工业机器人和物理AI公司Dexterity.ai近日介绍了其世界模型Foresight在Nvidia硬件上的性能突破，随着业务向企业领域扩展。Foresight模型能够从多模态传感器数据构建场景，支持工业机器人执行复杂任务。

Dexterity工程团队对感知流程进行了优化，利用Nvidia L4 GPU和TensorRT技术，将处理时间从每周期1,508毫秒缩短至90毫秒，加速达到17倍。这不仅提升了速度，还提高了数据利用率。

Dexterity创始工程师Robert Sun表示：“我们从处理3%的数据提升到全量处理，每周期多处理32倍数据，增强了对场景的理解。在卡车装载等应用中，决策周期低于400毫秒。”

Nvidia在GTC 2026活动中强调了与Dexterity的合作，将其列为物理AI领域的先驱之一。Dexterity首席执行官兼联合创始人Samir Menon指出：“物理AI已从研究转向高效生产应用。Foresight模型现已在企业规模运行，处理复杂操纵任务。”

在孟菲斯举办的FedEx 2026投资者日上，Dexterity展示了由Foresight驱动的卡车装载演示。双臂工业机器人Mech自主装载拖车，利用AI实时决策堆叠包裹。FedEx表示计划在未来几年扩展美国多个枢纽的装载操作，并认可了Dexterity的技术贡献。