpenUSD 资产及生成 3D 环境地图，减少手动步骤并提升效率。这些功能被广泛应用于电脑视觉模型的建构，涵盖从制造到农业的多种场景。
NVIDIA 与 AWS 的合作成果已在多家公司落地。例如，Aescape 使用 Isaac Sim 模拟其按摩机器人的感应器，提供客制化服务；SoftServe 结合合成资料技术，与欧洲食品业者 Pfeifer & Langen 合作，优化垂直农业中机器人应用。其他如 Cobot、Swiss Mile 和 Vention 则利用 Isaac Sim 开发物流、制造与仓库管理解决方案，将 AI 的实体应用推向新高度。
模拟不仅加速训练流程，也让机器人设计的测试与验证更加精确。Isaac Sim 的开源框架 Isaac Lab 支援在 AWS Batch 上进行训练，让开发者能透过重复测试快速解决故障，减少开发周期。同时，NVIDIA 平台整合的全方位功能，为团队协作提供了广泛支持。
NVIDIA L40S GPU 加速的硬体与 Isaac Sim 的云端资源相辅相成，使得任何规模的团队都能实现 AI 驱动的创新。未来，这些技术将在更多产业中展现价值，为机器人自动化与 AI 互动提供无限可能。
點擊閱讀下一則新聞
