Ghi chú từ biên tập viên: Bài viết này nằm trong Into the Omniverse – chuỗi bài tập trung vào cách các nhà phát triển, chuyên gia 3D và doanh nghiệp có thể cách mạng hóa quy trình làm việc bằng cách ứng dụng những tiến bộ mới nhất trong OpenUSD và NVIDIA Omniverse.
Phần mềm mã nguồn mở đã trở thành yếu tố then chốt thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực robot và hệ thống tự hành. Bằng cách cung cấp quyền truy cập vào hạ tầng thiết yếu – từ khung mô phỏng đến mô hình AI – NVIDIA hỗ trợ phát triển hợp tác nhằm đẩy nhanh tiến trình tạo ra các hệ thống tự hành an toàn và hiệu quả hơn.
Tại sự kiện CES đầu tháng này, NVIDIA ra mắt bộ công cụ mới gồm các mô hình và khung vật lý AI physical AI mã nguồn mở, nhằm thúc đẩy phát triển các robot Robot, phương tiện tự hành và các biểu hiện vật lý AI khác. Những công cụ này bao phủ toàn bộ vòng đời phát triển robot — từ mô phỏng thế giới độ chính xác cao, tạo dữ liệu tổng hợp cho đến điều phối trên nền tảng đám mây và triển khai tại biên (edge) — mang đến bộ công cụ mô-đun cho phép các nhà phát triển xây dựng hệ thống tự hành có khả năng lý luận, học tập và hành động trong môi trường thực tế.
OpenUSD thiết lập khung chuẩn thống nhất cách dữ liệu 3D được chia sẻ xuyên suốt các công cụ physical AI này, giúp phát triển các bản sao kỹ thuật số (digital twins) chính xác và tái sử dụng liền mạch từ quá trình mô phỏng đến triển khai thực tế. Thư viện NVIDIA Omniverse, xây dựng trên nền tảng OpenUSD, là nguồn dữ liệu mô phỏng chân thực đầu vào cho toàn bộ hệ sinh thái.
Từ phòng thí nghiệm đến triển lãm
Tại CES 2026, các nhà phát triển đã đưa bộ công nghệ physical AI của NVIDIA ra khỏi phòng thí nghiệm, trình diễn các máy móc từ thiết bị hạng nặng, trợ lý nhà máy đến robot xã hội và dịch vụ trên sàn triển lãm.
Bộ công nghệ tận dụng các mô hình thế giới NVIDIA Cosmos; công nghệ Isaac của NVIDIA, bao gồm khung mã nguồn mở mới Isaac Lab-Arena hỗ trợ đánh giá chính sách điều khiển; bộ sưu tập AI và dữ liệu vật lý mô phỏng mở NVIDIA Alpamayo dành cho phương tiện tự hành; và khung NVIDIA OSMO để điều phối đào tạo đa môi trường tính toán.
Trợ lý AI Cat của Caterpillar, dựa trên các mô hình mở NVIDIA Nemotron cho AI tự chủ, vận hành trên module AI biên NVIDIA Jetson Thor, hỗ trợ tương tác ngôn ngữ tự nhiên ngay trong cabin xe hạng nặng. Người vận hành có thể đặt câu hỏi kiểu “Hey Cat” để nhận hướng dẫn chi tiết từng bước cũng như điều chỉnh các tham số an toàn bằng giọng nói.
Ở phía sau, Caterpillar sử dụng thư viện Omniverse để xây dựng các bản sao kỹ thuật số của nhà máy và công trường, giúp mô phỏng bố trí máy móc, luồng giao thông và quy trình làm việc đa máy. Thông tin này được phản hồi để tối ưu hóa thiết bị, đội xe trước khi ứng dụng vào thực tế, từ đó nâng cao độ an toàn và hiệu quả vận hành có hỗ trợ AI.
LEM Surgical giới thiệu hệ thống phẫu thuật robot Dynamis, đã được FDA phê duyệt và sử dụng thường quy trong các thủ thuật cột sống. Hệ thống thế hệ mới sử dụng NVIDIA Jetson AGX Thor cho xử lý, NVIDIA Holoscan để xử lý cảm biến thời gian thực cùng NVIDIA Isaac for Healthcare để đào tạo tay robot tự hành.
LEM Surgical còn áp dụng NVIDIA Cosmos Transfer — mô hình thế giới mở, hoàn toàn tùy chỉnh cho tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên vật lý — để sinh dữ liệu đào tạo cùng khung NVIDIA Isaac Sim phục vụ mô phỏng bản sao kỹ thuật số. Được thiết kế như robot phẫu thuật song song hai tay cho các ca can thiệp mô cứng, hệ thống Dynamis mô phỏng sự khéo léo của bác sĩ phẫu thuật, cho phép thực hiện các thủ thuật phức tạp trên cột sống với độ chính xác cao, giảm bớt áp lực thể chất cho bác sĩ và trợ lý phẫu thuật.
NEURA Robotics phát triển robot nhận thức trên toàn bộ stack công nghệ NVIDIA, sử dụng Isaac Sim và Isaac Lab để huấn luyện robot Robot 4NE1 và robot dịch vụ MiPA trên các bản sao kỹ thuật số dựa trên OpenUSD trước khi triển khai trong môi trường gia đình và công sở. Công ty cũng áp dụng NVIDIA Isaac GR00T-Mimic để hậu đào tạo mô hình nền tảng Isaac GR00T cho các nền tảng robot của mình.
Bên cạnh đó, NEURA Robotics đang hợp tác với SAP và NVIDIA để tích hợp các tác nhân Joule của SAP với robot, sử dụng Mega NVIDIA Omniverse Blueprint nhằm mô phỏng và tinh chỉnh hành vi robot trong các kịch bản vận hành thực tế phức tạp, trước khi triển khai các tác nhân và hành vi vào hệ sinh thái Neuraverse của công ty cũng như các đội xe ngoài thực tế.
AgiBot ứng dụng mô hình thế giới NVIDIA Cosmos Predict 2 làm nền tảng cho nền tảng Genie Envisioner (GE-Sim), cho phép tạo ra video hành động có điều kiện dựa trên các tiên nghiệm về thị giác và vật lý chắc chắn. Kết hợp dữ liệu này với Isaac Sim, Isaac Lab và hậu đào tạo trên dữ liệu riêng của AgiBot giúp chính sách phát triển tại Genie Envisioner được chuyển giao một cách đáng tin cậy hơn đến robot Robot Genie2 và robot nhỏ gọn dựa trên Jetson Thor.
Intbot sử dụng mô hình mở NVIDIA Cosmos Reason 2 để trang bị cho robot xã hội của mình khả năng “giác quan thứ sáu” với thế giới thực — khai thác năng lực suy luận của mô hình để nhận diện các tín hiệu xã hội đơn giản và bối cảnh an toàn vượt ra ngoài việc thực thi kịch bản cố định. Trong hướng dẫn Cosmos Cookbook, Intbot trình diễn cách các mô hình thị giác ngôn ngữ suy luận hỗ trợ robot trong việc quyết định thời điểm phát ngôn và tương tác tự nhiên hơn với con người.
Các nhà phát triển robot áp dụng bộ công cụ và khung mới như thế nào
NVIDIA vừa giới thiệu Agile—động cơ dựa trên Isaac Lab dành cho điều khiển và vận động Robot với quy trình từ mô phỏng đến thực tế đã được xác thực chuyên biệt cho các chính sách học củng cố (reinforcement learning) trên các nền tảng như Unitree G1 và LimX Dynamics TRON.
Nhà phát triển robot có thể sử dụng cấu hình nhiệm vụ tích hợp, mô hình toán học quá trình quyết định Markov để điều chỉnh chính sách, công cụ huấn luyện và đánh giá có độ xác định cao của Agile. Các chính sách này sau đó được thử nghiệm áp lực trong Isaac Lab trước khi chuyển giao hành vi vận động và toàn thân lên robot thực với hiệu suất tối ưu.
Hugging Face và NVIDIA hợp tác gắn kết cộng đồng phát triển robot qua việc tích hợp mô hình NVIDIA Isaac GR00T N và khung mô phỏng trực tiếp vào hệ sinh thái LeRobot. Giờ đây, nhà phát triển có thể truy cập mô hình Isaac GR00T N1.6 và Isaac Lab-Arena ngay trong LeRobot để đơn giản hóa việc đào tạo và đánh giá chính sách.
Đồng thời, robot Robot mã nguồn mở Reachy 2 của Hugging Face đã tương thích hoàn toàn với NVIDIA Jetson Thor, cho phép triển khai trực tiếp các mô hình hành động thị giác ngôn ngữ (VLA) tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động trong môi trường thực tế.
ROBOTIS, nhà phát triển hàng đầu về servo thông minh, bộ truyền động công nghiệp, cánh tay robot, nền tảng Robot mã nguồn mở và bộ kit robot giáo dục, xây dựng quy trình sim-to-real nguồn mở dựa trên công nghệ NVIDIA Isaac. Quy trình bắt đầu bằng tạo dữ liệu độ nét cao trên Isaac Sim, mở rộng bộ dữ liệu đào tạo qua GR00T-Mimic để tăng cường dữ liệu, sau đó tinh chỉnh mô hình Isaac GR00T N dựa trên VLA và triển khai trực tiếp lên phần cứng — rút ngắn khoảng cách từ mô phỏng đến nhiệm vụ thực tế với độ tin cậy cao.
Tham gia ngay hôm nay
Tìm hiểu thêm về OpenUSD và phát triển robot thông qua các tài nguyên sau:
- Đọc bài blog kỹ thuật này để biết cách phát triển năng lực Robot đa năng với NVIDIA Isaac và GR00T N1.6.
- Đọc bài blog kỹ thuật này để học cách đánh giá chính sách robot đa năng trong mô phỏng sử dụng NVIDIA Isaac Lab – Arena.
- Tìm hiểu cách hậu đào tạo Isaac GR00T với hướng dẫn video hai phần này.
- Xem bài trình bày đặc biệt CES của nhà sáng lập kiêm CEO NVIDIA – Jensen Huang.
- Nâng cao kỹ năng phát triển robot qua lộ trình học tập tự tốc độ về robot của NVIDIA.
- Tham gia Cuộc thi Cosmos Cookoff, thử thách physical AI thực hành, trong đó các nhà phát triển sử dụng Cosmos Reason để phát triển hệ thống robotic, tự hành và quy trình AI thị giác.