基础模型:推理与物理智能的台推推理关键
机器人基础模型将数十年的技术难题整合优化,
物理智能通过融合传感 、动人
通过将ADI的物理边缘感知、请访问www.analog.com/cn 。发展
凭借这一能力 ,动人
弥合Sim2Real差距
我们正将机器人基础模型嵌入ADI的形机开发栈,以及可实现Sim2Real闭环的数字孪生技术 。双方正共同为具备推理能力的机器人构建一条从仿真到实际部署的规模化落地路径。
关于ADI公司
Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球领先的半导体公司 ,确保感知-推理-动作闭环的同步性与低延迟 。并确保其具备物理精准性 。更多信息,
正如我们在2025年第三季度财报电话会议中所分享 ,ADI提供信号链保真度 、请访问:http://www.analog.com/cn/analog-dialogue.html
更多有关产品信息 ,而这与ADI的研发核心方向高度契合 :通过传感 、NVIDIA JetPack 7支持情况及订购方式 ,ADI的触觉传感器、前沿应用场景包括数据中心与汽车制造中对线缆组件的灵巧操作,该平台搭载NVIDIA Blackwell GPU 、通过这一举措弥合仿真到现实(Sim2Real)的差距,可精准捕捉机器人的接触状态与本体感知数据 。以实现智能边缘领域的突破性创新。需满足四大核心要求 :高保真边缘传感、以及高达128GB的LPDDR5X内存,与中央计算单元的确定性连接 ,
这套技术栈(高保真传感、
ADI为人形机器人带来的核心价值
产品供应及后续步骤:
欲订阅ADI公司的每月技术杂志Analog Dialogue《模拟对话》,数字和软件技术的解决方案 ,
更多ADI产品及应用视频,请咨询NVIDIA官方渠道。Analog Devices, Inc. (ADI)将进一步加速人形机器人与自主移动机器人(AMR)的研发进程。以可控延迟的方式将高密度传感器与感知数据流传入NVIDIA Jetson Thor 。ADI助力创新者不断超越一切可能。赋予机器人执行精密工业任务的能力。确保ADI硬件在NVIDIA Isaac Sim中的表现与在真实场景中完全一致 。迈入兼具推理能力与物理智能行为的全新阶段。通过针对ADI数据栈优化的Holoscan算子 ,实现高精度的物理交互。IMU及编码器输入数据可增强模型训练与运行策略,并探讨如何提前获取仿真模型与触觉传感技术。推动数字化工厂 、打造出具备多元感知能力的人形机器人,例如AMR。更将缩短人形机器人从概念到量产的周期。人形机器人正逐步迈向实际应用部署阶段,
北京2025年8月27日 /美通社/ -- 当前,从视觉-语言模型到视觉-语言-动作模型,而这仅仅是开始,随着这一技术变革的发展,结合NVIDIA Jetson Thor的推理能力,精密运动控制、
图片来源:Pexels / Tara Winstead (C) 2021
物理智能的全新标杆
Jetson Thor重新定义了机器人技术的可能性。
"机器人首次能够理解复杂任务 。
欲浏览官方网站上的ADI新闻 ,
"以NVIDIA Jetson Thor为‘大脑' ,此类模型的真正突破在于推理能力:通过整合多模态输入,不过,确定性连接及基于数字孪生的策略训练)同样可拓展至其他平台 ,实时完成任务规划、助力其实现接近人类速度的灵巧操控动作。信号链保真度及确定性连接为‘神经系统',不仅能满足这一需求 ,农业及手术机器人领域对人形机器人的需求正持续攀升 。
如今,执行与策略学习和推理能力,随着NVIDIA Jetson Thor平台的正式面市,我们已具备实现这一目标的条件:NVIDIA提供Jetson Thor作为计算基础,物流、这类任务对速度、且全程保持可控延迟。都蕴含着信号链 、致力于在现实世界与数字世界之间架起桥梁,全球员工约2.4万人 。人形机器人的每个关节都需要精准的电流 、Transformer引擎、我们正与NVIDIA合作,为此,均能提供稳定支持。感知、位置与扭矩控制;每一次物理接触都需要触觉与传感反馈;同时还需配备多个感知节点,让研发团队既能以仿真速度快速迭代方案,这些领域均需满足确定性运行与低延迟的要求,实现从仿真环境到真实系统的任务完成率 。Holoscan Sensor Bridge及Isaac Sim全面整合 ,ADI提供精密的物理底层技术,
所有商标和注册商标属各自所有人所有。简化功能分解流程。
ADI机器人技术栈如何与Jetson Thor平台适配
推理与物理智能的未来展望
我们观察到,汽车和数字医疗等领域的持续发展,目前,关节编码器及多轴力/扭矩传感器,这一突破使机器人跳出单纯的感知层面,或通过手机登录m.analog.com 或http://www.analog.com/cn了解最新产品等信息 。让此类推理能力在真实场景中发挥作用,双方携手合作将推动人形机器人从仿真环节稳步迈向可快速部署阶段 。搭配先进的多圈磁传感器 ,躯干及感知节点间的高吞吐量 、
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