黄仁勋女儿Madison Huang首度公开探讨具身智能，揭秘英伟达与光轮智能仿真合成数据合作

英伟达CEO黄仁勋的身影遍布各大科技盛会，但你是否曾目睹其女儿深入解析前沿的具身智能技术？

近日，黄仁勋之女Madison Huang首次现身直播访谈，以英伟达Omniverse与物理AI高级总监的身份，联袂光轮智能CEO谢晨及增长负责人穆斯塔法，围绕“如何弥合机器人在虚拟仿真与现实操作间的鸿沟”这一核心议题，展开了深度对话。

光轮智能是一家深耕于仿真合成数据技术的创新企业。与主流大模型公司路径迥异，其核心使命是助力人工智能更精准地认知与交互物理世界，当前重点发力于具身智能与自动驾驶两大前沿领域。

长达一个半小时的访谈中，三位嘉宾碰撞出一系列关键洞见：

合成数据是破解机器人训练数据匮乏困境的核心钥匙。

光轮智能打造的SimReady资产，不仅追求视觉逼真，更关键的是保障物理属性的高度精确。

英伟达正与光轮智能携手开发Isaac Lab Arena——一个面向下一代基准测试、评估、数据收集及大规模强化学习的开源框架与平台。

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接下来，让我们深入解读访谈精华。

以合成数据与仿真技术突破机器人数据壁垒

访谈伊始，主持人Edmar Mendizabal（Omniverse社区经理）便直入主题，提出了一个广受关注的问题。

英伟达与光轮智能的合作缘起何处？

Madison解释道，英伟达内部诸多项目都深度依托于光轮智能的技术支撑。例如，致力于构建通用智能体模型的Gear Lab，以及西雅图机器人实验室那些涉及精密接触操作与装配的任务。

对于语言模型研究者而言，互联网的海量文本构成了训练数据宝库。然而在机器人领域，数据采集却需大量人力物力实地进行，这也催生了众多数据采集工厂的涌现。

面对这一数据短缺现状，英伟达坚信仿真是破局之道，亟需一个高效的合成数据工厂，同时也寻求认同OpenUSD愿景、能以此为基础构建仿真就绪资产（SimReady Assets）的合作伙伴。

2023年，光轮智能应运而生，目标直指利用合成数据与仿真技术扫清机器人数据障碍。

鉴于当时机器人领域尚处萌芽阶段，公司首先从自动驾驶的合成数据难题切入，随后合作迅速扩展至英伟达的多个团队。

值得一提的是，光轮智能CEO谢晨曾是英伟达自动驾驶仿真业务负责人，如今以合作伙伴身份再度与英伟达紧密协作。

随后，主持人追问：“当前机器人从仿真到现实（Sim2Real）迁移面临的主要挑战是什么？”

谢晨回答：

相较而言，自动驾驶的Sim2Real问题最容易解决，因其核心依赖视觉感知。而对于机器人，一切动作都与物理接触息息相关，尤以操作能力为关键。同时，灵巧手与触觉传感器的协同使用，使得问题复杂度急剧上升。

所有挑战的核心，归根结底是物理准确性的模拟。

他以冰箱为例：拉开箱门时能感受到磁吸密封条的阻力，拉动抽屉时会经历多级摩擦力，这些物理交互的细节都必须被精确模拟。

实现这种物理保真度，高质量的数据至关重要，它是输入机器人训练系统、生成正确控制算法的基石。

为此，谢晨特别阐述了“数字金字塔”理念。

他指出，要将具身智能成功部署至现实世界，所需训练数据量极为庞大，甚至可能超越大语言模型的需求。这形成了一道巨大的数据鸿沟，而仅靠现实世界采集的数据无法填平。

以自动驾驶为例，现实中有无数车辆与驾驶员持续产生数据，但在工厂、家庭等封闭场景中，机器人的部署数量却非常有限。

因此，合成数据势必成为解决具身智能数据瓶颈的最核心、最主要的来源。

他们借助高精度物理设备采集真实世界数据，并将其映射到仿真环境中。同时，设计了专门的方法来比对真实与仿真环境中的力反馈，确保二者高度匹配。

除了数据，谢晨强调的另一关键是仿真效率。

他认为，强化学习至关重要，但要运行大规模强化学习，必须确保各类仿真在计算上极致高效。

为了支持海量仿真环境并行运行，团队采用简单高效的碰撞检测方法（如使用基本几何体和凸包），在保持足够精度的同时，大幅节约计算资源。

接着，谢晨谈到电缆仿真的挑战。电缆兼具柔性与刚性特征，仿真难度极高。为训练机器人操作电缆，光轮智能联合Newton及英伟达，为电缆开发专用求解器，并研制仿真就绪资产来构建此类复杂仿真。

众所周知，使用工具是人类区别于动物的重要标志。因此，教导机器人正确利用工具完成特定任务（如仿真中切割黄瓜）变得愈发关键，这不仅关乎数据采集，更是支撑强化学习训练的必要环节。

目前，光轮智能已与英伟达Isaac Sim实验室深度合作，共同攻坚仿真到现实的迁移难题。

最后，谢晨透露，双方正共同构建Isaac Lab Arena——一个用于基准测试、评估、数据收集和大规模强化学习的下一代开源框架与平台，该项目已在CoRL大会上由英伟达正式发布。

黄仁勋子女的职业轨迹

访谈内容之外，黄仁勋两位子女的职业发展路径也颇具看点。

首先是女儿Madison Huang（黄敏珊），现年34岁。

她于2020年以市场营销实习生身份加入英伟达，实习四个月后转正为Omniverse部门活动营销经理，并在此领域持续深耕。

Madison在英伟达历任产品营销经理、高级产品营销经理等职，直至今年3月晋升为高级总监。

令人颇感意外的是，Madison的职业生涯始于烹饪领域。

2012年，她获得美国烹饪学院烹饪艺术工商管理学士学位，随后赴蓝带厨艺学院研习甜品与葡萄酒工艺，曾在纽约与旧金山担任厨师。

2015年，Madison前往巴黎，跨入奢侈品行业，在LVMH集团担任市场营销与开发经理。期间，她还修读了伦敦政治经济学院的数据科学短期课程。

2019年，她与哥哥Spencer一同参加了麻省理工学院（MIT）的人工智能高管短期课程。

此后，她于2021年取得伦敦商学院MBA学位，此时她已是英伟达的正式员工。

继女儿之后，儿子Spencer Huang（黄胜斌）同样“子承父业”，现年35岁。

他在英伟达担任机器人产品线经理，负责开发用于机器人的AI模型与仿真软件。

Spencer于2022年加入英伟达，最初任职于Isaac Sim Cloud团队产品经理。

如前所述，他曾与妹妹Madison一同攻读MIT AI课程，此外还额外学习了人机交互相关课程。

之后，他先后参加了哈佛商学院短期课程，并于2022年获得纽约大学MBA学位。

有趣的是，Spencer早年是一位成功的酒吧主理人。

2012年，Spencer从芝加哥哥伦比亚学院毕业，主修国际市场与文化研究。

毕业后，在父亲建议下，他专程“回老家”学习了一年中文。正是在此期间，他创立了屡获国际大奖的鸡尾酒酒吧——R&D Cocktail Lab，并运营了八年之久。该酒吧曾入选“亚洲50佳酒吧”，不过目前谷歌地图显示其已永久停业。

看来，两位曾驰骋餐饮界的“二代”，如今已全心投入科技帝国的事业继承中。

参考链接：

https://www.youtube.com/watch?v=UgT-P6ynxLc