英伟达新产品发布 - 公司推出全新NVIDIA Omniverse库与NVIDIA Cosmos世界基础模型 旨在加速机器人解决方案开发和部署 [1] - Omniverse软件开发套件和工具库可用于构建工业AI和机器人开发仿真应用 Isaac Sim 5.0和Isaac Lab 2.2开源框架已在GitHub提供 [1] - Cosmos模型允许开发者通过文本、图像和视频提示大规模生成训练机器人数据 Cosmos Transfer-2可快速生成逼真合成数据 [1] 物理AI技术突破 - Cosmos Reason是全新开源、可定制的70亿参数推理视觉语言模型 使机器人能基于物理法则预测和规划行动 [2] - 计算机图形与AI融合正改变机器人领域 AI推理与物理精准仿真相结合可帮助开发者打造未来机器人和智能汽车 [2] - 物理AI指创建关于物理定律运行的智能模型 通过计算系统解释物理世界感知 预测系统演变并计划控制行动 [3] 三大计算平台架构 - 公司部署三大计算平台：嵌入机器人本体的计算机（如Jetson Thor）、AI工厂计算机（DGX/HGX系统）、仿真计算机（Omniverse库+Cosmos） [3] - 仿真计算机通过物理定律生成数据并测试机器人 测试速度快于现实时间 [3] - 通过模拟器生成物理AI所需数据 弥补现实世界数据获取难题 例如将Omniverse模拟输入Cosmos产生无限数据变化 [4] 中国市场布局 - 中国具备制造成本效益高、高效实用机器人的全部要素 包括机电一体化专业知识、顶尖科研人才和庞大制造基地 [4][5] - 公司与傅利叶、加速进化、优必选、银河通用、宇树科技、智元机器人等中国明星企业合作研发产品 [5] - 机器人产业竞争仍处早期阶段 技术标准尚未统一 商业化节奏和成本控制是行业参与者共同挑战 [5]

NVIDIA的AI布局与物理AI战略 - 公司过去十余年持续引领AI硬件与软件创新，从GPU在语音/图像识别的早期应用到支撑生成式AI的多卡并行训练技术 [1] - 提出"物理AI"新方向，强调AI需掌握物理定律推理能力，并将机器人视为未来经济核心载体 [1] - 通过三大技术法宝（Isaac GR00T模型、仿真训练平台、Jetson硬件）构建物理AI全栈解决方案 [3] Isaac GR00T机器人开发平台 - 开源人形机器人基础模型Isaac GR00T N1.5实现环境适应性升级，支持自然语言指令操作工业物料 [6] - 整合Omniverse与Cosmos模拟框架生成高保真训练数据，结合Jetson AGX Thor实现边缘部署 [5] - 已被光轮智能等厂商应用于汽车制造产线，完成工业场景首次真实落地 [6][8] - 开源策略降低开发门槛，吸引特斯拉、波士顿动力等20余家厂商采用统一架构 [8] 合成数据生成技术突破 - Isaac GR00T-Dreams Blueprint系统通过单张环境图像生成合成训练视频，数据获取效率提升数十倍 [10] - 结合GR00T-Mimic技术形成数据增强闭环，36小时完成模型迭代（传统方式需3个月） [11] - Replicator扩展程序支持3D角色模拟等多模态数据生成，减少模型幻觉现象 [11] 机器人仿真生态系统 - Isaac Sim 5.0开源仿真框架支持Software-in-the-Loop测试，集成MobilityGen模块生成高质量动力学数据 [13] - Isaac Lab 2.2优化训练流程，支持Fourier GR1等机器人的复杂场景双臂操作训练 [18] - 配套发布24,000条开源运动轨迹数据集及Cosmos Reason世界基础模型 [18] Jetson边缘计算平台演进 - Jetson AGX Thor基于Blackwell架构提供800 TFLOPS算力，支持多模态生成式AI模型 [20] - 模块化设计集成功能安全处理器，延迟低于30毫秒，显著优于云端方案 [19][20] - 性能较2018年Xavier提升25倍（32 TOPS→800 TFLOPS），满足实时感知需求 [19][20] 全栈技术生态构建 - 形成"芯片-系统-软件-仿真-模型"完整链条，云/仿真/硬件三平台协同 [22] - 物理AI技术覆盖训练数据合成（Dreams）、环境仿真（Sim/Lab）、边缘推理（Thor）全环节 [22] - 行业进入具身智能与智能制造融合阶段，跨模态理解能力持续突破 [6][22]