北京
在具身智能走向工业现场的进程中，机器人不仅要“看懂”指令，更要“摸得准、记得住、学得快”。杭州柯林正与 NVIDIA 共同探索一条以力觉感知、高性能执行、世界模型与长程任务规划驱动的工业具身智能落地路径——让机器人在精密装配、重载搬运、电力巡检等真实工业场景中，具备接触任务的精准操作能力、跨小时多步骤的长程任务执行能力，以及持续进化的学习能力。
在推进工业具身智能落地过程中，杭州柯林面临诸多挑战：
- 通用视觉语言动作模型缺乏力觉理解，难以稳定完成高精度接触任务；
- 高性能执行部件的动力学、摩擦、回差、热特性难以在真实产线反复验证，仿真与真机之间存在明显的虚实鸿沟；
- 工业场景数据采集成本高且部分工况存在安全风险，难以获得规模化、多样化的训练数据；
- 缺少覆盖真实光照、材质与几何细节的高保真数字孪生环境，制约了策略训练与安全测试的效率；
- 复杂工业任务缺乏可检索、可更新、可复盘的长期记忆能力，机器人难以稳定完成跨小时、多工位、多工具的长程任务，也难以在未见的技能组合下完成新任务，任务级泛化能力不足。
为此，杭州柯林基于 NVIDIA 物理 AI 全栈技术，构建了覆盖仿真训练、模型学习、边缘部署与场景重建的完整技术链路：
- 依托 NVIDIA Isaac Lab 搭建接触任务与执行器动力学的高保真仿真与强化学习训练环境；
- 借助 NVIDIA Isaac GR00T 构建融合力觉的 Vision-Language-Force-Action 策略，提升接触类任务的理解与执行能力；
- 以 NVIDIA Jetson Thor 作为工业机器人机载计算平台，实现边缘侧实时推理与力觉闭环控制；
- 利用 NVIDIA Cosmos + Omniverse 生成变电站、装配工位等工业数字孪生场景的合成数据，构建数据飞轮；
- 通过 NVIDIA NuRec 对工业现场进行高保真三维光场建模，加速真实场景转化为可交互数字孪生资产；
- NVIDIA GPU 服务器作为本地训练集群，承载 GR00T 力觉策略微调、Cosmos 合成数据生成及长程任务规划基座大模型的训练负载。
在 NVIDIA 全栈物理 AI 的助力下，目前，杭州柯林已在多个关键环节取得阶段性成果：
- 完成插装、压装等首批工业接触任务的仿真训练与真机验证，典型技能的任务成功率达到 80% 以上。
- 力觉增强策略上线后，机器人对接触、卡滞、过载等异常状态的识别与自动纠偏能力明显提升，装配类任务的误判率显著下降。
- 借助 NVIDIA NuRec，单场景数字孪生资产的建模周期较传统人工建模大幅缩短，为规模化场景复用打下基础。
- 依托 Isaac Lab 仿真训练与 Cosmos 合成数据，大幅降低了对高风险真实工况数据采集的依赖，训练数据获取成本明显下降。
- 基于 NVIDIA Jetson Thor 的边缘部署，实现了力觉闭环推理的毫秒级响应，支撑工业机器人在装配、巡检等场景的稳定实时执行。
- 长程任务规划基座大模型完成 2 项跨区域、多步骤电力巡检任务的公开演示，验证了任务中断续接与异常恢复能力，机器人可在长程任务中断后自动定位断点并继续执行。
杭州柯林副总经理聂明军表示：“通过与 NVIDIA 在 Isaac Lab、Isaac GR00T 和 Cosmos 世界模型上的联合创新，我们把杭州柯林在六维力觉、行星滚柱丝杆、具身智能基座大模型的产业积累，真正转化成了机器人在工业现场‘敢碰、能扛、记得住、会规划’的能力。这只是杭州柯林工业具身智能规模化落地的第一步。”
以上为案例摘要内容，点击链接阅读完整内容：力觉赋能、精密执行、具身智能基座大模型：NVIDIA 助力杭州柯林加速工业具身智能落地 | NVIDIA 英伟达博客
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