Nachrichtenzusammenfassung:
- Führende Unternehmen im Bereich physischer KI von Robotergehirnen, Industrie- und chirurgischen Robotern sowie Pioniere humanoider Roboter wie ABB Robotics, AGIBOT, Agility, CMR Surgical, FANUC, Figure, Hexagon Robotics, KUKA, Medtronic, Skild AI, Universal Robots, World Labs und YASKAWA setzen auf NVIDIA-Technologie, um physische KI in großem Maßstab zu entwickeln und bereitzustellen.
- NVIDIA stellt neue NVIDIA Cosmos-Weltmodelle, NVIDIA Isaac Simulations-Frameworks und NVIDIA Isaac GR00T N-Modelle vor, um den Übergang zu intelligenter Robotik zu beschleunigen.
- Strategische Ökosystempartnerschaften sorgen dafür, dass Plattformintegrationen konkrete industrielle Auswirkungen erzielen – von der hochpräzisen Elektronikmontage über den Einsatz autonomer Bautechniken bis hin zur KI-gesteuerten Automatisierung für Hersteller jeder Größe.
GTC—NVIDIA arbeitet mit dem globalen Robotik-Ökosystem zusammen – darunter führende Entwickler von Robotergehirnen, Giganten von Industrierobotern und Pioniere humanoider Roboter, um physische KI im Produktionsmaßstab zu ermöglichen. NVIDIA stellte außerdem neue NVIDIA Isaac™ Simulations-Frameworks sowie neue offene NVIDIA Cosmos™ und NVIDIA Isaac GR00T Modelle für die Branche vor, um die nächste Generation intelligenter Roboter zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen.
Zu den Branchenführern, die auf der NVIDIA-Plattform aufbauen, gehören ABB Robotics, AGIBOT, Agility, FANUC, Figure, Hexagon Robotics, KUKA, Skild AI, Universal Robots, World Labs und YASKAWA.
„Physische KI ist da – jedes Industrieunternehmen wird zu einem Robotikunternehmen“, erklärt Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA. „Die Full-Stack-Plattform von NVIDIA – Computing, offene Modelle und Software-Frameworks – ist die Grundlage für die Robotikbranche. Sie verbindet ein weltweites Ökosystem, um die intelligenten Maschinen zu entwickeln, die die nächste Generation von Fabriken, Logistik, Transport und Infrastruktur vorantreiben werden.“
Validierung der weltweit größten Roboterflotten
Da die Industrierobotik immer mehr KI-gestützt wird, benötigen Hersteller physikalisch genaue und hochpräzise Simulationen, um Systeme vor der Bereitstellung zu entwickeln, zu testen und zu optimieren.
Mit einer weltweiten Installationsbasis von über 2 Millionen Robotern integrieren FANUC, ABB Robotics, YASKAWA und KUKA NVIDIA Omniverse™ Bibliotheken und NVIDIA Isaac Simulations-Frameworks in ihre virtuellen Inbetriebnahme-Lösungen, um komplexe Roboteranwendungen und ganze Produktionslinien durch physikalisch genaue digitale Zwillinge zu entwickeln und zu validieren. Um fortschrittliche Intelligenz in der Produktionslinie zu unterstützen, integrieren die Unternehmen NVIDIA Jetson-Module in ihre Controller für Echtzeit-KI-Inferenz am Edge.
Entwicklung von Robotergehirnen für jede Art von Anwendung
Die Robotik entwickelt sich von aufgabenspezifischen Maschinen zu anpassungsfähigen generalistischen Spezialistensystemen, die die für die Bereitstellung in der Industrie erforderliche Präzision und Zuverlässigkeit aufrechterhalten. Um dieses Ziel zu erreichen, benötigen Roboter menschliches Reasoning und die Fähigkeit, autonom wahrzunehmen, zu entscheiden und zu handeln.
Führende Entwickler wie FieldAI und Skild AI entwickeln generalisierte Robotergehirne mit NVIDIA Cosmos-Weltmodellen für die Datengenerierung und Isaac-Simulations-Frameworks für die Validierung von Richtlinien in der Simulation, sodass jeder Roboter neue Aufgaben mit minimalem Neutraining bewältigen kann. World Labs nutzt Isaac Sim™, um seine generativen Weltmodelle zu validieren, während Generalist AI Cosmos nutzt, um die Generierung synthetischer Daten zu erforschen.
NVIDIA kündigte heute Cosmos 3 an, das erste World Foundation Model, das die Generierung synthetischer Welten, Vision Reasoning und Handlungssimulation vereint, um die Entwicklung generalisierter Roboterintelligenz für komplexe Umgebungen zu beschleunigen.
Die nächste Generation humanoider Roboter vorantreiben
Die Entwicklung humanoider Roboter ist eine der größten Herausforderungen in der Robotik. Um die menschliche Mobilität, Geschicklichkeit und logisches Denken nachzubilden, ist die enge Integration fortschrittlicher KI, Wahrnehmung und Echtzeitsteuerung in ein sicheres, zuverlässiges und autonomes System erforderlich.
Führende Unternehmen wie 1X, AGIBOT, Agility, Agile Robots, Boston Dynamics, Figure, Hexagon Robotics, Humanoid, Mentee und NEURA Robotics entwickeln die nächste Generation von Humanoiden mit Cosmos-Weltmodellen, Isaac Sim und Isaac Lab, um die Entwicklung und Validierung ihrer Roboter zu beschleunigen.
NVIDIA hat heute Isaac Lab 3.0 im Early-Access vorgestellt, das schnelleres Roboterlernen in großem Maßstab auf einer Infrastruktur der NVIDIA DGX™-Klasse ermöglicht. Es basiert auf der neuen Newton Physics Engine 1.0 und dem NVIDIA PhysX Software-Development Kit, bietet Multiphysik-Simulationen und verbesserte Unterstützung für komplexe, feinmotorische Handhabungsvorgänge.
AGIBOT, Humanoid, LG Electronics, NEURA Robotics und Noble Machines setzen NVIDIA Isaac GR00T N-Modelle ein, um die industrielle Bereitstellung ihrer humanoiden Systeme zu beschleunigen. NVIDIA gab bekannt, dass GR00T N1.7 jetzt mit kommerzieller Lizenzierung im Early Access verfügbar ist, wodurch generalisierte Roboterfähigkeiten wie fortschrittliche Geschicklichkeitssteuerung in produktionsreife Roboter-Einsätze gebracht werden.
Während seiner GTC-Keynote zeigte Huang eine Vorschau auf GR00T N2, ein Roboter-Foundation Model der nächsten Generation, das auf der Forschung von DreamZero basiert. Das Modell basiert auf einer neuen World-Action-Modell-Architektur und hilft Robotern, neue Aufgaben in neuen Umgebungen mehr als doppelt so häufig erfolgreich zu bewältigen wie führende Vision-Language-Action-Modelle. GR00T N2 soll bis Ende des Jahres verfügbar sein und belegt derzeit auf MolmoSpaces und RoboArena den ersten Platz bei allgemeinen Roboter-Richtlinien.
Diese Systeme werden von der NVIDIA Jetson Thor™ Roboter-Computing-Plattform unterstützt, sodass Entwickler mit größerer Geschwindigkeit, Intelligenz und Zuverlässigkeit vom Simulationstraining zur realen Bereitstellung übergehen können.
Erweiterung physischer KI auf Robotik im Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen bietet bedeutende Chancen für physische KI. Der Einsatz autonomer Systeme in den Bereichen Chirurgie, Bildgebung und Krankenhäusern erfordert jedoch eine Infrastruktur, die auf die höchsten Sicherheitsstandards und strengen Vorschriften zugeschnitten ist.
CMR Surgical nutzt die Cosmos-H-Simulation, um die Roboterintelligenz für sein chirurgisches Versius-System vor der klinischen Bereitstellung zu trainieren und zu validieren. Johnson & Johnson MedTech nutzt Isaac Sim- und Cosmos-basierte Workflows für das Naxchtrainieren, um Systeme für die Monarch Plattform für Urologie zu trainieren und zu validieren. Medtronic erforscht NVIDIA IGX Thor™, um geschäftskritische Präzision und funktionale Sicherheit in chirurgischen Robotersystemen zu bieten.
Ein globaler Katalysator für Roboterinnovationen
Durch die Entwicklung einer offenen und integrierten Plattform für die Entwicklung, das Trainieren, das Testen und die Bereitstellung physischer KI fördert NVIDIA die Zusammenarbeit im Robotik-Ökosystem, was für die Skalierung von Implementierungen in der realen Welt unerlässlich ist.
Diese strategischen Kooperationen zwischen Branchenführern führen bereits zu realen Auswirkungen der Plattformintegration.
Skild AI arbeitet mit ABB Robotics und Universal Robots zusammen, um seine generalisierte Roboterintelligenz in verschiedenen Branchen und Aufgaben bereitzustellen. Durch die Einbettung einer gemeinsamen Intelligenzschicht in weit verbreitete industrielle und kollaborative Systeme können Hersteller die Automatisierung auf dynamischere und variablere Anwendungen ausweiten, ohne für jeden Workflow aufgabenspezifischen Code erstellen zu müssen. Gleichzeitig arbeitet Skild AI mit Foxconn an der hochpräzisen Montage für NVIDIA Blackwell-Produktionslinien, sodass die KI-gestützten Doppelarm-Manipulatoren von Foxconn die branchenweit komplexesten Fertigungsaufgaben bewältigen können.
Lightwheel entwickelt und kalibriert die Newton-Physik-Engine mit, damit die Montageroboter von Samsung die komplexe Kabelverarbeitung in der Simulation bewältigen und eine höhere Genauigkeit und schnellere Montagelinien ermöglichen.
PTC kündigt einen neuen Workflow für die Robotik an, der von seiner Cloud-nativen Onshape-Plattform für computergestütztes Design (CAD) und Produktdatenmanagement zu NVIDIA Isaac Sim führt. Dadurch wird eine nahtlose CAD-zu-OpenUSD-Brücke geschaffen, die es Ingenieurteams wie FANUC America Corporation und Fauna Robotics ermöglicht, ihre Robotersysteme innerhalb physikalisch genauer digitaler Zwillinge zu entwickeln und zu validieren.
WORKR integriert seine KI-Plattform mit Industrierobotern von ABB Robotics und nutzt NVIDIA Omniverse-Bibliotheken als Teil seines WorkrCore, um eine Roboter-Belegschaft zu trainieren, die von kleinen und mittelständischen Herstellern innerhalb weniger Minuten ohne Programmierkenntnisse bereitgestellt werden können.
Die KION Group, ein Unternehmen für Supply-Chain-Lösungen, arbeitet mit NVIDIA und Accenture zusammen, um autonome Lagerlösungen weiterzuentwickeln. Mit Omniverse und einem physischen KI-gestützten digitalen Zwilling sowie einer Systemarchitektur, die von Accenture entwickelt wurde, können KION-Ingenieure große, physikgenaue digitale Zwillinge für Lager erstellen, um Flotten von NVIDIA Jetson-basierten autonomen Gabelstaplern für GXO, den weltweit größten Anbieter von Kontraktlogistik, zu trainieren und zu testen.
Microsoft Azure und Nebius integrieren den NVIDIA Physical AI Data Factory-Blueprint, um ihren Entwicklern eine skalierbare, agentengesteuerte Generierung synthetischer Daten zu ermöglichen., darunter FieldAI, Teradyne Robotics, Hexagon Robotics auf Azure und RoboForce auf Nebius. CoreWeave integriert NVIDIA Isaac Lab, um Pipelines für das Roboterlernen aufzubauen, während Alibaba Cloud den gesamten physischen KI-Stack von NVIDIA in seine KI-Plattform integriert, um die Entwicklung von End-to-End-Robotern zu beschleunigen.
Kamino, ein GPU-beschleunigter Physiksimulator, der von Disney auf dem NVIDIA Warp-Framework entwickelt und in Newton integriert ist, ermöglicht das Trainieren von Steuerungsregeln für Roboter für Olaf und BDX-Droiden von Disney. Dadurch lernt Olaf seine eigene Wärmeentwicklung zu bewältigen und Stoßgeräusche zu reduzieren, während BDX-Droiden sich in komplexen Umgebungen zurechtfinden. In seiner GTC-Keynote wurde Huang von Olaf von Disney begleitet, bevor er am 29. März sein Debüt im Disneyland Paris feiert.
Den Pionieren der physischen KI von morgen beim Start helfen
NVIDIA setzt sich dafür ein, dass die Tools für physische KI für jeden Innovator zugänglich sind, vom Start-up bis zur globalen Open-Source-Community.
Mit dem NVIDIA Inception-Programm, einem globalen Startup-Inkubator mit über 40.000 Mitgliedern, bietet NVIDIA Robotik-Pionieren einen dedizierten Einstieg in den offenen physischen KI-Stack von NVIDIA. Inception-Mitglieder wie Bedrock Robotics, Dexterity AI, Flexion, Lightwheel, RIVR, Standard Bots, Vention und World Labs erhalten Zugang zu technischer Anleitung und High-Performance-Computing-Ressourcen sowie Verbindungen zu wichtigen Partnern und Kunden aus dem gesamten Robotik-Ökosystem.
NVIDIA ist außerdem eine Partnerschaft mit Hugging Face eingegangen, um Isaac und GR00T in das LeRobot Open-Source-Framework zu integrieren und so NVIDIAs 2 Millionen Robotik-Entwickler mit den weltweit 13 Millionen KI-Entwicklern von Hugging Face zu verbinden, um die Entwicklung von Open-Source-Robotik zu beschleunigen.
Sehen Sie sich die GTC-Keynote von Huang an und besuchen Sie physische KI, Robotik und Vision-KI-Sessions.