自家仓库跑着100多万台机器人的亚马逊，把造机器人的整套工具开源了

亚马逊在自己的运营网络里部署了100多万台机器人，每天处理数百万个包裹。10月8日，它把这些年攒下的经验做成了一套开源工具，名叫“AWS物理AI工具链”（Physical AI Toolchain on AWS），给想造智能机器的公司直接拿去用。

这套工具链包含架构指南、部署自动化和可以直接运行的代码，分成五个环节：用AI生成的环境合成训练数据；用人类示范和仿真练习训练模型；在虚拟环境里验证机器行为；把优化后的模型推到现场机器上，让它不依赖持续联网也能实时决策；再把运行数据送回去生成新的训练数据，形成闭环。

底层是两家公司的东西拼在一起。AWS一侧有负责模型训练的Amazon SageMaker、跑仿真的EC2 GPU实例、做边缘部署的AWS IoT Greengrass和负责编排的Amazon Bedrock AgentCore；英伟达一侧是仿真平台Isaac Sim、强化学习框架Isaac Lab、人形机器人模型Isaac GR00T和生成合成世界的Cosmos。

客户可以整套采用，在一个控制面上管完整个开发周期，也可以只挑仿真、训练或部署其中一块接进现有流程。工具链还带机队管理功能，机器规模上到几千台时，可以远程开通、加固和升级。

AWS行业业务副总裁乌韦姆·乌克彭（Uwem Ukpong）说，做这套工具是因为客户反映“太多工程精力花在了基础设施上，而不是创新上”，“我们想把这件事反过来”。

亚马逊点名了几家已经在AWS上做物理AI的公司：德国NEURA Robotics在开发会看、会听、能从经验中学习的认知型人形机器人，目标是到2030年把数百万台智能机器人推向市场；RLWRLD针对灵巧操作训练了一个81亿参数的基础模型；Config搭了一条数据管线，已采集超过20万小时的机器人动作数据。

亚马逊引用的一份全球创业趋势报告显示，全球每七家创业公司里就有一家在做物理AI，其中72%的开发者认为云计算对他们的系统必不可少。亚马逊称，这套工具链能帮制造商用几周而不是几年建立自己的物理AI能力。