芝能科技出品

英偉達正在悄然定義人形機器人發(fā)展的新秩序。

在2025年Computex上，發(fā)布了Isaac GR00T N1.5基礎(chǔ)模型和GR00T-Dreams藍圖，還系統(tǒng)性地將云、邊、端的“物理AI計算架構(gòu)”落實為完整平臺。

通過模擬引擎Cosmos、訓(xùn)練平臺DGX與部署硬件HX三位一體的策略，英偉達成為引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)“從訓(xùn)練到部署”的關(guān)鍵推手。我們將從技術(shù)架構(gòu)、基礎(chǔ)模型到生態(tài)戰(zhàn)略，探討英偉達在人形機器人產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略布局與實質(zhì)性推動作。

01

  從“人形夢境”到工業(yè)部署：

英偉達的物理AI邏輯

英偉達正在構(gòu)建一個全新的技術(shù)棧，以“物理AI”為核心，從根本上重構(gòu)人形機器人從訓(xùn)練、推理到部署的路徑。

黃仁勛口中那場“由機器人驅(qū)動的下一次工業(yè)革命”，正在通過Isaac平臺逐步落地。

而這一切的起點，是一個堪稱三位一體的“機器人計算閉環(huán)”：

◎ OVX：模擬計算平臺——用于高精度圖形模擬、物理仿真和合成數(shù)據(jù)生成；

◎ DGX：AI訓(xùn)練超級計算機——訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，理解環(huán)境和語言指令；

◎ HX：邊緣推理計算平臺——將智能下沉至機器人終端，實現(xiàn)現(xiàn)場部署。

以最新發(fā)布的Isaac GR00T N1.5模型為例，它不再依賴傳統(tǒng)的大規(guī)模真實世界數(shù)據(jù)采集，而是通過藍圖“GR00T-Dreams”，以圖像輸入生成任務(wù)視頻，從中提取動作令牌，訓(xùn)練機器人執(zhí)行復(fù)雜動作。

簡單來說，英偉達已將視頻大模型與物理推理結(jié)合，形成了數(shù)據(jù)—模型—推理的全鏈路閉環(huán)。

這意味著什么？它意味著即便人形機器人從未“真實地”見過一個新環(huán)境，它也能“做夢”般學(xué)習(xí)動作流程，理解“打開冰箱”或“遞水”這類具有空間與物理邏輯的復(fù)雜指令。

更關(guān)鍵的是，這一切基于的是模擬與AI聯(lián)合生成的數(shù)據(jù)，打破了過去人形機器人依賴真實世界試錯采集的物理邊界。

02

重塑產(chǎn)業(yè)協(xié)同路徑：

平臺化與生態(tài)化的雙輪戰(zhàn)略

英偉達不僅在技術(shù)路徑上實現(xiàn)突破，更在產(chǎn)業(yè)協(xié)同上進行深刻重構(gòu)。

以Isaac GR00T為核心，英偉達正在快速形成一個高度互聯(lián)的機器人生態(tài)系統(tǒng)：

◎ 數(shù)據(jù)生成與模擬階段，如Foxlink、富士康、Lightwheel、NEURA Robotics等企業(yè)正基于GR00T-Mimic和GR00T-Dreams藍圖開展訓(xùn)練；

◎ 模型驗證與部署階段，如AeiRobot、小鵬機器人、Boston Dynamics等廠商，已開始將Isaac模型應(yīng)用于拾取、搬運、制造等場景；

◎ 硬件支撐階段，全球OEM廠商（如戴爾、聯(lián)想、思科）迅速推出基于Nvidia Blackwell架構(gòu)的工作站和服務(wù)器，提供從訓(xùn)練到仿真的一體化計算平臺；

◎ 云端擴展階段，英偉達通過DGX Cloud與頂級云廠商合作，提供GR00T模型的大規(guī)模訓(xùn)練能力。

這種協(xié)同方式的最大特點，是將AI大模型的生產(chǎn)力“商品化”并嵌入工業(yè)鏈條中。

對機器人開發(fā)者而言，過去需要投入數(shù)月時間采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型，如今在GR00T-Dreams+DGX云端訓(xùn)練的幫助下，開發(fā)周期被壓縮至幾天甚至數(shù)小時。例如GR00T N1.5模型在36小時內(nèi)即完成訓(xùn)練，而此前這一過程需三個月。

英偉達正將GR00T和Cosmos模型逐步開源至 Hugging Face、GitHub 等平臺，標志著其正從一家硬核AI公司，轉(zhuǎn)型為“機器人時代的開發(fā)者平臺”。

在AI模型開放生態(tài)尚未大規(guī)模進入機器人領(lǐng)域前，英偉達的先手布局無疑將在生態(tài)占位中形成極強的技術(shù)壁壘和平臺粘性。

過去十年，人形機器人曾是“概念密集，落地稀缺”的代名詞，其瓶頸集中在兩個關(guān)鍵點：一是數(shù)據(jù)缺失、二是學(xué)習(xí)成本高。

英偉達顯然深知問題根源，它沒有選擇簡單堆硬件或訓(xùn)練模型，而是選擇從數(shù)據(jù)生成、仿真訓(xùn)練到實際部署，構(gòu)建出一整套可擴展的“物理AI閉環(huán)”。

◎ 通過GR00T-Mimic與GR00T-Dreams，英偉達用“夢境生成器”解鎖了合成數(shù)據(jù)的無限可能；

◎ 通過Blackwell與RTX Pro，它將AI推理能力嵌入工作站和云平臺；

◎ 通過Cosmos與Omniverse，它用虛擬世界做訓(xùn)練場，使機器人能理解人類語言與動作背后的“物理語義”。

小結(jié)

人形機器人有望突破早期的“秀肌肉”階段，去思考大規(guī)模場景化落地的門檻，機器人產(chǎn)業(yè)鏈正在從過去的定制化、手工打磨，向平臺化、模塊化邁進。

英偉達在制造“制造機器人”的基礎(chǔ)設(shè)施。正如PC時代的Intel，或智能手機時代的Android，英偉達正試圖成為“機器人時代”的平臺根基。

       原文標題 : Computex 2025｜“物理AI”完整平臺：英偉達持續(xù)構(gòu)筑核心壁壘