AWS 开源 Physical AI Toolchain：把「采数据 → 训练 → 仿真验证 → 上机」串成一条流水线

十月八日，AWS 发布开源的 Physical AI Toolchain，目标是把具身智能从「采数据到真机部署」这条链路上的碎活接起来。它把五个环节做进同一个工作流：合成数据生成、模型训练、仿真与验证、边缘部署、持续改进。底座是 AWS 服务加 NVIDIA 的物理 AI 栈——SageMaker 管训练、EC2 GPU 跑仿真、IoT Greengrass 把模型分发到边缘设备，NVIDIA 侧提供 Isaac Sim、Isaac Lab、Isaac GR00T 与 Cosmos。参考架构、部署即代码与示例代码都放进了 aws-samples 仓库；每个组件可以单用，也能串成端到端流程。它不替代 2025 年关停的 RoboMaker，而是把更多开发环节包了进来。