人工智能竞赛的欧洲方案与可以在数十亿个网页上进行训练的大型语言模型不同，人形机器人需要高质量的真实世界物理交互数据。这些数据在互联网上根本不存在，仅靠模拟无法复制真实世界物理的复杂性。2026年3月发布的TUM RoboGym(由NEURA驱动)正是应对此挑战创建。该设施由NEURA Robotics和慕尼黑工业大学(TUM)的慕尼黑机器人和机器智能研究所(MIRMI)联合建造，位于慕尼黑机场的T

在仿真软件中收集高质量的灵巧操作数据要求输入设备能够真实地捕捉人手运动的全部动作。MANUS手套，现在原生集成到英伟达NVIDIA Isaac实验室2.3版本中，以直接解决该需求。在演示中，操作员使用MANUS手套远程操作Sharpa Wave，这是NVIDIA IsaacLab内的一个22自由度灵巧机械手，将自然的手部运动转化为毫米级保真度的实时机器人关节控制。灵巧手操作中的数据质量瓶颈模拟优先