- ABB 机器人将 NVIDIA Omniverse 库集成到 RobotStudio^® 中，为工业界提供物理 AI，将虚拟训练到实际部署的差距缩小至高达 99% 的精度

- 全新 RobotStudio HyperReality 将于 2026 年下半年推出，将从根本上改变制造商扩展生产的速度和可靠性，最高可降低 40% 的成本，并将产品上市时间缩短 50%

- 覆盖全系列广泛的工业应用，富士康正在消费电子产品组装中进行实际试点

- 在 NVIDIA GTC 大会上，机器人劳动力公司 WORKR 将展示如何使用该解决方案帮助美国各地的制造商应对关键的劳动力短缺问题 

ABB 机器人3月9日宣布，正在将 NVIDIA Omniverse 库集成到 ABB 机器人的 RobotStudio^® 中，以帮助制造商在实际机器人应用中部署物理 AI。

ABB 机器人总裁Marc Segura表示："今天，利用 NVIDIA 的加速计算和仿真技术，我们通过缩小仿真到现实的差距，消除了在全球范围内大规模实现工业和物理 AI 应用的最后障碍。五十多年来，ABB 机器人一直引领着智能工业自动化的发展，从率先推出第一代全电动工业机器人，到通过 RobotStudio^® 推进数字孪生仿真，再到开创自主多功能移动机器人的新领域。今天与 NVIDIA 的联合公告，将物理 AI 大规模地带入了工业界。"

此次合作专注于将 ABB 机器人的软件编程、设计与仿真套件 RobotStudio，与 NVIDIA Omniverse 库的物理精确仿真能力相结合，以弥合长期存在的技术"仿真到现实"的差距。开发者可以在数字孪生中仿真机器人，并生成合成数据来训练其物理 AI 模型，使各种类型和规模的企业都能为不同的工业工作流程部署 AI 驱动的机器人。

名为 RobotStudio HyperReality 的方案，其产生的物理精确仿真和基础模型将通过真实世界的数据反馈不断优化，实现系统的持续改进。这些模型可用于训练世界上任何地方的任意数量的 ABB 机器人，并达到工业界所要求的可靠性和精度。

NVIDIA 机器人和边缘 AI 副总裁 Deepu Talla 表示："工业界需要物理精确的仿真来弥合虚拟训练与大规模部署 AI 驱动机器人之间的鸿沟。将 NVIDIA Omniverse 库集成到 RobotStudio 中，为 ABB 机器人独特的虚拟控制器技术带来了先进的仿真和加速计算能力，从而加速各种规模的制造商将复杂产品推向市场的进程。" 

缩小"仿真到现实"的差距

仿真精度与真实世界的光照、材质和环境之间长期存在的差异被称为"仿真到现实"的差距。几十年来，这一差距限制了制造商在虚拟世界中设计和开发先进制造工艺的能力。

通过将 NVIDIA Omniverse 库集成到 RobotStudio 中，ABB 机器人将提供前所未有的机器人仿真和合成数据生成能力，使智能机器人能够以高达 99% 的精度弥合这一差距。ABB 是唯一一家拥有虚拟控制器的机器人制造商，该控制器运行与硬件相同的固件，确保了仿真与实际性能之间的近乎完美的一致性。结合 ABB 机器人的绝对精度技术（可将定位误差从 8-15 毫米减小到约 0.5 毫米），ABB 在虚拟和物理环境中都提供了无与伦比的精度，使其非常适合高精度的工业级应用。

这项创新使制造商能够在虚拟环境中设计、测试和优化生产线，将安装和调试时间缩短高达 80%，通过消除物理原型的需求将成本降低高达 40%，并将消费电子产品等复杂产品的上市时间加快 50%。

ABB 机器人还在评估将其 OmniCore 控制器与 NVIDIA Jetson 边缘计算平台集成的可能性，以在其广泛的机器人产品组合中实现实时的边缘 AI 推理。今天的公告建立在 ABB 机器人长期以来与 NVIDIA 合作的基础上，包括之前将 NVIDIA Jetson 集成到 ABB 机器人的 VSLAM 自主移动机器人中，以及千兆瓦级 AI 数据中心的开发。 

实际应用，就在当下

RobotStudio HyperReality 将为各种规模和行业的工业客户服务，部分客户已在测试其功能，预计将于 2026 年下半年向 ABB 机器人全球 60,000 名 RobotStudio 用户全面发布。

全球最大的电子合同制造商富士康，正在消费电子产品组装中试点首个联合应用案例。在消费电子产品中自动化组装微小部件颇具挑战性，因为多种设备型号需要不同的生产方法，且精密的金属结构需要精确的拾放和组装控制，以及精细调整的设置，这通常需要额外的调试时间和工程资源。使用 RobotStudio HyperReality，富士康的组装机器人在虚拟环境中进行训练，利用合成数据完善各种场景下的多个实际生产过程，然后以 99% 的精度将其部署到生产线上。通过在虚拟环境中优化生产线，富士康将消除物理训练和测试，从而减少设置时间和成本，并加快消费电子产品的上市时间。

富士康首席数字官史喆博士表示："精度在消费电子制造中至关重要，而直到现在，这种级别的精度和保真度在仿真和数字孪生中是无法实现的。我们对 ABB 机器人与 NVIDIA 合作的潜力感到非常兴奋，这种合作通过先进的 AI 推理和理解，实现了并行工程，从而带来更好的设计、更快的生产爬坡速度和更大的产品演进。"

总部位于加利福尼亚的机器人劳动力公司 WORKR，致力于为工业界提供机器人制造解决方案，正在将这项技术的应用范围扩展到美国各地的小型和中型制造商。在 NVIDIA GTC 2026（3 月 16-19 日，加利福尼亚州圣何塞）上，WORKR 将展示基于 ABB 技术构建、使用 NVIDIA Omniverse 库通过合成数据训练、并且部署后无需操作员具备任何编程知识的 AI 驱动机器人系统。通过将 ABB 的工业级机器人与其专有的 WorkCore™ AI 平台相结合，该公司正在帮助制造商利用其可在几分钟内学习新任务且可由任何人操作的机器人劳动力，来应对关键的劳动力短缺问题。

WORKR 首席执行官兼创始人 Ken Macken 表示："这次合作是为了让工业 AI 在今天就能实际部署。与 ABB 和 NVIDIA 一起，我们正在证明先进的自动化可以为任何规模的制造商所用。"