達明如何運用輝達Isaac GR00T平台縮短AI機器人建置週期？

Question

Accepted Answer

達明透過把工作流程「全套導入」輝達 Isaac GR00T 人形機器人開放式開發平台，讓從數位孿生到實體部署的銜接更直接，因此能壓縮 AI 機器人建置週期。其核心做法是先用遠端動作重定向與多模態模型完成訓練，再在虛擬環境先行評估，最後用 Isaac ROS 串聯感測器與致動元件落地到 TM Xplore I 等實體系統，形成可重複的開發閉環。

達明先用「示範與高精度資料採集」降低前期反覆調參的時間成本，藉由與晶翔機電合作，透過 VR 裝置與專屬 MOXI 穿戴式動作捕捉衣，把人類專家經驗數位化。整合 NVIDIA Isaac Teleop 後，系統可進行高保真遠端操作與即時動作重定向，並同步控制虛擬與實體機器人，這種把非結構化環境細緻動作快速轉成可用資料的流程，能減少企業在客製化資料蒐集與初期訓練上的等待時間，因而間接縮短建置週期。

在「AI 基礎架構與多模態技能學習」階段，達明把訓練與推理框架對齊 Isaac GR00T，藉由整合 QCT 針對 Physical AI 的基礎架構、並以輝達加速運算硬體為核心（包含 HGX H200 系統與 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 架構 GPU），部署 Isaac GR00T 1.7 開放式推理 VLA 模型。該模型同時具備進階視覺感知、語言理解與機器人動作推理能力，能讓機器人從固定指令轉向理解人類意圖並進行任務層級決策，當模型能力與平台框架一致時，後續從訓練到部署的適配工作量通常會下降，建置週期就更容易被壓縮。

達明最後用「先虛擬評估、再實體部署」的節奏，直接把 Isaac GR00T 的能力落到可驗證的工程流程中：訓練完成的模型會先在輝達 Isaac Lab Arena 進行虛擬評估，再部署至 TM Xplore I 等實體機器人系統。透過輝達 Isaac ROS 串聯感測器、致動元件與 AI 功能，能在模型已完成虛擬驗證的前提下縮短實體除錯迭代時間，讓系統更快進入倉儲搬運到動態無序抓取等高價值場景的落地驗證。

綜合來看，達明把 Isaac GR00T 作為「彌合數位開發與現實世界」的關鍵開放式平台，並搭配 Teleop 遠端動作重定向、QCT 算力與 VLA 推理模型、以及 Isaac Lab Arena 與 Isaac ROS 的串接流程，使企業在跨平台導入（Cobot 產線到人型機器人應用）時能降低重複開發成本，同時把部署週期縮短，正對應其所界定的建置瓶頸。

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