NVIDIA物理机器人AI Cosmos平台：ChatGPT通用机器人突破迫在眉睫

开创性的变化：为什么“ chatgpt-homent”会改变机器人技术

NVIDIA首席执行官詹森黄（Jensen Huang）在他在拉斯维加斯的CES 2025主题演讲中对机器人技术的未来提出了开创性的愿景。他宣布“通用机器人技术的融合时刻是迫在眉睫”。这一说法强调了黄的信念，即机器人技术面临着突破性的，因为人工智能与查特（Chatt）所经历的那样。

Nvidia 在机器人技术方面的创新

为了实现这一愿景，Nvidia 推出了几项重要的创新：

1. Cosmos 平台：这个新平台旨在彻底改变机器人和自动驾驶汽车的物理人工智能的发展。 Cosmos 使用世界基础模型 (WFM) 创建真实的模拟并加速人工智能系统的开发。
2. DIGITS 项目：面向开发人员的紧凑型 AI 超级计算机，将 Nvidia Grace Blackwell 技术的强大功能带入桌面。
3. 合作伙伴关系：Nvidia 宣布与丰田、现代和 Aurora 等公司合作，推动自动驾驶汽车的开发。

适合：

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对各行业的影响

黄看到了这些技术的广泛应用：

• 自动驾驶汽车：“世界上每个汽车公司都会有两个工厂，一个用于汽车的建造，一辆用于更新其KIS”。
• 工业机器人技术：NVIDIA与Kion和Accenture等公司合作，以优化供应链中的AI控制机器人和数字双胞胎。
• 人形机器人：黄预测，“人类机器人会以令人难以置信的性能使所有人感到惊讶”。

适合：

• 人形机器人和工业机器人：现代汽车致力于通过机器人技术提高工业效率

前景

黄强调，这些事态发展将导致未来几年的机器人技术严重破坏。他认为将来有“十亿人类机器人，1000万辆自动化工厂和15亿辆自动驾驶汽车和卡车”的潜力。

通过这些公告，NVIDIA将自己定位在Ki和机器人革命的负责人，并承诺改变我们的生活和工作方式。

物理AI只能在2030年代准备就绪

尽管NVIDIA和其他公司已经在实体AI上进行了大量工作，但很大程度上表明，该技术的广泛使用和成熟度实际上只能在2030年代预期：

目前的发展

Nvidia在CES 2025上提出了对物理AI的愿景，其中包括用于开发机器人和自动驾驶汽车的宇宙平台。首席执行官詹森·黄（Jensen Huang）看到了巨大的潜力，并预测“通用机器人技术的碎屑是迫在眉睫”。

成熟途中的挑战

尽管有这些乐观的预测，但仍有一些障碍要克服：

1. 现实世界的复杂性：物理AI必须能够应对物理环境的不可预测性和多样性，这比纯粹的数字应用要高得多。
2. 技术成熟度：将高级AI集成到健壮，可靠的机器人系统中仍然需要相当大的进步。
3. 道德和监管问题：在现实世界中使用自主系统的使用提出了需要澄清的复杂道德和法律问题。
4. 基础架构和能源需求：大规模实施物理AI系统的实施需要对基础设施的大量投资，也需要用于增加能源需求的解决方案。

2030年代的前景

专家和研究表明，2030年代实际上可能是物理AI的广泛应用的更现实的时间范围：

• 根据麦肯锡的一项研究，到2030年，当前工作时间的30％可以用AI和自动化取代，这表明物理AI的整合增加。
• 预测为医疗保健，制造业和物流等领域的渐进式机器人系统提供了广泛的态度。
• 可以用作各种物理AI平台的类人生物机器人的开发可能会在2030年代取得重大进展。

尽管已经奠定了物理AI的基础知识，但直到2030年代，该技术的全部成熟度和广泛应用可能才能达到。这使公司，社会和监管机构有时间为该技术的变革效果做准备。

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“机器人技术2.0：NVIDIA首席执行官概述了技术的新时代 - 下一个大步

传统上，拉斯维加斯的年度消费电子展（CES）是最新技术创新的商店窗口。 CES 2025也不例外，尤其是通过首席执行官詹森黄（Jensen Huang）领导的NVIDIA的介绍。他的愿景远远超出了纯粹的消费电子产品，并概述了人工智能（AI）从根本上改变机器人技术的未来。 Huang的核心信息是，通用机器人技术的“ Chatt时刻”即将到来，这表明即将到来的革命有可能改变我们的生活，工作和互动的方式。这一公告强调了与生成AI的开创性进度相似的公告，表明机器人技术面临着类似的指数跳跃，就像AI通过Chatt这样的模型所经历的。

NVIDIA意识到这一愿景的方法是多层次和全面的。它包括创新的硬件和软件解决方案，并通过与领先的工业公司建立战略合作伙伴关系来加强。

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宇宙平台：物理AI的量子飞跃

Nvidia的机器人愿景的中心是Cosmos平台，这是一个开创性的系统，旨在彻底改变机器人和自动驾驶汽车的物理AI的开发。宇宙超越了传统的软件开发，并使用了世界基础模型（WFM）。这些WFM可以创建高度现实的模拟，这使机器人能够在虚拟环境中学习和训练。这使机器人的AI系统可以为各种场景做好准备，而不必在现实世界中进行风险或昂贵的实验。这些模拟是如此现实，以至于它们精确地再现了现实世界中无法预测和复杂的条件。这使机器人能够对周围环境有更深入的了解，从而更有效，安全。 Cosmos平台创建详细且多层模拟世界的能力是使下一代智能机器人的关键步骤。

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项目数字：开发人员的AI超级计算机

NVIDIA策略的另一个关键要素是项目数字，这是一个紧凑的AI超级计算机，它将NVIDIAS GRACE BLACKWERT TOCHENCE的巨大计算能力带给开发人员。与过去的庞大且昂贵的超级计算机相反，数字很小，可访问，使开发人员能够训练和测试AI模型，而无需大量算术资源。通过为更广泛的研究人员和开发人员提供高性能计算，项目数字可以显着加速机器人技术的创新周期。 AI访问的民主化对于利用物理AI的全部潜力和促进新机器人解决方案的发展至关重要。

战略伙伴关系：创新的驱动力

除了这些技术进步外，NVIDIA还与各个行业的领先公司建立了战略合作伙伴关系。这些合作旨在加快自动驾驶汽车的开发以及将基于AI的机器人解决方案集成到工业生产中。与丰田和现代汽车制造商以及专门从事自动驾驶系统（例如Aurora）的公司的合作伙伴关系表明，合作在新技术的引入中的重要性。这些公司与NVIDIA合作，为自己的车辆和机器人系统配备了最新的AI进度，这使得可以更快，更有效地整合到日常生活中。

应用领域：展望未来

NVIDIA开发的技术的潜在应用是多种多样的。黄概述了一个未来的未来，其中几乎每个领域都将在人工界面上存在基于AI的机器人：

自动驾驶汽车：黄预测汽车行业的革命。他认为每家汽车公司都是两家工厂的未来运营商：一家建造实物汽车，而一家不断更新AI系统。这说明了软件和AI对汽车行业的重要性。在这一未来，汽车不仅是运输方式，而且是能够优化自己的性能和安全性的智能，不断开发的系统。与丰田，现代和Aurora的合作关系强调了这一愿景，并表明自动驾驶汽车将在未来几年变得越来越现实。

工业机器人技术：在工业机器人技术中，NVIDIA与Kion和Accenture等公司合作。他们的目标是通过使用AI控制的机器人和数字双胞胎来优化供应链。这种合作旨在提高效率，降低成本并改善行业的生产过程。数字双胞胎是物理系统的虚拟复制品，使公司能够在实施现实世界之前模拟和优化其流程。这可以最大程度地减少风险并最大化机器人解决方案的有效性。

人形机器人：能够执行一系列任务的类人形机器人的视野正在越来越近。黄预测，“人形机器人将以令人难以置信的性能使所有人感到惊讶”。这些多功能的机器人能够执行复杂的任务，可以用于各种应用程序，从工厂工作到日常生活中的人们的支持。它们也可以用于人类干预有风险的危险环境中。此类机器人的开发需要在AI，机器人技术和材料科学方面取得很大进展，而Nvidia的技术应能够实现突破。

未来的预测：一个充满机器人的世界

黄的愿景远远超出了当前的发展。他预测，机器人技术无所不在的未来。他看到了一个拥有十亿个人形机器人，1000万辆自动化工厂和15亿辆自动驾驶汽车和卡车的世界。这种愿景似乎是未来派的，但它说明了物理AI的巨大潜力。近年来的发展表明，该技术正在迅速发展，黄的预测可能在未来几十年中成为现实。

Nvidia在这场革命中的作用

通过这些公告，NVIDIA将自己定位在AI和机器人革命的负责人。该公司已从图形芯片制造商发展为开发AI技术的领先公司。 NVIDIA的愿景和战略方法清楚地表明，物理AI的发展是机器人技术的未来，该公司将大量参与这一发展。

实现现实的方式：挑战和机遇

尽管 NVIDIA 描绘了乐观的愿景，但重要的是要了解物理 AI 的全面实施会带来一些挑战，特别是在时间安排方面。虽然 NVIDIA 已经取得了重大进展，但这项技术的整体成熟度和广泛采用要到 2030 年代才可能实现。

物理人工智能成熟之路上的挑战

现实世界的复杂性：物理世界是混乱且不可预测的。机器人必须能够在复杂的环境中移动，对意外情况做出反应并处理不同的条件。与参数明确定义的纯数字应用相比，与现实世界的交互对物理人工智能来说是一个重大挑战，仍需要大量的研究和开发来让机器人能够安全有效地交互以在现实世界中移动。 。

技术成熟度：将先进的人工智能集成到强大而可靠的机器人系统中是一个复杂的过程，需要在各个技术领域取得重大进展。这不仅包括人工智能算法本身，还包括机器人的硬件、传感器和执行器。开发能够在严苛环境中提供持久、可靠性能的系统是重要的一步。基于人工智能的机器人系统的可靠性和稳健性对于广泛使用至关重要。

道德和监管问题：将自治系统引入现实世界引发了许多复杂的道德和法律问题。如果机器人犯了错误，谁来负责？我们如何在利用机器人技术优势的同时保护人们的隐私和安全？制定明确的道德准则和监管框架对于获得公众对这些技术的信任并负责任地使用它们至关重要。未来几年，对这些问题的讨论将会更加激烈。

基础设施和能源需求：物理人工智能系统的广泛实施需要对基础设施进行大量投资。其中包括高速通信网络、先进的数据中心和必要的电源。人工智能系统需要大量能源，这导致需求增加。能源供应和资源的高效利用是大规模实施物理人工智能时必须考虑的重要挑战。

2030 年代展望：未来从现在开始

尽管面临这些挑战，人们越来越一致认为 2030 年代将是物理人工智能发展和应用的关键十年。研究和预测指出了一种将从根本上改变我们的社会和经济的变化：

自动化和劳动力市场：麦肯锡的一项研究预测，到 2030 年，目前多达 30% 的工作时间可能会被人工智能和自动化取代。这个数字说明了物理人工智能改变工作世界的巨大潜力。预计现在由人类执行的许多日常任务将越来越多地由机器人执行。这将为劳动力市场带来挑战，但也会创造新的机遇。对工人进行再培训和提高技能将是采用人工智能技术的一个重要方面。

先进机器人系统：预测表明，到 2030 年，先进机器人系统将广泛应用于各个领域，包括医疗保健、制造和物流。这些系统不仅可以自动化任务，还可以为现有问题提供创新的解决方案。例如，在医疗保健领域，机器人可以协助操作、照顾老年人或在物流中更有效地运输货物。此类系统的传播将永久改变我们的经济和生活。

人形机器人：作为多功能物理人工智能平台的人形机器人的开发预计将在 2030 年代取得重大进展。这些机器人能够承担广泛的任务，并在许多不同的情况下与人类一起工作。这些机器人学习和执行复杂任务的能力将为自动化和人机交互开辟新的可能性。

具有重大挑战的变革性技术

物理人工智能的发展无疑是我们这个时代最重要的技术发展之一。虽然基础已经奠定，并且 NVIDIA 等公司正在推动发展，但这项技术的完全成熟和广泛使用可能要到 2030 年代才能实现。这让我们所有人、企业、社会和监管机构都有时间为变革性影响做好准备。重要的是要考虑该技术的伦理、社会和经济影响，以确保其用于造福人类。物理人工智能的发展预示着创新和进步的新时代将深刻改变我们的生活。前进的道路仍然充满挑战，但机遇也是巨大的。

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