芝能科技出品
在2025年CES大會上，英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛通過長達90分鐘的主題演講，宣告人工智能進入“物理人工智能”新時代。
以英偉達最新推出的Cosmos平臺為核心，“物理人工智能”不僅突破了云端計算的限制，還賦予了人工智能推理、規(guī)劃和行動的能力，為工業(yè)、機器人、自動駕駛等領(lǐng)域帶來了顛覆性變革。
這一全新的技術(shù)范式，將如何重塑全球AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)？英偉達又如何通過三大計算系統(tǒng)（DGX、AGX和數(shù)字孿生系統(tǒng)）推動行業(yè)進化？以下為深度剖析。
01從“生成式AI”
到“物理人工智能”：
全新計算范式的誕生
物理人工智能（Physical AI），是英偉達定義的 AI 新階段，意味著 AI 從單純的感知、生成，進階到能夠進行推理、規(guī)劃與行動 ，宛如賦予 AI 一個能在現(xiàn)實物理規(guī)則下靈活運轉(zhuǎn)的 “大腦”，是AI技術(shù)邁向推理、規(guī)劃和行動的新高度，賦予智能體理解物理世界、與現(xiàn)實環(huán)境動態(tài)交互的能力。
底層支撐少不了 Transformer 技術(shù)，計算工作量隨 token 數(shù)量二次方增加，但也為復(fù)雜任務(wù)處理奠基。
關(guān)鍵部分是 Cosmos 平臺，作為首個物理世界基礎(chǔ)模型開發(fā)平臺，猶如 AI 理解物理世界的 “知識寶庫”。它吸納 2000 萬小時視頻訓(xùn)練，集成生成模型、標(biāo)記器與視頻處理管道。
◎生成模型負(fù)責(zé)依據(jù)輸入文本、圖像、視頻提示，輸出契合物理規(guī)律的虛擬世界狀態(tài)視頻；
◎標(biāo)記器輔助數(shù)據(jù)標(biāo)記分類，讓 AI 精準(zhǔn)識別物理元素；
◎視頻處理管道保障輸出的流暢性與高畫質(zhì)，最終實現(xiàn)對重力、摩擦、慣性等物理特性以及空間、因果關(guān)系的精準(zhǔn)模擬。
物理人工智能核心技術(shù)包含以下幾部分：
●NVIDIA Cosmos：首個理解物理世界的基礎(chǔ)模型開發(fā)平臺，可模擬重力、摩擦、慣性等物理特性，并生成符合物理規(guī)律的視頻與場景。
●Omniverse平臺：為Cosmos提供數(shù)字孿生支持，通過物理仿真與強化學(xué)習(xí)生成真實可信的模擬數(shù)據(jù)。
●三計算系統(tǒng)：
◎DGX系統(tǒng)：用于AI模型的訓(xùn)練。
◎AGX系統(tǒng)：部署AI到現(xiàn)實場景中。
◎數(shù)字孿生系統(tǒng)：支持強化學(xué)習(xí)與優(yōu)化AI行為。
英偉達通過Cosmos和Omniverse，結(jié)合工業(yè)場景和機器人技術(shù)，為制造業(yè)和倉儲物流注入了“軟件定義”的自動化能力：
●工業(yè)可視化與優(yōu)化：在倉儲物流這一關(guān)鍵工業(yè)場景，全球海量工廠與倉庫組成超大規(guī)模產(chǎn)業(yè)集群。
當(dāng)下，管理倉庫物流決策網(wǎng)絡(luò)極為復(fù)雜，需求、空間、人力、機器人整合等變量動態(tài)變化，預(yù)測運營 KPI 難如登天。英偉達與 Keon、埃森哲合作，引入 Mega 藍圖構(gòu)建工業(yè)數(shù)字孿生。
倉庫管理系統(tǒng)給數(shù)字孿生中的 AI 大腦派任務(wù)，機器人車隊在 Omniverse 模擬環(huán)境里，憑借感知、推理執(zhí)行任務(wù)，還能依傳感器模擬回傳狀態(tài)規(guī)劃后續(xù)動作，精準(zhǔn)追蹤 KPI，預(yù)先優(yōu)化流程，未來每個工廠都有望配備同步數(shù)字孿生，借 AI 決策最優(yōu) KPI 場景部署。
●通用機器人研發(fā)：通用機器人時代最大的挑戰(zhàn)是人形機器人模仿數(shù)據(jù)難獲取。
英偉達 Isaac Groot 給出方案，用模擬產(chǎn)出海量數(shù)據(jù)集，結(jié)合 Omniverse 與 Cosmos 的仿真引擎，開發(fā)者能遠程借 Apple Vision Pro 操作機器人捕捉數(shù)據(jù)，在無風(fēng)險環(huán)境訓(xùn)練。
同時領(lǐng)域隨機化、3D 到真實場景擴展功能，讓數(shù)據(jù)量指數(shù)級攀升，喂飽機器人的 “學(xué)習(xí)胃口”。
◎從全球視角來看，制造業(yè)和倉儲業(yè)正加速向自動化和智能化轉(zhuǎn)型，這種轉(zhuǎn)變不僅提高了生產(chǎn)效率，減少了資源浪費，還使得物流配送更快更準(zhǔn)確，商品價格也可能因此變得更親民。
變革的特點在于其強大的物理規(guī)則適配性、跨場景通用性和數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度強化，即AI決策更加貼合現(xiàn)實物理規(guī)律，同一套方案可以在多個領(lǐng)域應(yīng)用，并通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練提升精準(zhǔn)度。
◎在產(chǎn)業(yè)層面，這促使企業(yè)更加重視將物理規(guī)律融入AI算法中，如改進機器人的運動力學(xué)算法。
英偉達等科技公司憑借先發(fā)優(yōu)勢穩(wěn)固了市場地位，帶動了硬件芯片需求的增長及軟件服務(wù)市場的擴展，這一趨勢也催生了許多專注于工業(yè)和機器人領(lǐng)域的AI初創(chuàng)企業(yè)，進一步拓展了AI的應(yīng)用范圍。
02 物理人工智能戰(zhàn)略：
加速AI與行業(yè)融合
在 CES 2025 上，NVIDIA 展示了他們?nèi)绾斡?xùn)練機器人像人類一樣工作。黃仁勛開玩笑地說這是他的“鋼鐵軍團”，意思是 NVIDIA 正在開發(fā)一些非常智能的機器人。
為了讓這些機器人學(xué)會做事，NVIDIA 使用了一個叫做 Isaac Gruit 的特別工具。想象一下，人們穿上特殊衣服做動作，這些動作會被記錄下來，然后教給機器人。這有點像教小孩子先展示怎么做，然后讓他們模仿。
為了確保機器人能處理各種不同情況，NVIDIA 讓機器人練習(xí)很多不同的版本。這就像是練習(xí)騎自行車：你得在不同的路上練習(xí)，才能變得熟練。通過這種方式，機器人可以學(xué)到更多技能，并且變得更聰明、更靈活。
對于人形機器人，NVIDIA 還展示了它們?nèi)绾螌W(xué)習(xí)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的視頻。這些機器人裝有先進的人工智能，使它們的動作看起來更加自然，仿佛真的有個人在里面操作一樣。
NVIDIA 正在努力讓機器人不僅能夠自動完成任務(wù)，還能不斷學(xué)習(xí)和改進自己的技能，就像我們在生活中學(xué)習(xí)新事物一樣，未來可能會有更多的機器人幫助我們做各種事情，從工廠里的重活到家里的家務(wù)活。
英偉達認(rèn)為物理人工智能是AI發(fā)展的必然趨勢，如同大型語言模型革新了生成式AI一樣，物理AI將成為機器人技術(shù)和自動駕駛等領(lǐng)域進入新階段的“鑰匙”。
面對當(dāng)前產(chǎn)業(yè)中開發(fā)者普遍缺乏專業(yè)知識和資源的問題，英偉達致力于通過提供易于使用的平臺和工具來降低技術(shù)門檻，使前沿AI能力更加普及，從而激發(fā)更多的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，重塑機器人與工業(yè)AI的開發(fā)流程及生態(tài)系統(tǒng)。
NVIDIA 已積累了大量生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴，致力于實現(xiàn)這一切，從長遠來看，這就是現(xiàn)實！
小結(jié)英偉達以物理人工智能為核心的戰(zhàn)略，正重新定義AI技術(shù)的邊界。從“生成式AI”到“物理人工智能”，英偉達不僅推動了AI與物理世界的深度融合，還以三計算系統(tǒng)和Cosmos為依托，為工業(yè)、機器人和自動駕駛注入了革命性動能。站在AI時代的全新起點，為行業(yè)提供技術(shù)支持，更是構(gòu)建一個連接虛擬與現(xiàn)實、融合科技與產(chǎn)業(yè)的未來，這既是機遇的爆發(fā)點，也是競爭的新賽場。
