作者：默思編輯部 發布：2026-09-23
機械夾爪廠商Robotiq於2026年9月22日宣布，為其自適應機械夾爪產品線發布三項開源軟體，涵蓋C++軟體開發套件（SDK）、正式版ROS 2套件，以及更新版的NVIDIA Isaac Sim模擬資產。這批開源釋出，是Robotiq建構「物理AI軟體層」策略的一環，目標是協助開發者以Robotiq自家的硬體元件為基礎，訓練機器人操作模型並部署到真實機器人上運作。
傳統上，機械夾爪這類末端執行器（end effector）硬體廠商，主要透過硬體規格與機械可靠度來競爭市場，軟體工具鏈往往只是附屬於硬體銷售的配套資源。但隨著物理AI技術愈來愈仰賴大量模擬與真實資料來訓練機器人操作模型，硬體廠商若能提供高品質、開源且與主流模擬平台（如NVIDIA Isaac Sim）相容的軟體工具鏈，某種程度上能大幅降低開發者採用自家硬體元件進行AI模型訓練的技術門檻，進而強化硬體產品在物理AI開發生態系中的採用率。
C++ SDK讓開發者能以較低階、效能導向的程式語言，直接整合Robotiq夾爪的控制邏輯進入自家的機器人應用系統；正式版ROS 2套件則讓Robotiq的硬體元件，能更順暢地融入目前主流的ROS 2機器人作業系統生態系，與其他相容元件協同運作；NVIDIA Isaac Sim資產更新，則提供了更精確的虛擬模擬模型，讓開發者能在正式部署到真實硬體之前，先在模擬環境中大量訓練與驗證操作模型的可靠度，降低直接在真實硬體上進行高風險試驗的成本與風險。
物理AI模型訓練的一大挑戰，是真實世界的機器人操作資料蒐集成本高昂且耗時——每一次真實硬體的操作嘗試，都需要實體設備、場地與時間成本，且無法像純軟體模擬那樣輕易大量平行化執行。透過高擬真度的模擬環境（如NVIDIA Isaac Sim）搭配精確的硬體元件模型，開發者能夠在虛擬環境中大規模、平行化地訓練操作模型，等到模型在模擬環境中展現足夠可靠的表現後，再部署到真實硬體上進行最終驗證與微調，這種「模擬先行」的開發模式，大幅降低了物理AI操作模型的整體開發成本與時程。
Robotiq這類末端執行器廠商積極投入開源軟體生態系建設，某種程度上也呼應了稍早介紹過的Alphabet旗下Intrinsic公司開源Intrinsic Core平台的策略邏輯——機器人產業的不同環節（核心控制平台、末端執行器硬體）正同步朝向開放、標準化的方向演進，這種產業層級的協同開放趨勢，有機會大幅降低整體物理AI技術的開發門檻，加速這個領域的創新速度。
對於從事機器人操作（manipulation）技術研發、物理AI模型訓練相關工作的工程師而言，Robotiq這類硬體廠商主動釋出高品質開源工具鏈的趨勢，代表開發者能以更低的成本，取得訓練實用操作模型所需要的完整工具鏈與模擬資產——及早熟悉這類開源工具的使用方式，會是在這個快速發展的物理AI領域中保持技術優勢的務實做法。
想建立能跨足機器人操作與物理AI領域的程式基礎，歡迎參考Python課程。