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

Konrad Wolfenstein

11 个月前

NVIDIA 的 Cosmos 平台面向机器人物理人工智能：ChatGPT 技术即将为通用机器人领域带来突破——标志性/创意图片：Xpert.Digital

黄仁勋的大胆预测：机器人技术的决定性时刻即将到来——分析/总结

突破性变革：为什么“ChatGPT时刻”将改变机器人技术

英伟达首席执行官黄仁勋在拉斯维加斯举行的2025年国际消费电子展（CES）上发表主题演讲，提出了机器人技术未来发展的突破性愿景。他宣布“通用机器人领域的ChatGPT时刻即将到来”。这一表态凸显了黄仁勋的信念：机器人技术即将迎来与人工智能领域ChatGPT类似的突破。

英伟达在机器人领域的创新

为了实现这一愿景，英伟达推出了几项重要创新：

Cosmos平台：这一全新平台旨在革新机器人和自动驾驶车辆的物理人工智能开发。Cosmos利用世界基础模型（WFM）创建逼真的仿真环境，加速人工智能系统的开发。
Project DIGITS：一款面向开发者的紧凑型 AI 超级计算机，将英伟达 Grace Blackwell 技术的强大功能带到桌面。
合作伙伴关系：英伟达宣布与丰田、现代和Aurora等公司合作，以推进自动驾驶汽车的开发。

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对各行业的影响

黄认为这些技术具有非常广泛的应用前景：

自动驾驶汽车：“世界上每家汽车公司都将拥有两家工厂，一家用于制造汽车，一家用于更新其人工智能。”
工业机器人：英伟达正与 Kion 和埃森哲等公司合作，以优化供应链中的人工智能机器人和数字孪生技术。
人形机器人：黄预测“人形机器人将以其惊人的能力让所有人感到惊讶”。

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前景

黄强调，这些发展将在未来几年内为机器人技术带来重大突破。他认为，未来有望出现“10亿个人形机器人、1000万家自动化工厂以及15亿辆自动驾驶汽车和卡车”。

通过这些公告，英伟达将自身定位在人工智能和机器人革命的前沿，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年代才能成熟。

尽管英伟达和其他公司已经在积极研发物理人工智能，但种种迹象表明，这项技术的广泛应用和成熟实际上要到 2030 年代才能实现：

目前的发展

在2025年国际消费电子展（CES）上，英伟达发布了其物理人工智能愿景，其中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其中的巨大潜力，并预测“通用机器人领域的ChatGPT时代即将到来”。

走向成熟之路上的挑战

尽管预测乐观，但仍有一些障碍需要克服：

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，这比纯粹的数字应用更具挑战性。
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需取得重大进展。
伦理和监管问题：在现实世界中使用自主系统会引发复杂的伦理和法律问题，这些问题需要澄清。
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，并需要解决日益增长的能源需求问题。

2030年代展望

专家和研究表明，2030年代或许才是物理人工智能广泛应用更为现实的时间框架：

根据麦肯锡的一项研究，到 2030 年，目前高达 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融合程度越来越高。
据预测，到 2030 年，先进的机器人系统将在医疗保健、制造业和物流等领域得到广泛应用。
预计在 2030 年代，可作为多功能物理人工智能平台的人形机器人的研发将取得重大进展。

虽然物理人工智能的基础工作已经在进行中，但这项技术不太可能在2030年代之前完全成熟并得到广泛应用。这给了企业、社会和监管机构时间来为这项技术带来的变革性影响做好准备。

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英伟达与物理人工智能时代的曙光：展望机器人技术的未来——背景分析

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一年一度的拉斯维加斯消费电子展 (CES) 历来是展示最新科技创新成果的舞台。2025 年 CES 也不例外，尤其是英伟达首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 的演讲更是引人注目。他的愿景远不止于消费电子产品，而是描绘了一个人工智能 (AI) 从根本上改变机器人世界的未来。黄仁勋的核心信息是，通用机器人的“ChatGPT 时刻”即将到来，这预示着一场即将到来的革命，它有可能深刻地改变我们的生活、工作和互动方式。这一声明强调了机器人技术与生成式人工智能突破性进展的相似之处，凸显了机器人技术即将迎来与人工智能通过 ChatGPT 等模型实现的指数级飞跃类似的未来发展。

NVIDIA实现这一愿景的方法是多层次、全面的。它涵盖了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而得到加强。

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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，旨在革新机器人和自动驾驶车辆的物理人工智能开发。Cosmos超越了传统的软件开发模式，利用世界基础模型（WFM）。这些WFM能够创建高度逼真的模拟环境，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应对各种场景，而无需进行风险高昂或成本巨大的现实世界实验。这些模拟环境极其逼真，能够精确地复制现实世界中不可预测且复杂的状况。这使得机器人能够更深入地理解其环境，从而更高效、更安全地运行。Cosmos平台创建精细且多层次模拟世界的能力，是迈向下一代智能机器人的关键一步。

适合：

Project DIGITS：面向开发者的AI超级计算机

NVIDIA战略的另一关键要素是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者的桌面。与以往庞大而昂贵的超级计算机不同，DIGITS体积小巧、易于使用，使开发者无需依赖大量计算资源即可训练和测试AI模型。通过向更广泛的研究人员和开发者提供高性能计算，Project DIGITS显著加快了机器人领域的创新周期。这种AI访问的普及化对于释放物理AI的全部潜力以及推动新型机器人解决方案的开发至关重要。

战略伙伴关系：创新的驱动力

除了这些技术进步之外，NVIDIA 还与各行业的领先企业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研发，并将基于人工智能的机器人解决方案集成到工业生产中。与丰田和现代等汽车制造商，以及 Aurora 等专注于自动驾驶系统的公司建立的合作关系，体现了合作在推广新技术方面的重要性。这些公司与 NVIDIA 合作，为其车辆和机器人系统配备最新的人工智能技术，从而更快、更高效地融入日常生活。

应用领域：展望未来

英伟达开发的技术具有广泛而深远的潜在应用。黄仁勋描绘了一幅未来人工智能机器人将渗透到生活几乎所有领域的蓝图：

自动驾驶汽车：黄仁勋预测汽车行业将迎来一场革命。他设想，未来每家汽车公司都将运营两家工厂：一家生产实体汽车，另一家则持续更新人工智能系统。这凸显了软件和人工智能对汽车行业日益增长的重要性。在未来，汽车不再仅仅是交通工具，而是能够不断进化、优化自身性能和安全性的智能系统。与丰田、现代和Aurora的合作进一步强化了这一愿景，并表明自动驾驶汽车将在未来几年内成为现实。

工业机器人：在工业机器人领域，NVIDIA 与 Kion 和埃森哲等公司开展合作。他们的目标是利用人工智能控制的机器人和数字孪生技术优化供应链。此次合作旨在提高效率、降低成本并改进工业生产流程。数字孪生技术是物理系统的虚拟表示，它使企业能够在实际应用之前模拟和优化流程。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：能够执行各种任务的人形机器人的愿景正日益接近现实。黄仁勋预测，“人形机器人将以其惊人的能力让所有人感到震撼。” 这些多功能机器人能够执行复杂的任务，并可用于各种应用场景，从工厂生产到协助人们的日常生活。它们还可以部署在人类干预风险极高的危险环境中。开发此类机器人需要在人工智能、机器人技术和材料科学领域取得重大突破，而英伟达的技术有望助力这一突破。

未来展望：一个充满机器人的世界

黄的愿景远远超越了当前的科技发展。他预言，未来机器人技术将无处不在。他设想，未来世界将拥有10亿个人形机器人、1000万座自动化工厂以及15亿辆自动驾驶汽车和卡车。这一愿景或许看似超前，但它凸显了物理人工智能的巨大潜力。近年来科技发展日新月异，黄的预言有望在未来几十年内成为现实。

英伟达在这场变革中的角色

通过这些公告，NVIDIA 将自身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转型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，物理人工智能的发展是机器人技术的未来，而该公司将在这一发展过程中扮演关键角色。

通往现实之路：挑战与机遇

尽管英伟达对未来充满乐观，但我们必须认识到，物理人工智能的全面实现面临诸多挑战，尤其是在时间方面。虽然英伟达已经取得了显著进展，但这项技术的广泛成熟和普及可能要到2030年代才能实现。

迈向物理人工智能成熟之路上的挑战

现实世界的复杂性：物理世界混乱且难以预测。机器人必须能够在复杂的环境中导航，应对突发情况，并适应各种变化的环境。与参数明确的纯数字应用相比，与现实世界的交互对物理人工智能而言是一项重大挑战。我们需要投入更多的研发力量，才能使机器人能够在现实世界中安全高效地移动。

技术成熟度：将先进的人工智能集成到稳健可靠的机器人系统中是一个复杂的过程，需要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下提供稳定可靠性能的系统至关重要。基于人工智能的机器人系统的可靠性和稳健性对于其广泛部署至关重要。

伦理与监管问题：自主系统在现实世界中的应用引发了一系列复杂的伦理和法律问题。如果机器人犯错，谁该负责？我们如何在利用机器人技术优势的同时，保护人类隐私和安全？制定清晰的伦理准则和监管框架对于赢得公众对这些技术的信任，并确保其得到负责任的使用至关重要。未来几年，围绕这些问题的讨论将会更加深入。

基础设施和能源需求：物理人工智能系统的广泛应用需要大量的基础设施投资，包括高速通信网络、先进的数据中心以及必要的电力供应。人工智能系统需要消耗大量能源，从而导致能源需求不断增长。能源供应和资源的高效利用是物理人工智能大规模部署过程中必须解决的关键挑战。

展望2030年代：未来始于当下

尽管面临这些挑战，但人们日益达成共识，认为2030年代将是物理人工智能发展和应用的关键十年。研究和预测表明，这将带来一场从根本上改变我们社会和经济的变革。

自动化与劳动力市场：麦肯锡的一项研究预测，到2030年，高达30%的现有工作时间可能被人工智能和自动化取代。这一数字凸显了物理人工智能在改变工作世界方面的巨大潜力。目前由人类执行的许多日常任务预计将越来越多地由机器人接管。这将给劳动力市场带来挑战，但同时也创造了新的机遇。对劳动力进行再培训和继续教育将是人工智能技术应用的关键环节。

先进机器人系统：据预测，到2030年，先进机器人系统将在医疗保健、制造业和物流等多个领域得到广泛应用。这些系统不仅能够实现任务自动化，还能为现有问题提供创新解决方案。例如，在医疗保健领域，机器人可以辅助手术、照护老人；在物流领域，机器人可以更高效地运输货物。此类系统的普及将从根本上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，其研发预计将在2030年代取得显著进展。这些机器人能够执行各种任务，并在多种不同场景下与人类协作。它们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。

一项变革性技术，但也面临重大挑战

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，像英伟达这样的公司也在推动其发展，但这项技术的全面成熟和广泛应用可能要到2030年代才能实现。这给了我们所有人——企业、社会和监管机构——时间来为它带来的变革性影响做好准备。至关重要的是，我们要考虑这项技术的伦理、社会和经济影响，以确保它造福人类。物理人工智能的发展预示着一个创新和进步的新时代，它将从根本上改变我们的生活。前路依然充满挑战，但机遇也无比巨大。

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