机器人前瞻1月7日报道，今天，全球规模最大的消费类电子产品展CES在美国拉斯维加斯开幕。 英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表了主题演讲，谈及多项英伟达在机器人领域的最新技术成果，包括 首款生成式世界基础模型开发平台Cosmos、4个全新Omniverse Blueprint、可应用于传统机器人领域Thor芯片等。
黄仁勋的机器人军团亮相，14家企业中有6家是中国企业，包括 宇树、智元、星动纪元、银河通用、傅利叶、小鹏。 黄仁勋还提出，要与多家全球知名的机器人操作系统企业、机器人传感器制造商、机器人本体制造企业等合作共建 机器人生态系统。
01.首款世界基础模型开发平台亮相，专为机器人开发
黄仁勋判断，机器人的ChatGPT时刻即将到来，而 世界基础模型 对于推进 机器人 和自动驾驶汽车的开发至关重要。
他现场发布了 生成式世界基础模型开发平台Cosmos， 这是 英伟达的首款生成式世界基础模型开发平台， 专为开发机器人和自动驾驶而设计，旨在加速先进物理AI开发。
开 发人员可以使用Cosmos模型进行文本到世界和视频到世界的生成， 所生成的基于物理的合成数据，能够加速模型训练。
NVIDIA Cosmos
Cosmos有3款：
1）Nano（约15B） ： 针对实时、低延迟推理和边缘部署进行了优化；
2）Super（34B） ：用于高性能基线模型；
3）Ultra（约70B） ：以获得最大的质量和保真度，最适合用于提取定制模型。
这些模型接受了18000万亿次tokens的训练，包括2000万小时的真实世界自动驾驶、机器人、无人机镜头和合成数据。
其他模型包括： 120亿参数上采样模型 ，用于精炼文本提示； 70亿参数视频解码器 ，用于优化增强现实； 护栏模型 ，确保可靠、安全地使用。
Cosmos的tokenizers提供8倍的总压缩和12倍的处理速度，在训练和推理方面提供了更出色的质量和更低的计算成本。
Cosmos在图像及文本token训练的基础上，为人形机器人输出行动token
Omniverse 和Cosmos相结合，使开发人员能够更轻松地生成大量可控、逼真的合成数据，帮助物理AI模型做出更好的行动，还有助于减少世界模型相关的潜在幻觉。
1X、Agile Robots、Agility Robotics、Figure AI、小鹏、Foretellix、Uber、Waabi、Wayve等 机器人企业都采用Cosmos加速和加强模型开发。
集成Cosmos 的Omniverse
02.机器人军团亮相，构建机器人生态系统
黄仁勋的机器人军团在演讲中亮相了。分别是Apptronik的Apollo机器人、 星动纪元的Star1机器人、智元机器人的远征A2机器人、 NEURA Robotics的4NE-1机器人、 傅利叶的GR-2机器人、 Agility Robotics的Digit机器人、Figure的Figure 02机器人、1X的NEO机器人、 银河通用的G1机器人、 Mentee的MnteeBot机器人、 宇树的H1机器人、小鹏的Iron机器人、 Sanctuary Al的Phoenix机器人。
其中，共有 6家 中国机器人企业。
黄仁勋的机器人军团亮相
黄仁勋还提到了 机器人技术三机协同解决方案， 该方案融合了DGX系统、搭载 Cosmos的Omniverse以及AGX的优势，形成了一个 从训练到优化再到执行 的完整体系。
具体来说，DGX系统负责基础训练，Omniverse负责处理优化和强化学习，AGX负责在现实环境中执行推理任务。
英伟达机器人三机协同方案
英伟达也已经与众多解决方案与服务提供商、AI视觉、机器人操作系统企业、机器人传感器制造商、机器人本体制造企业等达成合作，共建 机器人生态系统。
英伟达机器人生态系统
03.Omnvierse Blueprint：攻克人形机器人训练难题
黄仁勋介绍，机器人领域最大的挑战是训练方法，与自动驾驶汽车的训练相比（只需要实际驾驶），让机器人学习人类工作方式要复杂得多。
英伟达发布了 Isaac GR00T合成运动生成Blueprint ，团队可以采用远程操作和人体动作捕捉技术的方式，来创建基础训练样本，再通过算法生成大量变体用于深度训练。这样的方式能够 为机器人训练积累海量的数据。
波士顿动力、Figure 等人形机器人公司已经开始采用并展示Isaac GR00T的结果。
NVIDIA Isaac Groot
另外，英伟达还发布了 4个全新Omniverse Blueprint ，使开发人员更容易为物理AI构建基于OpenUSD（通用场景描述）的数字孪生，包括 Mega工业机器人队列数字孪生、自动驾驶汽车仿真、面向苹果Vision Pro的Omniverse空间流播、面向计算机辅助工程（CAE）的实时数字孪生。
Mega工业机器人队列数字孪生： 由Omniverse Sensor RTX API提供支持，用于在部署到现实世界的设施之前，在数字孪生中大规模开发、测试和优化 物理AI和机器人队列。
面向计算机辅助工程（CAE）的实时数字孪生 ：基于NVIDIA CUDA-X加速、物理AI和Omniverse库构建的参考工作流，可实现 实时物理可视化。
Mega工业机器人队列数字孪生
英伟达发布了Thor芯片，Thor芯片已开始量产，其处理能力较上一代Orin提升了 20倍。除了汽车领域， Thor还可应用于传统机器人领域。
Thor芯片
04.结语：通用机器人技术将迎来飞跃式发展
在2025CES的开幕演讲中，英伟达大秀其为机器人训练等环节所提供的解决方案，致力于打造全方位的机器人生态系统，进一步凸显自身作为机器人产业关键平台的重要角色。
黄仁勋谈道，AI的发展，将从当前的生成式AI到Agentic AI，未来还将出现Physical AI，其应用范围涵盖智能驾驶和机器人等，而这也是英伟达的发展目标。
正如黄仁勋所预言的那样，机器人领域的ChatGPT时刻已然临近，人形机器人时代即将开启，这无疑都象征着通用机器人技术即将迎来重大突破与飞跃式发展。
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