意法半导体携手英伟达，推动物理人工智能普及与规模化发展
意法半导体与英伟达展开合作，将先进的传感器、微控制器和电机控制解决方案深度整合至英伟达机器人生态系统中。此举旨在为开发者提供高效、可靠且可扩展的工具，用于设计、训练并部署人形机器人及其他物理AI系统。
合作初期已取得多项成果。例如，Leopard Imaging公司推出的立体深度相机结合了意法半导体的传感器技术与英伟达Holoscan Sensor Bridge（HSB）技术，实现了传感器与计算平台的无缝衔接。与此同时，意法半导体的惯性测量单元（IMU）传感器的高保真模型已纳入英伟达Isaac Sim仿真生态系统，进一步提升了从仿真到实际部署的精度与效率。
作为全球领先的半导体供应商，意法半导体（STM）近期宣布将其机器人产品组合加入兼容英伟达Holoscan Sensor Bridge（HSB）接口的参考组件清单中。此举有助于加速物理人工智能系统的普及，涵盖人形机器人、工业机器人、服务机器人及医疗机器人等多个领域。同时，意法半导体还为英伟达Isaac Sim平台提供了高保真模型，优化了研发流程的效率与准确性。
意法半导体美洲区及全球大客户销售与市场部执行副总裁Rino Peruzzi表示：“意法半导体持续推动机器人生态系统的发展，为市场提供坚实支持。我们与英伟达的合作目标在于激发机器人领域的创新活力，从AI算法开发到传感器与执行器的无缝集成，全面优化开发流程，从而加快物理AI系统的迭代进程。”
英伟达机器人与边缘人工智能部副总裁Deepu Talla则指出：“构建下一代自主系统需要高保真仿真与硬件的高度集成，以弥合虚拟训练与现实部署之间的差距。意法半导体的传感器和执行器技术已深度整合至NVIDIA Isaac Sim、Holoscan Sensor Bridge以及Jetson平台中，为开发者提供统一的底层平台，助力物理AI系统的构建、仿真与大规模部署。”
通过Holoscan Sensor Bridge实现传感器与执行器的高效集成
借助英伟达Holoscan Sensor Bridge（HSB）技术，开发者能够更加便捷地采集、同步并标准化来自多个意法半导体传感器与执行器的数据。这一流程为构建高保真NVIDIA Isaac模型奠定了基础，有助于加速AI学习，并缩小仿真与实际应用之间的性能差距。
合作的核心目标是通过人形机器人预集成方案，整合STM32微控制器、高级传感器（如IMU惯性测量单元、成像传感器及ToF测距芯片）以及电机控制方案，实现意法传感器与英伟达Jetson平台的高效集成。Leopard Imaging的立体深度相机即为典型案例，该设备结合了意法的成像与运动感知技术，有望支持多种机器人应用，包括OEM厂商、学术研究机构和工业机器人系统。
利用Omniverse Isaac构建高保真模型，应对成本与设计挑战
在机器人开发中，高保真仿真不仅是关键技术，也伴随着高昂的成本与设计复杂性。构建广泛的随机化场景需要大量GPU和CPU资源，并依赖庞大的数据集。若参数选择不当，可能导致训练效率低下或仿真场景失真。此外，参数过度变化可能引发模型混乱，影响收敛速度，并在不真实条件下削弱实际部署性能。
意法半导体与英伟达正致力于为开发者提供准确的硬件校准模型。除已发布的IMU模型外，双方还将基于实际硬件测试数据开发ToF传感器、执行器及其他芯片的模型。这些模型通过意法半导体的工具精准捕捉硬件行为，并在英伟达Isaac Sim平台上进行优化。与此同时，Holoscan Sensor Bridge也正逐步整合至意法的开发工具链。
通过更精确的模型，机器人系统的学习能力将显著提升。开发者能够在更贴近真实环境的仿真场景中训练系统，从而缩短训练周期，降低人形机器人应用的开发与优化成本。
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关于意法半导体
意法半导体是一家拥有48,000名技术专家与创新者的全球领先半导体公司，掌握完整的半导体制造流程和先进设备。作为一家垂直整合制造商（IDM），意法半导体与超过20万家企业客户及数千家合作伙伴共同研发产品与解决方案，助力他们应对挑战与抓住机遇，满足市场对可持续发展的日益增长需求。
意法半导体的技术正推动智能出行、高效能源管理及云连接自主设备的广泛应用。公司正致力于实现碳中和目标，涵盖所有直接和间接排放（包括范围1和范围2），以及产品运输、商务差旅与员工通勤相关的排放（范围3），计划于2027年前实现100%使用可再生能源。
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