从数字孪生到实体生产力：达明机器人解锁 Physical AI 落地关键，端到端开发套件补齐AI产业落地闭环

达明机器人宣布深化与NVIDIA、QCT的策略合作，正式推出“Physical AI 开发套件（Physical AI Development Package）”。这套业界首创的解决方案，标志着达明机器人已成功串联从资料采集、算力支撑到终端部署的完整链条，补齐国内 AI 硬件供应链短板，完成从数字智能向实体生产力转化的最后一公里落地闭环。

  双引擎战略核心：一套大脑，赋予机器人多元形态  

不同于市场过往仅关注单一机器人型态，达明机器人强调 Physical AI 的核心价值在于“跨平台的智慧赋能”。本次发表的开发套件不仅是为人型机器人 TM Xplore I 量身打造，更是其“AI 双引擎”战略（协作机器人 Cobot + 人型机器人 Humanoid）的智慧中枢。依托同一个共享的 AI 架构与开发框架，企业能将 AI 视觉与 VLA 多模态模型快速导入既有的 AI Cobot 产线，或部署至未来的人型机器人应用，有效提升研发投资回报率，彻底解决重复开发、资源浪费的行业痛点。

  Physical AI 技能训练的“使用者旅程”   加速工业落地，大幅降低 TCO  

展会现场完整呈现了 Physical AI技能训练的三大核心阶段，精准破解企业导入自动化时面临的定制成本高与部署周期长两大痛点。此整合工作流程全面导入 NVIDIA Isaac GR00T 人形机器人开放式开发平台，消除数字开发与现实应用的壁垒，有效降低总体拥有成本（TCO）并缩短产线落地周期。

01  示范与高精度数据采集:

高质量的数据是 Physical AI 的基石。达明机器人与晶翔机电（j-mex）合作，现场展示如何透过 VR 装置与专属 MOXI 穿戴式动作捕捉衣，将人类专家经验数字化。整合 NVIDIA Isaac Teleop 技术后，系统可进行高保真远端操作与实时动作重定向，同步控制虚拟与实体机器人。此方法能精准捕捉人类在复杂、非结构化环境中的细致动作，相较传统教学方式，更有助于机器人快速学习高灵巧度的工业任务。

02  AI 基础架构与多模态技能学习:

在 AI 算力与模型训练方面，达明机器人整合 QCT 专为 Physical AI 打造的基础架构，并以 NVIDIA 加速运算硬件为核心，包含 NVIDIA HGX H200 系统与最新 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 架构 GPU。此基础架构运用 NVIDIA Cosmos 3 开放式世界模型（Open world models）进行高拟真的现实资料生成，并部署 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 开放式推理 VLA（Vision-Language-Action）模型。该模型赋予机器人进阶的视觉感知、语言理解与机器人动作推理能力，让机器人不再只是执行固定指令，而能理解人类意图、判读环境并进行任务层级的决策。

03  从仓储搬运到动态无序抓取:

训练完成的模型将先于 NVIDIA Isaac Lab Arena 中进行虚拟评估，再部署至 TM Xplore I 等实体机器人系统。透过 NVIDIA Isaac ROS 串联传感器、致动元件与 AI 功能，达明机器人现场展示了整合既有产线的 AI 服务器制造流程。此应用超越传统的物料搬运，展现机器人在动态且非结构化生产环境中的强大执行力，也凸显 Physical AI 在半导体、电子组装与智慧物流等高价值产业的落地潜力，满足高阶自动化对精准度、适应力与操作可靠性的严格要求。

达明机器人营运长黄识忠博士表示：

中国台湾拥有全球较为完整的 AI 硬件生态系，而达明机器人的使命，就是将这些惊人的数字算力转化为实体产线的真实生产力与获利能力。我们与 NVIDIA 及 QCT 的合作，已从打造“聪明的机器人”进一步发展为建构可规模化、能创造价值的 Physical AI 生态系。透过“Physical AI 开发套件”，我们正在降低企业导入 AI 机器人的门槛，并缩短从数字孪生开发到真实生产部署的距离。这将是全球高阶自动化落地的重要转折点。

   愿景：

定义机器人的下一个十年

   定位：

AI Robotics领导者

   核心技术：

See | Think | Act