诺基亚联合英伟达：以仿真训练平台重构工业具身智能开发范式

在具身智能技术驱动的工业革命浪潮中，NVIDIA 正为全球企业架设连接人工智能与物理世界的关键桥梁。通过 NVIDIA Isaac 机器人平台，企业得以构建先进的具身智能解决方案，打通”感知—决策—执行”的全链路闭环。

诺基亚与上汽通用在中国的联合创新实践，充分验证了这一技术路径的落地价值。双方基于 NVIDIA Isaac GR00T Blueprint 开发蓝图，依托 Isaac Sim/Lab 构建高保真智能体仿真训练平台，成功突破了工业场景数据采集成本高、特定工艺仿真难以及”虚实鸿沟”等核心技术瓶颈。借助强大的仿真与数据合成能力，项目实现了训练效率的指数级跃升，推动技术能力从”指令理解”向”精准执行”跨越——进入到“精准完成动作”的全新阶段。

一、身智能训练 AI 数据飞轮

工业级具身智能的核心挑战在于高质量训练数据的稀缺性与获取成本。诺基亚打造的 AI 数据飞轮，通过”数据采集—处理—训练—反馈—迭代”闭环，系统性破解这一难题。

NVIDIA Isaac GR00T Blueprint 作为核心平台，以标准化接口与模块化配置实现真机数据与仿真数据的深度融合：一方面对接真机采集的碎片化非结构化数据，经预处理后转化为标准化训练样本；另一方面联动 Isaac Sim/Lab 仿真环境，借助专业引擎与数据增强流水线，批量合成高覆盖度的工业场景数据。这一模式显著降低了对纯真机数据的依赖，形成”数据规模扩大—模型性能提升—反馈精度优化—数据质量迭代”的正向循环。

实践数据显示：项目数据采集成本大幅降低，智能体训练速度提升逾 10 倍，总体生产效率预计增长 30%—50%。以汽车玻璃底漆涂覆工序为例 (该工序涉及挥发性化学物质排放，对作业环境及操作人员健康存在潜在危害)，特定流程的风险作业时间预计缩减 30%。

二、”仿真—真机”双训练策略

为提升工业智能体的场景泛化能力，项目构建了”真机实践—仿真推演”的双训练体系，实现虚实双向赋能。

“真机实践” 阶段，智能体深入工业现场，采集包含零部件偏差、光照变化、设备故障等不确定性因素的真实场景数据，为模型学习建立现实基准。“仿真推演” 阶段则依托 Isaac Sim/Lab 的高精度物理引擎，基于真实数据 1:1 还原工业场景，生成海量可控的仿真数据，支持智能体在虚拟环境中开展大规模预训练，快速建立基础任务执行能力——包括模拟汽车生产各类标准化工序、推导最优决策逻辑。

通过真实与仿真数据的联合训练，智能体最终形成兼具标准化场景精度与复杂场景适应性的通用决策模型。模型部署至真实工业场景验证后，实现”虚拟训练筑基、现实数据调优”的闭环迭代。实践表明，玻璃底漆涂覆工序的智能体任务成功率由 60% 提升至 85%，泛化能力显著增强。

三、端边网云联动的具身智能运行环境

针对工业场景对实时性、安全性与可靠性的严苛要求，项目构建了端边网云深度协同的运行架构。

现场部署 NVIDIA DGX Spark 边缘计算节点，融合诺基亚无线组网技术，将核心计算任务下沉至本地，实现”数据不出厂、计算在本地”。这一架构既筑牢数据安全防线，又将决策延迟压缩至毫秒级。系统具备弹性扩展与协同调度能力，适配多机器人协同场景；通过轻量化协议与云端联动，打通与 MES、ERP 等核心系统的数据通道。本地节点汇总数据上传云端支撑全局优化，云端迭代后的模型实时下发至本地，形成”本地执行—云端优化”的闭环，保障智能体稳定高效运行。

四、技术价值与行业认可

诺基亚自主研发的 FusionDeep 智能体全生命周期管理平台，通过深度融合 NVIDIA 算力与大模型技术，重构了工业人机协作模式。平台采用分层解耦的创新架构，在提升多智能体调度效率的同时，内置工业级安全防控机制，确保机器人作业的安全可控。

凭借这一整合 NVIDIA 前沿技术与诺基亚自研能力的生成式智能体仿真训练平台，该方案于 2025 年度荣获多项权威认可：

MWC25″创新移动服务与应用奖” (Innovative Mobile Service and Application Award)

• 2025 中国国际信息通信展览会”ICT 中国 2025 行业解决方案奖”二等奖
• 《通信产业报》2025 年度十大编辑选择奖
• 2025 世界互联网大会 (WIC) “领先科技奖”

五、未来展望

面向制造业精细化工艺场景的深层需求，诺基亚将持续深耕技术落地，依托新一代世界模型与中国机器人产业的前沿积累，融合自研人工智能大模型平台与下一代 AI 原生网络，推动全面赋能的具身智能成为驱动工业制造升级的核心引擎。

**公司信息**

**诺基亚通信（上海）股份有限公司**

**作者**

• 胡以谦 (David Hu)｜解决方案架构经理
• 张希潜 (Elvira Zhang)｜项目经理
• 唐泽域 (Tommy Tang)｜企业应用总监
• 刘少勇 (Evan Liu)｜首席数字官