发布于：2025年3月25日 /更新，发表于：2025年3月25日 - 作者： Konrad Wolfenstein
NVIDIAS GR00T N1：完全控制机器人的策略链链图像：XPERT.Digital
未来的策略：NVIDIA的主导机器人生态系统计划
指数增长：NVIDIA如何从机器人转换中受益
随着基础模型GR00T N1在GTC 2025上的最新想法，NVIDIA采取了战略步骤来增强其在机器人领域的地位，并从长期来控制整个价值链。与GPU地区成功的CUDA策略类似，NVIDIA创建了一个与其自己的硬件紧密相关的生态系统。该公司使用其技术领先优势和广泛的产品组合来达到市场领域。 NVIDIA的进步是在全球机器人市场呈指数增长的关键时期进行的，预计到2029年将达到960亿美元。
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GR00T N1背后的创新
GR00T N1是世界上第一个针对人形机器人的开放，完全可调的基础模型。 NVIDIA在2025年3月18日的GTC会议上提出了它，并立即将其提供。这是整个模型家族中的第一个，它将培训Nvidia并在全球范围内为机器人开发人员发行。
类似人类认知的双层系统体系结构
GR00T N1的技术基础是一种以人类认知为仿真的两个阶段系统结构：
- “系统1”是模仿人类反射和直觉反应的快速思维动作模型。它将“系统2”制定的计划实现为精确的连续机器人运动。
- “系统2”是一个有意识的，方法论决策的缓慢思考模型。基于视觉长度模型，它分析了周围环境并制定了机器人动作的计划。
该体系结构使机器人能够感知周围环境，了解说明并执行复杂的任务。在典型的任务中，例如从架子上获取盒子，系统2分析了场景，了解请求并计划了许多步骤，而系统1接管了实际执行 - 它可以协调步行到架子上并控制盒子以抓住盒子。
一般技能和广泛的适用性
GR00T N1的开发是为了应对人形机器人必不可少的一般任务。它可以轻松在不同的活动之间切换：
- 用一个或两个手臂抓住和移动物体
- 将物体从一只手臂移到另一只手臂
- 执行需要长期上下文的多阶段任务
- 复杂任务的不同基本技能的组合
这些技能适用于众多应用领域，例如材料处理，包装和检查。在他的GTC主题演讲中，首席执行官詹森黄（Jensen Huang）展示了制造商1倍的人形机器人，该机器人自主清理了家庭中的清洁工作，这是AI训练合作的结果，这是1倍和NVIDIA之间的AI培训合作的结果。
NVIDIA的机器人价值链的整体策略
NVIDIA与GR00T N1的方法遵循CUDA平台的成功模式。该公司控制着从硬件到软件的整个价值链，并将GR00T定位为机器人AI的潜在标准。
受控“开放性”作为战略优势
与类似的项目（例如Google DeepMinds机器人变压器）相比，缺少完整平台集成，或者特斯拉的封闭式Optimus项目依赖于更开放的生态系统。与CUDA类似，该公司使中央组件可供公众使用，但可以控制诸如硬件优化之类的关键要素。
该战略旨在为Nvidia的筹码创造一个可持续的市场。每个基于GR00T的机器人都需要强大的NVIDIA硬件来训练和操作。同时，有价值的用法数据流回生态系统。
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注意：“更开放”的生态系统仍然是锁定业务模型
“锁定业务模型”或“供应商锁定”是一种策略，在这种策略中，公司通过创建一个明显开放但实际上封闭的生态系统来对其产品和服务约束。
NVIDIA与GR00T N1基础模型的方法遵循此模式。该公司创建了一个看起来开放的生态系统，但与其自己的硬件紧密相关。这类似于GPU地区的CUDA策略，旨在控制机器人部门中的整个价值链。
该策略实际上具有广泛依赖的风险：
- 技术绑定：用户与NVIDIA的技术堆栈绑定，这使得很难切换到竞争产品。
- 生态系统陷阱：使用生态系统中的产品和服务越多，离开它就越困难。
- 投资依赖性：投资NVIDIAS技术的公司由于高变化成本而被迫留在生态系统中。
- 市场优势：通过控制价值链，NVIDIA可以达到主导地位，这可能限制竞争。
这种类型的业务模型在技术行业中很普遍。苹果，亚马逊和Google等公司已成功使用类似策略将客户留在其生态系统中。
尽管这样的生态系统通常会提供诸如无缝集成和改进的用户体验之类的优点，但重要的是要考虑到您可以创建的长期效果和潜在依赖性。
NVIDIA机器人生态系统的核心组成部分
Nvidia开发了一项全面的技术组合，共同形成了一个封闭的生态系统：
1。硬件：基于GR00T机器人的培训和操作的强大芯片； Jetson Thor，特别是针对人形机器人
2。软件：具有双系统体系结构的GR00T N1基础模型形成了核心
3。开发工具：
- ISAAC GR00T蓝图用于合成数据生成
- 牛顿是一种开源物理引擎，由Google Deepmind和Disney Research开发
- 模拟和数字双胞胎的全面平台
4。数据生态系统：用于使用机器人的培训和数据回流的大量数据生成
市场影响和经济重要性
机器人行业正面临着前所未有的增长。 2024年的市场销量约为460亿美元，到2029年预计将增长到960亿美元，相当于年增长率 +16％。
对机器人部门的变革作用
NVIDIA首席执行官Jensen Huang将GR00T N1的引入描述为“通才机器人时代”的开始。这项评估得到了工业伙伴的支持。 1X技术的首席执行官伯恩特·伯尼奇（BerntBørnich）强调：“人形生物的未来在于适应性和学习。随着训练后的最低限度，我们已经对Neo Gamma进行了充分实施。”
敏捷机器人技术公司的共同创始人乔纳森·赫斯特（Jonathan Hurst）看到了“历史上以人类为导向的机器人（例如Digit）的转折点将永远改变工作世界”。这些声明强调了该行业领先公司在GR00T N1中看到的转型潜力。
战略伙伴关系是成功的关键
NVIDIA与领先的机器人制造商建立了广泛的合作伙伴网络：
- 人形专家：1X技术，敏捷机器人技术，波士顿动力学，Neura Robotics
- 工业机器人制造商：通用机器人，弗兰卡机器人
- 以物流为中心的合作伙伴：作为“ Mega”项目的一部分，NVIDIA正在开发仓库自动化解决方案
这些伙伴关系增强了NVIDIA对整个价值链的影响，并创建了一个生态系统，其中NVIDIA技术成为标准。
监管挑战和竞争问题
NVIDIA在AI和机器人部门的统治地位日益增加，引起了全球监管机构的关注。
美国和中国的反托拉斯调查
美国司法部已针对NVIDIA进行了反托拉斯调查。当局担心NVIDIA可能很难转到竞争，而只使用NVIDIA技术的客户可能会获得更好的条件。
在中国，恩维迪亚（Nvidia）也处于竞争法律考试中，可能会被罚款10亿美元。尽管面临这些监管挑战，但该公司仍在中国继续扩张课程，尤其是在自动驾驶汽车领域。
市场集中和竞争问题
Nvidia的市场力量在全球AI芯片市场中约为80％，相当大。通过GR00T N1和相关的生态系统控制机器人价值链的策略可能引起类似的竞争问题。
NVIDIA目前使用GR00T N1的策略可以看作是在机器人部门建立类似主导地位的一种尝试，就像AI芯片区域一样。对这种扩张的监管反应对于市场的未来发展至关重要。
未来的前景和市场发展
人形机器人的发展迅速加速。到2026年，私人家庭中的第一批人形机器人可以帮助洗衣，吸尘和洗碗。到2040年，全世界所有经济领域都可能有多达100亿此类机器人。
竞争格局和创新动态
人形机器人技术中的竞争格局包括既定的技术公司和专业初创公司：
- 美国：特斯拉（Optimus），波士顿动力学（ATLAS），图AI（图02），敏捷机器人（数字）
- 中国：Unitree（H1，G1），UBTECH机器人技术（Walker S），Agibot（Yuanzheng A2）
- 欧洲：来自德国的Neura机器人技术作为重要的创新者
在这个竞争环境中，NVIDIA并不是机器人制造商的直接竞争对手，而是作为下一代机器人建立的基本技术的提供商。
GR00T N1作为行业发展的桥梁
NVIDIA通过提供预先训练，可自定义的基础模型，降低了新演员的进入障碍，并加速了人体机器人的发展。该技术的这种民主化可能导致新应用和用例的爆炸。
同时，NVIDIA由于GR00T N1的紧密整合而获得了该行业增长的战略优势和长期收入。
NVIDIA在进入市场统治地位的途中
NVIDIA使用GR00T N1的策略是控制整个机器人价值链的雄心勃勃的进步。通过将开放但硬件的模型与开发工具和合作伙伴关系的全面生态系统相结合，该公司将自己定位为机器人开发的下一阶段的核心参与者。
该策略遵循成功的CUDA模式，在这种模式下，NVIDIA通过控制关键技术组件获得了可持续的竞争优势。该战略在机器人领域的成功将取决于几个因素：GR00T N1的技术优势，人形机器人机器人的整体市场发展以及最后但并非最不重要的一点是对NVIDIA增长的市场力量的监管反应。
接下来的几年将显示具有GR00T N1的NVIDIA是否可以真正控制机器人技术的整个价值链，或者监管干预措施和竞争动态是否会促进更平衡的市场发展。
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