隨著生成式 AI 與物理 AI（Physical AI）技術躍進，機器人開發已從傳統的軟體撰寫進化到「模擬先行」的新維度。由台灣雲協數位孿生創新應用SIG總召—中華電信資訊技術分公司吳坤榮副總親自領軍，聯手NVIDIA策略夥伴麗台科技，於3/25舉辦 「NVIDIA Isaac for Accelerated Robotics」 認證學程。本期為該學程的第二期，因第一期學員反應熱烈、口碑爆棚，主辦單位應業界強烈需求迅速加開，現場共20 位來自產學研界的技術菁英參與，展現出台灣產業對加速數位孿生與機器人開發的高度熱情。

吳坤榮總召：以數位孿生賦予機器人「預見力」

吳總召指出，在 NVIDIA Omniverse 生態系下，Isaac 平台不只是模擬器，更是機器人學習與演化的數位環境。透過數位孿生技術，開發者能在虛擬世界中進行千萬次的訓練，再將成果無縫轉移至實體，這正是智慧化決策與「虛實共構」的核心實踐。

從 OpenUSD 到合成數據：全方位的技術淬鍊

本次議程涵蓋了機器人開發的全生命週期，由認識導師與建立 NVIDIA 帳號展開序幕，引領學員深入前沿技術領域。

• OpenUSD 與模擬環境建構：學員首要學習 OpenUSD 中的機器人基本元件，並練習將機器人匯入環境進行組裝。
• 軟體迴圈測試（SIL）：深度整合 ROS 與 Isaac Sim，為機器人配置 ROS 圖並建立占用網格圖（Occupancy Maps），實踐 Nav2 自主導航與 MoveIt2 操作。
• 工作負載加速：針對 ROS 2 工作負載進行優化，模擬抓取動作設計與「夾取與放置（Pick and Place）」任務。
• 合成數據生成與 Cosmos 模型：下午的核心課程聚焦於合成數據生成，使用 GR00T-Teleop 與 Mimic 收集並增強數據，並透過 Isaac Lab 訓練機器人，最後探索 NVIDIA 最新發布的 Cosmos 世界基礎模型（WFMs）。

實戰導向，引領 AI 決策新時代

現場 20 位學員在專業導師的帶領下，於虛擬機房與工業場景中反覆實作。延續首期的熱潮，本期課程更強調「實體 AI（Physical AI）」與模擬概論的結合，旨在協助學員突破設計、測試到驗證的傳統瓶頸。

課程最後由評估與 Q&A 環節收尾，學員不僅回顧了關鍵學習內容，更獲得了本次研討會的能力認證證書。這場學程不僅是技術的傳遞，更是一個跨域交流的平台，引領台灣在智慧城市與 AI 機器人決策時代邁向下一階段。