Jim Fan 在 AI Ascent 上介绍了解决通用机器人问题的第一性原理，包括数据策略、Scaling Law 和基于物理 API 的未来，并提出了“物理图灵测试”，旨在让机器人和AI能够通过人类无法分辨的测试。
为实现这一目标，Jim Fan 强调了模拟的重要性，通过高速并行模拟和域随机化来生成大量训练数据，同时展示了利用生成式AI生成模拟环境的方法，以提高数据收集效率。
英伟达通过复杂模拟和生成技术，展示了机器人能够在模拟环境中学习复杂任务，并实现零样本迁移至真实世界，为解决物理图灵测试奠定了基础。
