面对疫情带来的劳动力短缺问题，市场对智能机器人的需求正在不断增长。根据ABI Research的数据，工业和商业机器人的装机量将从2020年的310万台增长到2030年的2000万台，增幅超过6.4倍。ABI Research 的数据显示，全球移动机器人市场预计将增长 9 倍，从 2021 年的 130 亿美元增长到 2030 年的超过 1230 亿美元。
为了开发、验证和部署这些新的AI机器人，企业需要使用模拟技术将这些机器人放到真实的场景中。为此，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋先生在今年秋季的GTC大会上宣布将Isaac Sim 机器人仿真平台移至云端，开发者可以通过三种方式获取云中的 Isaac Sim。
在2022年底举办的CES上，NVIDIA发布了Isaac Sim的重大更新，并正式宣布NVIDIA Isaac Sim 2022.2版本上市。新版本重点提高了制造和物流机器人用例的性能和功能，并支持将人添加到模拟环境中。由于更多的资产和流行的机器人被预先集成，减少了模拟前的时间。对于ROS开发者，增加了对ROS2 Humble和Windows的支持。对于机器人研究人员来说，新版本有大量的新功能，旨在推进强化学习、协作式机器人编程和机器人学习。
新功能面向不同场景需求，加速推进机器人应用落地
为了推进机器人在各种场景应用中的落地，NVIDIA Isaac Sim 2022.2版本重点针对仓库物流、制造业机械手、车队路线等场景进行了优化。
在仓库物流场景中，Isaac Sim在上一版本中即包含了仓库建造工具，在新版本当中加入了一个构建真实的传送带工具和一个人员模拟器，能够实现将数字人添加到仓库环境中，有助于企业验证在人类附近工作的机器人的感知和安全系统。
面对制造行业中机械手机器人的应用场景，2022.2版本在处理机械手机器人的运动控制方面有许多新功能。Isaac Sim中更新的运动生成扩展程序简化了运动控制算法在模拟中的集成和基准测试。所包括的算法RMPFlow，为机器人创建平滑的轨迹，具有智能防撞功能。除了提高性能外，此版本还提供了许多可用性改进，包括Lula机器人描述文件的图形编辑器。
除此之外，2022.2版本还针对车队行车路线进行了优化，推出Isaac Sim的cuOpt扩展，这是直接与Isaac Sim集成的NVIDIA cuOpt引擎的部署。NVIDIA cuOpt是一个运营研究优化API，可帮助开发人员创建复杂的实时车队路线。这些API可用于解决具有多个约束的复杂路由问题，并提供新功能，如动态重新路由、作业调度和机器人路径规划，同时利用亚秒级解算器响应时间。
与此同时，NVIDIA Isaac Sim 2022.2版本还针对开发者提供了ROS支持升级和研究工具。在ROS支持升级方面，对ROS的支持已升级到支持ROS 2 Humble，并且可以在这个版本中轻松模拟和测试同样基于Humble版本的Isaac ROS。在Windows机器上也增加了对ROS 2的支持。
为了方便开发者，NVIDIA Isaac Sim 2022.2版本还提供了为机器人研究人员设计的重要新功能包括Isaac Gym（强化学习）的性能改进。用于协作机器人编程的Isaac Cortex有了新的例子。最后，一个新的开源工具Isaac ORBIT为机器人学习和运动规划提供了模拟操作环境和基准。
除了以上重点升级功能之外，NVIDIA Isaac Sim 2022.2版本还有传感器支持、新的Sim Ready Assets教程、添加新的机器人等方面进行了重要升级，并且在用于强化学习的Isaac Gym和用于协作式机器人编程的Isaac Cortex均取得了进展。另外，新工具Isaac ORBIT为机器人学习和运动规划提供了模拟操作环境和基准。
不难发现，NVIDIA Isaac Sim 2022.2版本已经将场景化落地作为重点，其目的就是帮助企业推进机器人的落地应用，加速建立自动化的流程，解决企业面临的人手不足等挑战，推进企业的可持续发展。
开放云端访问能力，便于开发者轻松使用Isaac平台
作为基于NVIDIA Omniverse平台而构建的一个机器人模拟应用与合成数据生成工具，NVIDIA ISAAC Sim 在发布2022.1版本时就明确了其将通过NVIDIA Omniverse Cloud 平台提供给广大开发者和用户，以便于开发者和用户轻松获取，便于利用。
在CES上，NVIDIA正式开放Isaac Sim云端访问能力，这就意味着全球从事机器人项目的多学科团队、个人可以通过多种方式在云中访问 Isaac Sim 的强大功能，因此能够在满足其需求的工作流中大规模开发、测试和训练支持 AI 的机器人。与此同时，还可以在测试和训练虚拟机器人方面进行合作，提高可及性、灵活性和可扩展性。
针对在使用机器人系统构建新设施或扩展现有的自主系统时，缺乏足够的训练数据往往是阻碍部署的“拦路虎”问题，Isaac Sim通过Isaac Replicator，使开发者能够创建大规模的基准真实数据集，模仿真实世界的物理环境。
在部署后，由于自动化需求的扩大，需要通过动态路线规划来操作由数百个机器人组成的高效率机队。NVIDIA cuOpt是一个通过自动化提高运营效率的实时机队任务分配和路线规划引擎。
推进机器人生态系统建设，驱动企业的可持续发展
NVIDIA自发布Isaac Sim以来，就大力推进机器人生态系统的建设工作。时至今日，Isaac Sim已经在不同行业的不同场景中落地，为企业提供了具有任务意识的机器人的编程，让机器人编程变得像游戏 AI 编程那样简单。
据了解，德国工业控制和自动化公司 Festo使用 Isaac Sim 中的 Isaac Cortex 工具来简化协作机器人技能的编程。Cortex 框架可以协调 Isaac 工具并将它们组合成一个聚合的机器人系统，用于控制 Omniverse 中的虚拟机器人和现实世界中的物理机器人。
Telexistence在日本的300家便利店中部署了饮料补货机器人；为了提高安全性，德国联邦铁路正在训练AI模型，以处理至关重要但在现实世界中很少发生的意外极端事件，比如行李掉在火车轨道上；Sarcos Robotics正在开发在可再生能源装置中挑选和放置太阳能电池板的机器人。
据介绍，Ready Robotics正在使用Isaac Sim教授工业机器人的编程；Universal Robotics正在使用Isaac Sim培养工作队伍，在云端训练终端操作员。
数据显示，当前已有超过一百万开发者在使用NVIDIA Isaac机器人平台，超过一千家企业依赖于该平台的一个或多个部分，比如许多企业已部署了使用Isaac Sim在虚拟世界中开发和测试的实体机器人。NVIDIA Isaac Sim生态系统已经涵盖了从物流、制造到零售、能源、可持续农业等多个行业。
