黄仁勋人人王人见得多了，但你见过他女儿讲具身智能吗？
这不，黄仁勋女儿Madison Huang初度公开亮相直播访谈节目，看成英伟达 Omniverse 与物理 AI 高等总监，与光轮智能 CEO 谢晨，以及光轮智能增长负责东谈主穆斯塔法一谈，对"如何放松机器东谈主在诬捏与践诺之间的差距"张开真切研究。
光轮智能是一家专注于仿真合成数据技艺的公司。和专注于大模子的企业不同，他们的中枢计算是匡助 AI 更好地走漏和干预物理全国。当前主要聚焦于具身智能和自动驾驶两大场景。
在一个半小时的访谈时期内，三东谈主建议了一系列伏击不雅点：
合成数据对于治理机器东谈主数据逆境至关伏击 。
光轮智能的 SimReady 财富不仅要视觉准确，更伏击的是物理准确。
英伟达和光轮智能正在共同开发 Isaac Lab Arena ——一个用于基准测试、评估、数据聚集和大界限强化学习的下一代开源框架和平台。
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底下具体来看。
诳骗合成数据和仿真来治理机器东谈主数据不容
访谈一负责运转，主握东谈主 Edmar Mendizabal（Omniverse 社区司理）就开门见山抛出了一个许多东谈主王人很酷好的问题。
英伟达与光轮智能的配合关系是如何运转的？
Madison 解答谈，英伟达里面许多样式王人依赖于光轮智能的相沿。举例，Gear Lab 正在构建通用智能体模子，西雅图机器东谈主实验室正在开展大批波及搏斗操作和精密安装的任务。
对谈话模子的商议东谈主员来说，他们不错诳骗通盘这个词互联网的数据去锻真金不怕火 LLM。但对机器东谈主领域来说，情况却透顶不同，他们必须去手动聚集数据，这亦然为什么会有那么多数据聚集工场的出现。
在这种短缺数据的情况下，英伟达以为，仿真等于治理决策，因此需要一个合成数据工场，同期也但愿配合股伴认可 OpenUSD 的愿景，将其看成构建仿真就绪财富（SimReady Assets）的基础。
2023 年，光轮智能修复了，计算等于诳骗合成数据和仿真来侵略机器东谈主数据瓶颈。
但当时机器东谈主领域还处于非常早期的阶段，是以他们先从自动驾驶的合成数据问题动手，随后，配合简直彭胀到英伟达的各个团队。
挑升旨道理的是，谢晨曩昔等于英伟达自动驾驶仿真负责东谈主，兜兜转转，当前又在为英伟达责任了。
接下来，主握东谈主又问谈："那当前机器东谈主从诬捏到践诺（Sim2Real）还存在哪些问题。"
谢晨恢复说：
对于自动驾驶来说，Sim2Real 是最容易治理的，因为它主要依赖视觉感知。而对于机器东谈主来说，一切王人波及物理搏斗，最伏击的是操作才能（manipulation）。同期，它还需要聪惠手和触觉传感器配合使用，因此问题变得愈加复杂。
中枢问题就在于物理准确性。
以雪柜为例，当你拉开门时，会嗅觉到磁吸密封条产生的力的作用，还有拉抽屉时会嗅觉到多重摩擦，这些物理特点王人非常精准。
而要已矣这种物理准确性，数据非常伏击，高质地的数据是干预机器东谈主锻真金不怕火系统、生成正确算法的环节。
因此，谢晨还终点提到了数字金字塔的理念。
他以为，要让具身智能竟然部署到践诺全国需要消费巨量的数据，骨子上比大型谈话模子所需的数据还要多。这就酿成了一个苍劲的数据不容，而践诺全国数据无法透顶治理这个问题。
以自动驾驶为例，践诺中有大批驾驶员和汽车在谈路上运行，但在工场、家庭等环境中，机器东谈主数目却非常有限。
因此，合成数据将成为治理具身智能数据瓶颈的最伏击、最主要的数据来源。
他们借助了大批物理招引来聚集精准的数据，并将其已矣到仿真环境中。同期，他们还假想了一些阵势去对比真实全国中的力和仿真中的力，以确保二者匹配。
除了数据外，另一个令谢晨以为伏击的点等于高效。
他提到，强化学习非常伏击，但要运行大界限强化学习，就必须确保不同类型的仿真在狡计上非常高效。
为了让大批仿真环境同期运行，他们用浅易又高效的环节（如基本几何体和凸包）来检测碰撞，这么既能保握弥散准确，又能纯粹大批狡计资源。
之后，谢晨还讲到了电缆仿真。电缆既像柔性物体，但又在某些情况下又发扬得像刚体，是以它的仿真其实非常防碍。
为了让机器东谈主学习如何操作电缆，光轮智能与 Newton 及英伟达配合，为电缆构建求解器，并研发仿真就绪财富来构建这种仿真。
家喻户晓，东谈主与动物的区分是东谈主会使用器具，是以如何教机器东谈主正确诳骗器具完成特定操作变得越来越环节。
举例，让机器东谈主在仿真中切割黄瓜曲直常防碍的，这不单是是为了数据聚集，更伏击的是要相沿强化学习。
为此，光轮智能已与英伟达 Isaac Sim 实验室张开配合，共同死力于攻克仿真到践诺的挪动挑战。
临了，谢晨提到，光轮智能还在与英伟达共同构建 Isaac Lab Arena ——一个面向下一代基准测试、评估数据聚集和大界限强化学习的框架平台，该样式已在 CoRL 大会上由英伟达负责发布。
黄仁勋子女
访谈限度，我们再来扒一扒很少出头的黄仁勋的两个子女。
起初是女儿 Madison，华文名黄敏珊，现年 34 岁。
2020 年加入英伟达领先担任市集营销实习生，实习四个月后成为了 Omniverse 部门的步履营销司理，之后一直在该部门任职。
Madison 在英伟达一齐担任了家具营销司理、高等家具营销司理等职务，直到本年 3 月成为高等总监。
令东谈主惊诧的是，Madison 领先干的居然是烹调。
2012 年，她在好意思国烹调学院得回了烹调艺术工商料理学士学位，之后到蓝带厨艺学院学习制作甜点以及葡萄酒，并曾在纽约和旧金山担任厨师。
2015 年，Madison 再行回到巴黎，加入糟塌行业，在 LVMH 公司担任市集营销与开发司理。在 LV 责任时间，Madison 还学习了伦敦政事经济学院干所有据科学的短期课程。
在 2019 年，Madison 和哥哥 Spencer 一谈修读了 MIT 的短期 AI 高管课程。
之后，她于 2021 年得回了伦敦商学院的 MBA 学位，彼时她如故是英伟达的负责职工。
说完老黄的女儿，怎样能不接着提提他犬子呢？
雷同"袭取父业"的，还有 Madison 的哥哥 Spencer，华文名黄胜斌，本年 35 岁。
他在英伟达的职位是机器东谈主家具线司理，负责开发用于机器东谈主的 AI 模子与仿真软件。
Spencer 在 2022 年加入英伟达，起头的职位是 Isaac Sim Cloud 团队家具司理。
前边先容 Madison 时说过，兄妹二东谈主曾一同参加 MIT 的短期 AI 高管课程，不外 Spencer 还罕见多读了对于东谈主机交互的课程。
之后，Spencer 先是到哈佛商学院读了短期课程，之后也读了 MBA，不外是在纽约大学，2022 年得回学位。
挑升旨道理的是，更早之前，Spencer 的身份是别称酒吧操纵东谈主。
2012 年，Spencer 在好意思国最大的私立艺术与媒体学院——芝加哥哥伦比亚学院本科毕业，主修国外市集和文化商议两个地点。
毕业后，老黄让他专门"回梓里"学了一年华文，等于在这段时期，Spencer 创立了他的鸡尾酒酒吧—— R&D Cocktail Lab，况且一干等于八年。
据悉，这家酒吧屡获国外大奖，并曾入选亚洲 50 佳酒吧，不外当前谷歌舆图涌现该酒吧如故永久破产。
好好好开云kaiyun.com，富二代要专心收受家业了是吧。