在開發 AI 驅動的機器人技術時，要確保控制策略、感知模組、與物理互動機制在現實場景中穩定運作，卻往往面臨高昂成本與風險。NVIDIA Isaac Sim 應運而生，它在高度擬真、具備 GPU 加速物理與感測模擬能力的虛擬環境中，提供從訓練、測試到部署的完整流程，降低開發門檻，提升效率與穩定性。
而 2025年Q3 推出的新版 Isaac Sim 5.0.0 ，偕同 NVIDIA Jetson Thor 的上市，我們來看看它的核心功能、應用場景與未來性。
NVIDIA Isaac Sim 核心特色
1. 以 Omniverse 為基底的開放原始碼應用
Isaac Sim 是一款採用 NVIDIA Omniverse 為基礎的開源模擬平台，可模擬 AI 機器人在物理真實的虛擬環境中的運作，支援 URDF、MJCF、CAD 等多種格式的匯入。
2. GPU 加速物理與感測器模擬
藉由 PhysX 引擎與 RTX 技術， Isaac Sim 支援高效能 GPU 加速的多物理場景模擬，包含攝影機、光達 (LiDAR)、接觸感測等感測器模擬。
3. 強化數據生成與訓練流程整合
透過 Omniverse Replicator 提供合成資料生成（Synthetic Data Generation），以及 Isaac Lab 製作強化學習流程支援，整合資料生成、模型訓練、推論至模擬測試的完整流程 。
4. 與 ROS/ROS2 整合
提供多元的 ROS 與 ROS2 橋接工具，讓現有的機器人軟體堆疊可以直接應用於模擬環境，並透過軟體-in-the-loop 或 hardware-in-the-loop 的方式進行測試 。
5. 支援大型機器人場景與資產庫
Isaac Sim 提供包括操作手臂、雙足機器人、四足機器人、自動移動機器人（AMR）在內的眾多模組，以及超過 1,000 種 Sim‑Ready 的 3D 資產（如輸送帶、貨箱、棧板等），協助構建複雜場景 。
Isaac Sim 應用場景與技術案例參考
Photo Credit: NVIDIA
大規模合成資料生成
使用 Isaac Sim 的感測器模擬與 Replicator 工具，可生成帶有 ground-truth 標註的合成資料，例如視覺感測、動作辨識等，我們可以在開發時，強化模型訓練資料集的品質，這樣訓練出來的模型會更好用。
Reinforcement Learning 與 Sim‑to‑Real
Isaac Lab 結合 GPU 運算加速，提供 Reinforcement Learning、Imitation Learning 與運動規劃基礎設施。透過 Isaac Sim 訓練的導航策略，可在 Gazebo 和真實 ROS 2 機器人上以零樣本（zero-shot）方式部署，實現 Sim‑to‑Real 成功轉移。
工業級操控與 AI‑CPS 基準
在工業操控測試中，Isaac Sim 作為數位雙生（Digital Twin）模擬平台被應用於 AI‑CPS（Cyber‑Physical System）測試框架，可評估機器手臂在八大操控任務中的 AI 控制器表現。
模組化研究框架 Orbit
Orbit 是建構於 Isaac Sim 的模組化環境框架，提供 16 種機器人平台、4 種感測模態、20 多種任務場景等，設計為支援 Reinforcement Learning、Imitation Learning、Task-and-Motion Planning 等研究任務。
Isaac Sim 5.0.0
於 2025 年 8 月推出的Isaac Sim 5.0.0，支援 NuRec 神經渲染、重新設計的 Isaac Sim Core Experimental API，以及搭載 Kit 107.3.1 架構。這個版本有提供容器的形式，可讓我們方便地部署到雲端服務御三家 AWS/Azure/GCP 等雲端環境。
這套系統的底層是 Ubuntu Linux ，Python 版本是 3.11，要執行這個系統， NVIDIA 建議最少要 32GB VRAM，如果是 16GB VRAM的顯示卡，雖然也可以執行，但一些 workflow 會沒有辦法進行。官方建議的硬體規格如下:
至於社群開發方面也日漸活耀，我們目前可以看到 GitHub 上這個專案已經達到 1.4k 顆星、162 Fork，Issues 數約 55 個，Pull Request 約 4 個，且活躍更新持續進行中。
在 AI 與機器人開發領域，具備開源與 Linux 背景的專案會有很多經驗可以參考，不但可透過 Isaac Sim 學習 USD 模型、GPU 加速物理模擬、ROS 整合等核心相關任務，也可以參考其他人這方面的專案製作方向與經驗。
而我們藉由這種虛擬模擬環境，也是降低前期開發成本和其他的風險，對於各種臨界狀況測試或複雜場景演練也是能進行的。加上將不同資料做整合，並模擬測試、學習與工業操控場景，後續資料分析與研究在這個平台上使用會很有幫助。
本文題圖為 Gemini 2.5 AI 生成
