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

改变游戏规则的变化：为什么“ChatGPT 时刻”将改变机器人技术

Nvidia 首席执行官黄仁勋在拉斯维加斯 CES 2025 的主题演讲中提出了对机器人技术未来的开创性愿景。他宣称“通用机器人技术的 ChatGPT 时刻即将来临。”这一声明强调了黄仁勋的信念，即机器人技术有望实现类似于人工智能在 ChatGPT 上所经历的突破。

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：

• 人形机器人：NVIDIA 利用扩展现实、人工智能和全宇宙 (Metaverse) 加速人形机器人的开发

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：“世界上每家汽车公司都会有两家工厂，一家制造汽车，一家更新人工智能。”
• 工业机器人：Nvidia 正在与 Kion 和 Accenture 等公司合作，优化供应链中的人工智能驱动机器人和数字孪生。
• 人形机器人：黄预测“人类机器人将以其令人难以置信的能力让每个人感到惊讶。”

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，这些发展将在未来几年带来机器人技术的重大突破。他看到了未来“10 亿个人形机器人、1000 万个自动化工厂和 15 亿辆自动驾驶汽车和卡车”的潜力。

通过这些公告，英伟达将自己定位在人工智能和机器人革命的最前沿，并承诺从根本上改变我们的生活和工作方式。

物理人工智能可能要到 2030 年代才能准备好

尽管 NVIDIA 和其他公司已经在物理 AI 领域进行了深入研究，但有证据表明，这项技术的广泛采用和成熟实际上要到 2030 年代才能实现：

目前的发展

NVIDIA 在 CES 2025 上公布了其物理 AI 愿景，包括用于开发机器人和自动驾驶汽车的 Cosmos 平台。首席执行官黄仁勋看到了这方面的巨大潜力，并预测“通用机器人技术的 ChatGPT 时刻即将到来。”

成熟之路上的挑战

尽管有这些乐观的预测，但仍有一些障碍需要克服：

1. 现实世界的复杂性：物理人工智能必须能够应对物理环境的不可预测性和多样性，这比纯数字应用的要求要高得多。
2. 技术成熟度：将先进的人工智能集成到强大、可靠的机器人系统中仍然需要重大进展。
3. 道德和监管问题：在现实世界中使用自主系统会引发需要解决的复杂道德和法律问题。
4. 基础设施和能源需求：大规模实施物理人工智能系统需要对基础设施进行大量投资，并制定解决方案来满足日益增长的能源需求。

2030 年代的展望

专家和研究表明，2030 年代实际上可能是广泛采用物理人工智能的更现实的时间框架：

• 麦肯锡的一项研究表明，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，这表明物理人工智能的集成度不断提高。
• 预测表明，到 2030 年，先进的机器人系统将广泛应用于医疗保健、制造和物流等领域。
• 可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。

虽然物理人工智能的基础已经奠定，但该技术可能要到 2030 年代才能完全成熟并得到广泛采用。这让企业、社会和监管机构有时间为这项技术的变革性影响做好准备。

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“机器人 2.0：Nvidia 首席执行官概述了技术新时代 – 下一个重大步骤

拉斯维加斯一年一度的消费电子展 (CES) 传统上是最新技术创新的展示会。 CES 2025 也不例外，尤其是由首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 领导的 NVIDIA 的展示。他的愿景远远超出了纯粹的消费电子产品，并勾勒出人工智能 (AI) 从根本上改变机器人世界的未来。黄仁勋的关键信息是通用机器人技术的“ChatGPT 时刻”即将到来，这表明一场即将发生的革命有可能深刻改变我们的生活、工作和互动方式。这一公告强调了与生成式人工智能领域突破性进展的相似性，并强调机器人技术有望像人工智能通过 ChatGPT 等模型所经历的那样，实现类似的指数级飞跃。

NVIDIA 实现这一愿景的方法是多层次且全面的。它包括创新的硬件和软件解决方案，并通过与领先工业公司的战略合作伙伴关系得到加强。

适合：

• 适用于 AI 工业解决方案（工业 4.0）的推理即服务 (IaaS) – NVIDIA 支持 Hugging Face 的全新推理服务

Cosmos 平台：物理人工智能的量子飞跃

NVIDIA 机器人愿景的核心是 Cosmos 平台，这是一个突破性的系统，旨在彻底改变机器人和自动驾驶汽车的物理 AI 开发。 Cosmos 超越了传统的软件开发，并使用世界基础模型 (WFM)。这些 WFM 能够创建高度逼真的模拟，使机器人能够在虚拟环境中学习和训练。这使得机器人的人工智能系统能够为各种场景做好准备，而无需在现实世界中进行危险或昂贵的实验。这些模拟非常逼真，可以准确地复制现实世界中不可预测和复杂的条件。这使得机器人能够更深入地了解其环境，从而更有效、更安全地行动。 Cosmos 平台创建详细、多层模拟世界的能力是实现下一代智能机器人的关键一步。

适合：

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DIGITS 项目：面向开发人员的人工智能超级计算机

NVIDIA 战略中的另一个关键要素是 Project DIGITS，这是一款紧凑型 AI 超级计算机，它将 NVIDIA Grace Blackwell 技术的强大计算能力带到了开发人员的办公桌上。与过去大型且昂贵的超级计算机不同，DIGITS 体积小、易于访问，并且允许开发人员训练和测试 AI 模型，而无需依赖大量的计算资源。通过为更广泛的研究人员和开发人员提供高性能计算，DIGITS 项目显着加快了机器人技术的创新周期。人工智能访问的民主化对于释放物理人工智能的全部潜力和推动新机器人解决方案的开发至关重要。

战略合作伙伴关系：创新驱动力

除了这些技术进步之外，NVIDIA还与各行业的领先公司建立了战略合作伙伴关系。这些合作旨在加速自动驾驶汽车的开发以及基于人工智能的机器人解决方案与工业生产的集成。与丰田和现代等汽车制造商以及 Aurora 等专门从事自动驾驶系统的公司的合作表明了合作在引入新技术方面的重要性。这些公司正在与 NVIDIA 合作，为自己的车辆和机器人系统配备最新的人工智能技术，从而能够更快、更高效地融入日常生活。

应用领域：展望未来

NVIDIA 开发的技术的潜在应用是多种多样且影响深远的。 Huang 概述了基于人工智能的机器人将出现在生活的几乎每个领域的未来：

自动驾驶汽车：黄预测汽车行业将发生一场革命。他将每家汽车公司视为未来两家工厂的运营商：一家制造实体汽车，一家不断更新人工智能系统。这说明软件和人工智能对汽车行业日益重要。在这个未来，汽车不仅仅是交通工具，而且是不断发展的智能系统，能够优化自身的性能和安全性。与丰田、现代和奥罗拉（Aurora）的合作伙伴关系强调了这一愿景，并表明自动驾驶汽车将在未来几年逐渐成为现实。

工业机器人：在工业机器人领域，NVIDIA 与 Kion 和 Accenture 等公司合作。他们的目标是通过使用人工智能控制的机器人和数字孪生来优化供应链。此次合作旨在提高行业效率、降低成本并改进生产流程。数字孪生是物理系统的虚拟复制品，允许公司在现实世界中实施之前模拟和优化其流程。这可以最大限度地降低风险并最大限度地提高机器人解决方案的有效性。

人形机器人：能够执行多种任务的人形机器人的愿景变得越来越近。黄预测“人形机器人将以其令人难以置信的能力让每个人感到惊讶。”这些多功能机器人能够执行复杂的任务，可用于各种应用，从工厂工作到协助人们日常生活。它们还可以用于人为干预存在风险的危险环境中。开发此类机器人需要人工智能、机器人技术和材料科学方面取得重大进展，而 NVIDIA 的技术有望实现这一突破。

未来预测：充满机器人的世界

黄的愿景远远超出了当前的发展。他预测机器人技术将无处不在的未来。他看到了一个拥有 10 亿个人形机器人、1000 万个自动化工厂和 15 亿辆自动驾驶汽车和卡车的世界。这一愿景可能看起来很未来，但它说明了物理人工智能的巨大潜力。近年来的发展表明，技术正在迅速进步，黄的预测可能在未来几十年内成为现实。

NVIDIA 在这场革命中扮演的角色

通过这些公告，NVIDIA 将自己定位在人工智能和机器人革命的前沿。该公司已从一家图形芯片制造商发展成为人工智能技术开发的领导者。 NVIDIA 的愿景和战略方针明确表明，物理 AI 的发展是机器人技术的未来，该公司将在这一发展中发挥重要作用。

通往现实的道路：挑战与机遇

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，人们越来越一致地认为，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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