在人工智能發展的進程中，仿真技術正逐漸從幕后走向臺前，成為推動AI邁向現實世界的關鍵力量。英偉達作為科技領域的領軍者，近期通過一系列高規格圓桌對話，向外界展示了其在仿真領域的宏偉藍圖，一場關于“仿真宇宙”的探索正悄然展開。

英偉達的設想中，AI不應僅僅局限于從靜態數據中學習，而需要在仿真構建的動態世界里不斷試錯、成長，逐步理解物理規律，最終無縫融入真實世界。這一理念背后，是英偉達精心布局的“仿真計算機戰略”，其核心在于依托Omniverse、Isaac Sim和Physical AI三大技術支柱，構建一個連接虛擬與現實的“智能物理世界計算網絡”，通過算力重塑世界運行規則，讓AI在仿真環境中掌握現實世界的底層邏輯。

為實現這一目標，英偉達提出了“三臺計算機”的架構，為AI從虛擬到現實的跨越提供完整路徑。第一臺是訓練計算機，以DGX系統和RTX PRO系統為代表，作為智能的“生產車間”，負責讓模型具備理解世界的基礎能力，開發者可在此訓練機器人基礎模型，使其掌握物體識別、語言理解、動作規劃等技能。

第二臺是模擬計算機，Omniverse和Isaac Sim平臺是其典型代表。這里如同AI的“虛擬學校”，開發者能在其中生成海量合成數據，模擬光線、物理、材質等復雜場景。機器人可在虛擬環境中反復執行任務，通過并行訓練優化策略，直至能安全適應真實世界。這種模式突破了現實數據采集的成本與規模限制，為AI提供了無限的學習空間。

第三臺是實時計算機，以Jetson AGX Thor機器人平臺和Drive AGX Thor自動駕駛平臺為核心。這些平臺作為AI的“現實大腦”，被集成到機器人或自動駕駛系統中，實時處理傳感器數據，完成感知、推理、規劃與執行的全流程決策。憑借強大的算力與能效，它們使機器人能在工廠、倉庫、醫院等場景中與人互動、識別環境并靈活行動。

“三臺計算機”構成了一個閉環系統：訓練計算機賦予AI認知能力，模擬計算機提供實踐場景，實時計算機推動現實應用。這一架構不僅讓AI“看懂”世界，更使其具備在現實中行動、合作與創造的能力，是英偉達布局物理智能的核心戰略。

然而，當前多數AI系統仍缺乏物理智能，對摩擦力、慣性、重心等物理概念的理解近乎空白。英偉達創始人黃仁勛曾舉例：“推倒物體它會掉落，放下瓶子它不會穿透桌面，這些兒童都具備的直覺，AI卻普遍缺失。”為此，英偉達將Physical AI戰略細化為“用仿真訓練物理理解力，用世界模型連接虛實”，并打造了Omniverse與Isaac Sim兩大技術平臺。前者構建高保真虛擬物理世界，作為物理智能的“操作系統”；后者則在虛擬環境中訓練具身智能體，模擬真實交互。

技術的落地離不開生態的支持。英偉達以Omniverse與Isaac Sim為基石，構建了開放的物理智能生態，而生態的繁榮依賴于高質量合成數據的持續供給。光輪智能作為英偉達的核心數據合作伙伴，成為這一生態的“數據源泉”，為機器人基礎模型提供合成數據，為仿真平臺提供高保真“SimReady”資產，確保虛擬環境的物理真實性與交互準確性。

光輪智能與英偉達的合作貫穿技術全鏈路。在數據層面，其為GR00T等模型提供高質量合成數據；在資產層面，其打造的SimReady資產支持Omniverse與Isaac Sim的物理仿真；在技術共建層面，其參與Newton物理引擎驗證、Cosmos世界模型數據生成，并深度貢獻Isaac Lab平臺開源項目。通過系統化的仿真訓練閉環，光輪智能助力機器人在虛擬環境中完成海量高擬真訓練，顯著提升其在現實場景中的適應性與可靠性。

英偉達產品營銷高級總監Madison Huang在直播中回憶了與光輪智能的合作淵源。她表示，英偉達堅信仿真是解決物理智能數據瓶頸的關鍵，而光輪智能的“合成數據工廠”能力與對OpenUSD架構的認可，使其成為理想合作伙伴。“在我們急需解決方案時，光輪智能應運而生。”雙方的合作源于對合成數據的高度共識——光輪智能CEO謝晨稱“合成數據是突破物理智能數據壁壘的核心”，Madison Huang則認為“未來數據總量中，合成數據將占主導”。

英偉達內部多個項目均依賴光輪智能的支持。從GEAR實驗室到GR00T模型研發，再到西雅圖機器人實驗室，海量數據需求推動雙方合作不斷深化。例如，英偉達希望用機器人完成機架內部銅纜布線任務，而光輪智能正與Newton團隊合作研發電纜仿真專用求解器與資產，解決這一“圣杯”級難題。

光輪智能的貢獻不僅限于技術合作。其打造的仿真資產與環境，如光輪智能-YCB數據集、Kitchen仿真場景等，已被廣泛應用于英偉達Isaac Lab、DexBench等項目中，成為官方推薦內容。其平臺與Isaac Sim的深度集成，使企業能在數小時內完成復雜場景的構建、標注與數據生成，覆蓋從工廠自動化到家用機器人的全場景需求。

Madison Huang強調，高保真仿真數據是策略評估流程的基礎，而光輪智能的SimReady資產在其中發揮了關鍵作用。雙方的緊密合作，使光輪智能從技術使用者躍升為英偉達機器人仿真生態的核心基礎設施構建者與標準貢獻者。

光輪智能的客戶名單也印證了其技術實力。除英偉達外，其還與DeepMind、斯坦福大學、麻省理工學院等海外機構，以及智元機器人、銀河通用、阿里巴巴、字節跳動等國內企業展開合作。Madison Huang認為，這些合作是對光輪智能產品質量與公司愿景的最佳證明。

在近期舉辦的圓桌活動中，李飛飛教授的Behavior Challenge與光輪智能的仿真基礎設施解決方案獲得英偉達高度認可，原因在于它們填補了仿真數據領域的關鍵空白。Behavior Challenge構建的虛擬家庭環境，讓智能體完成整理桌面、做飯等真實任務，其數據集與評估標準有望成為具身智能時代的“ImageNet時刻”，推動領域從理解像素到理解世界的跨越。

如果說Behavior Challenge代表了學術界在數據集與評估標準的前沿探索，光輪智能則通過SimReady資產與數據生成能力，為物理智能的規模化落地提供產業支撐。Madison Huang觀察到，自動駕駛汽車的核心任務是“避免碰撞”，而其他機器人需“觸碰一切”完成操作，仿真技術的重要性因此愈發凸顯。

要實現“觸碰一切”的能力，仿真資產需具備物理屬性、材料特性等信息。光輪智能作為“SimReady”概念的提出者，制定了適用于仿真的資產標準。例如，其SimReady的“黃瓜”可被切開，“草莓地”可被“采摘”，這些細節背后是非剛性體模擬領域的深度積累。通過物理設備采集精確數據，并比對現實與模擬環境的力學數據，光輪智能確保了資產的物理一致性。

光輪智能的SimReady資產在計算效率上也表現優異。通過優化碰撞檢測等算法，其資產可在單張GPU上同時運行數百個仿真環境，保持機器人強化學習訓練的高效性。Madison Huang預測，未來每家實體產品工廠都將擁有數字孿生工廠與AI工廠，實現虛實聯動，而光輪智能可成為SimReady資產的核心提供方。

在英偉達的物理智能生態中，Omniverse定義虛擬世界的物理法則，Isaac Sim提供仿真引擎，光輪智能供應內容與數據，Behavior Challenge探索認知與智能的最高形態。這一體系不僅展現了英偉達模擬現實、訓練世界的野心，更預示著AI的邊界將從虛擬延伸至現實，開啟智能時代的新篇章。