結合人類遠端操作示範學習、NVIDIA Omniverse／Isaac Sim 大規模模擬資料生成，與搭載 NVIDIA Jetson Thor 的 NexCOBOT MARS400 Pro 邊緣部署平台，打造從資料蒐集、模擬訓練到真實世界自主執行的完整具身智慧技術棧

台北，2026年8月 — NexCOBOT 與工業技術研究院（ITRI）於日前盛大落幕的『2026 台灣機器人與智慧自動化展』（2026 TAIROS，已於 8 月 19 日至 22 日展出）共同發表次世代機器人 AI 訓練與部署技術「The Next-Gen AI Controller」。此技術以人類遠端操作示範為起點，透過 NVIDIA Omniverse 與 Isaac Sim 將真實資料放大為大規模模擬資料集，訓練出的 Vision-Language-Action（VLA）模型最終部署於搭載 NVIDIA Jetson Thor 的 NexCOBOT MARS400 Pro 邊緣運算平台，讓機器人具備即時自主決策與動作執行能力，完整銜接從資料蒐集到實際部署的技術斷點。

本次展示由 NexCOBOT 提供搭載 NVIDIA Jetson Thor 的邊緣運算與機器人控制平台，工研院提供 AI 學習、模型訓練與 Real-to-Sim-to-Real 技術，並結合 NVIDIA Omniverse、Isaac Sim、DGX、GR00T 等 AI 開發與模擬工具，完整呈現從資料蒐集、模型訓練到實機部署的技術流程。

News Summary

• Real-to-Sim-to-Real 完整循環：從人類遠端操作示範（Imitation Learning）出發，蒐集精確的機器人動作 ground-truth 資料，作為訓練起點
• 大規模模擬資料生成：透過 NVIDIA Omniverse 與 Isaac Sim 將真實示範資料放大為高隨機化的虛擬訓練資料集，並結合 NVIDIA Cosmos、Mimic/Gen 進行資料生成與擴增，訓練資料以 Huggingface LeRobot 資料集格式儲存
• 模型訓練與雙重驗證：於 NVIDIA DGX 上使用 NVIDIA Isaac GR00T N1.6 進行 Fine-tune，訓練後模型並於 NVIDIA OVX 上執行 Model Verification（V&V）流程，通過驗證才會 部署至實體機器人
• NVIDIA Jetson Thor 邊緣部署：驗證通過的模型部署於搭載 NVIDIA Jetson Thor 的 NexCOBOT MARS400 Pro 平台，透過 ROS2 node 即時將 RGBD 影像轉換為關節控制指令，驅動機器人手臂完成任務。
• 該技術已於 2026 TAIROS 展會現場成功展示完整 Real2Sim2Real 循環，並實機展現機器人對特定物件的辨識、抓取與分類能力。
  
  

從人類示範到大規模模擬：資料蒐集與生成

機器人動作學習最大的挑戰之一，在於真實世界示範資料的取得成本高、數量有限。工研院採用低延遲遠端操作（teleoperation）方式，蒐集人類示範的精確動作軌跡，作為 Imitation Learning 的 ground-truth 資料。接著透過 NVIDIA Omniverse 與 Isaac Sim 建立數位分身（digital twin），並結合 NVIDIA Cosmos 與 Mimic/Gen 技術，將少量真實示範資料放大為大規模、高隨機化的虛擬訓練資料集，大幅降低資料蒐集的時間與成本，同時提升模型面對真實世界多變情境的泛化能力。

訓練與驗證：DGX、GR00T N1.6 與 OVX 的雙重把關

蒐集與生成的資料集，會以 Huggingface LeRobot 資料集格式儲存，並於 NVIDIA DGX 上使用 NVIDIA Isaac GR00T N1.6 進行 Fine-tune，訓練出具備視覺、語言、動作理解能力的 VLA 模型。訓練完成的模型並不會直接上機測試，而是先於 NVIDIA OVX 上執行 Model Verification（V&V）流程：模型在 Isaac Sim 中針對指定測試任務進行推論驗證，唯有通過驗證的模型才會部署至實體機器人，確保上機模型的穩定性與安全性。

NexCOBOT MARS400 Pro with NVIDIA Jetson Thor：
讓 AI 控制器真正部署執行

通過驗證的模型，最終部署於 NexCOBOT MARS400 Pro 平台——搭載最新 NVIDIA Jetson Thor 運算核心，作為機器人現場執行的邊緣運算中樞。平台透過 ROS2 node 即時接收 RGBD 影像與任務清單，經由 Post-trained Model 推論輸出關節控制指令（Control Law），驅動機器人手臂執行動作，同時即時回傳 Arm Status 形成閉迴路控制。這套「即時 AI 控制器」架構，讓機器人得以在複雜、非結構化的真實場景中（例如展場現場的夾取分類任務）展現穩定的自主判斷與操作能力，是 Real2Sim2Real 技術鏈中最關鍵的最後一哩路。

關於工業技術研究院（ITRI）

工業技術研究院是國際級的應用研究機構，擁有超過6,500位研發尖兵，以科技研發，帶動產業發展，創造經濟價值，增進社會福祉為任務。自1973年成立以來，率先投入積體電路的研發，並孕育新興科技產業；累積超過三萬件專利，新創及育成包括台積電、聯電、台灣光罩、晶元光電、盟立自動化、台生材等上市櫃公司，帶動一波波產業發展。

當數位科技改變產業結構與生活型態，人口結構影響生產力與高齡照護的需求，氣候變遷帶來2050淨零排放的機會與挑戰，以及產業與社會韌性成為未來國家與經濟發展等關鍵趨勢，工研院以整合跨域解方，加速產業前進動能，擘畫中長程技術策略與藍圖，聚焦「智慧生活」、「健康樂活」、「永續環境」、「韌性社會」四大應用領域的研發方向，並發展「智慧化致能技術」以促成應用領域。用科技創新翻轉生活，以市場需求為導向、發展解決方案、創建嶄新市場，以謀求人類社會福祉，引領產業社會邁向美好未來。更多資訊請見 itri.org.tw。

關於 NexCOBOT

NexCOBOT 是機器人控制與運動控制領域的技術提供商，並非機器人本體製造商，而是打造能感知、思考、安全移動的智慧機器人所需之運算與控制平台。憑藉超過 13 年機器人產業經驗，NexCOBOT 將 AI 運算、即時動作控制與工業功能安全整合於單一架構，並與 NVIDIA 深度合作，為人形機器人、四足機器人、協作機器人與工業 AI 系統，提供從運算、控制到安全的完整平台。更多資訊請見 nexcobot.com。

本新聞稿所載部分內容屬前瞻性陳述，實際結果可能因市場狀況、技術發展或其他因素而與陳述有所差異。