英偉達在機器人學習大會（CoRL）上發佈多項開源技術，包括與Google DeepMind和迪士尼研究院聯合開發的物理引擎Newton。

此次發佈的技術涵蓋Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基礎模型和Cosmos世界基礎模型，旨在解決機器人研發中的仿真遷移、推理能力與訓練數據生成難題。

Newton引擎基於英偉達Warp和OpenUSD框架構建，採用GPU加速，可仿真複雜動作如在雪地行走或操控杯子水果，由Linux Foundation管理並已獲蘇黎世聯邦理工學院、慕尼黑工業大學、北京大學等高校及光輪智能、Style3D等企業採用。

Isaac GR00T N1.6模型集成Cosmos Reason視覺語言模型，賦予機器人接近人類的推理能力，能將模糊指令轉化為執行計劃，並支持移動與操作同步進行，即將上線Hugging Face平臺。

Cosmos Reason模型下載量超100萬次，位居Hugging Face物理推理模型榜首；配套開源物理AI數據集含數千條合成與真實軌跡，下載量突破480萬次，AeiROBOT、Franka Robotics、LG Electronics正評估採用該系列模型。

Isaac Lab 2.3開發者預覽版新增靈巧抓取工作流，採用自動化課程體系逐步提升訓練難度，已用於Boston Dynamics Atlas機器人的抓取技能訓練。

英偉達與光輪智能聯合開發Isaac Lab Arena，提供大規模實驗與標準化測試框架，支持複雜仿真環境下的策略評估。

硬件方面，GB200 NVL72系統集成36個Grace CPU和72個Blackwell GPU，已被主要雲服務商採用；RTX PRO服務器為機器人開發提供統一架構，RAI Institute已部署使用。

搭載Blackwell GPU的Jetson Thor支持多AI工作流運行，實現機器人實時智能交互，Figure AI、銀河通用、Google DeepMind、宇樹科技等已開始採用。

CoRL收錄論文中近半數引用英偉達技術，卡內基梅隆大學、華盛頓大學、斯坦福視覺與學習實驗室BEHAVIOR項目及北京大學Taccel平臺均基於其GPU、仿真框架與CUDA庫開發。

英偉達通過全棧式技術佈局，覆蓋從物理引擎到基礎模型、訓練流程及硬件基礎設施，推動機器人研發向實用化加速演進。