人形機器人要從展示走向實際工作，除了機器本體，還要解決資料蒐集、模擬訓練、系統整合與安全驗證等問題。 NVIDIA（輝達，NASDAQ：NVDA）21日在 GTC Berlin 擴充 Isaac 機器人開發平台；合作夥伴思靈機器人則宣布推出 Agile ONE SN 參考人形機器人，採用 NVIDIA Isaac GR00T 與 Jetson Thor，提供研究人員與開發者進行開發及驗證的平台。 Agile ONE SN具備31個自由度，並計畫整合 NVIDIA Halos 安全系統。 NVIDIA在主題演講中表示，參考機器人預計於2027年推出，並可望將研究者的初期設定時間由數週縮短至數天。

參考設計讓團隊能在既有硬體與軟體基礎上開始測試，不必從零建立機器人系統；不過，這並不代表機器人已能直接在各類工廠或服務場域工作，實際能力仍須依任務需求訓練及驗證。 Agile ONE SN提供人形機器人開發起點 NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳表示：「通用型機器人正以驚人的速度發展，機器人領域的 ChatGPT 時刻即將到來。 」他指出，NVIDIA以 Isaac 開放式平台提供模型、資料、模擬工具與運算系統，目標是協助開發者把物理 AI 帶進不同產業。 對研究團隊而言，參考機器人提供的是共同起點，仍需自行決定機器人要學會哪些動作、如何感知環境，以及在發生錯誤時如何安全停止。

此次平台更新包括 Isaac OS 執行階段框架，以及用於機器人學習的 Isaac Lab 3.0。 前者支援機器人系統執行，後者則用於模擬訓練與學習；NVIDIA也推出開放式工作流程與資料資源，協助開發者建立從資料生成、訓練到評估的流程。 團隊可先在模擬環境中測試機器人的動作，再將訓練結果部署至實體設備，降低每次修改都要直接操作實機的時間與成本。 Isaac串起資料、模擬訓練與實機部署 模擬訓練能讓機器人在虛擬環境中反覆練習，也能測試不同場景與任務條件，但模擬結果仍須經實體機器人驗證。 現場的光線、地面、物件位置及人員動線都可能影響機器人表現，開發者必須確認模擬中學到的能力能否轉移到真實環境。

Isaac平台提供工具鏈，並不等於免除實地測試與安全驗證。 NVIDIA表示，歐洲機器人生態系中的 ABB Robotics、Flexion、Hexagon Robotics、Humanoid、KUKA、NEURA Robotics、Sereact 與 Universal Robots，正採用其開放式機器人平台推進自主系統。 合作業者涵蓋工業機器人、人形機器人與自主應用，顯示 Isaac 的目標不限於單一機器人型態。 從 Agile ONE SN 參考設計到 Isaac OS、Isaac Lab 及開放工作流程，NVIDIA試圖提供一套從模擬延伸至實機的開發工具。

這套平台能否加速機器人落地，仍要看開發者能否取得足夠資料、完成任務訓練，並在實際工作環境中通過可靠度與安全性驗證。