Stack fizycznej AI
Na czym naprawdę się buduje i trenuje — Nvidia Isaac/GR00T, ROS 2, symulacja i cyfrowe bliźniaki, zbieranie danych przez teleoperację oraz edge compute, który to wszystko uruchamia na robocie.
Z czego naprawdę składa się stack fizycznej AI: pełny stos od symulacji po edge compute
Pełny przegląd stosu fizycznej AI — od symulacji i cyfrowych bliźniaków, przez modele GR00T i ROS 2, po edge compute na Jetson Thor — z realnymi liczbami, kosztami i przykładami wdrożeń.
CzytajW tym obszarze
01Agentic engineering dla fizycznej AI: dlaczego pętla robota to nie pętla agenta programistycznegoHarness, pamięć, ewaluacja i nadzór z agentic engineering przełożone na stack fizycznej AI: dlaczego pętla percepcja-decyzja-działanie robota niesie fizyczne stawki i twarde terminy czasu rzeczywistego, jakich agent programistyczny nigdy nie zna.02Nvidia Isaac i GR00T: czym są i dlaczego większość zespołów robotycznych już na nich budujeIsaac to platforma symulacji i sterowania robotami od Nvidii, GR00T to rodzina modeli fundamentowych do sterowania ich ciałem — wyjaśniamy, jak to działa i kto już z tego korzysta.03ROS 2 w produkcji: co się zmienia przy przejściu z laboratorium do floty robotówDlaczego to, co działa na jednym robocie w laboratorium, sypie się przy dziesięciu jednostkach w hali produkcyjnej — i jak DDS, wersje ROS 2 oraz alternatywy takie jak Zenoh zmieniają tę grę.04Symulacja robotów i cyfrowe bliźniaki: jak zespoły trenują polityki, zanim dotkną realnego sprzętuDlaczego zespoły robotyczne uczą swoje algorytmy w wirtualnych kopiach świata, zanim uruchomią je na prawdziwym ramieniu czy nogach — i jakie silniki fizyki (MuJoCo, Isaac Sim, Genesis, Newton) za tym stoją.05Teleoperacja i wąskie gardło danych: jak firmy humanoidalne naprawdę zbierają dane treningoweZa każdym modelem humanoida wciąż stoi człowiek sterujący robotem krok po kroku. Jak Figure, 1X i Tesla zbierają dane treningowe metodą teleoperacji.