为什么机器人正放弃真实世界数据转而使用 GPU 集群
物理 ai 开发正转向基于仿真的训练以解决数据稀缺问题，从而减少了对昂贵现实世界数据采集的需求。
构建物理AI系统因缺乏互联网规模的数据集而受阻，不像大型语言模型那样。开发者们正在采用一种“仿真计算机”范式，使用 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo 和 Genesis 等引擎生成逼真且物理基础扎实的数据。这种方法实现了远程操作、强化学习和对罕见场景的测试，而无需承担现实世界测试的风险。随着工业实验室将仿真集成到模型开发循环中，它加速了人形机器人和自主系统的训练，同时降低了成本。