NVIDIA正全力押注机器人产业，将其视为继AI之后最大的增长机遇。这不仅是一场技术竞赛，更旨在搭建一座连接数字与物理世界的万亿美元级桥梁。通过深入分析其核心战略与面临的挑战，可以清晰地看到物理AI时代的未来图景以及中国在其中扮演的关键角色。
智能速览
NVIDIA视机器人为连接数字与物理世界的万亿美元级桥梁。
中国凭借人才、制造和场景优势，被NVIDIA认为是发展物理AI的最佳地点。
数据匮乏与模型泛用性不足，是当前人形机器人规模商用化的核心瓶颈。
仿真技术与合成数据生成，被公认为突破数据瓶颈的最有效途径。
新一代Jetson Thor平台性能实现数倍提升，让机器人本体部署大模型成为可能。
精华内容
NVIDIA正从战略、技术到产品，全方位布局机器人基础设施，旨在解决产业核心痛点，加速物理AI时代的到来。
万亿美元的桥梁
NVIDIA将机器人视为连接IT信息世界与物理世界的“桥梁”。目前IT行业规模约5万亿美元，而全球物理行业总规模超过100万亿美元，通过这座桥梁，机器人市场有望达到万亿美元级别。因此，NVIDIA正“不顾一切”地投入，如同当年对CUDA的坚持，旨在抢占这一下一代计算平台的先机。
为何选择中国
NVIDIA认为引爆物理AI革命的最佳地点在中国，理由有三：一是顶尖AI人才储备，全球近一半的研究人员在中国；二是强大的电子制造产业，为机器人研发和生产提供关键支持；三是庞大的制造业基础，提供了大规模部署、测试和迭代的真实场景，能快速收集数据、优化算法。
产业核心瓶颈
制约人形机器人规模商用的核心并非硬件成本。宇树科技创始人王兴兴指出，具身智能模型的泛用性不足是关键难题。银河通用创始人王鹤则认为，机器人干活的能力不够，根源在于多模态大模型（VLM/VLA）能力偏弱，这背后是动作数据的极度匮乏，远少于文本和图像数据，导致机器人视觉理解和操作能力存在差距。
仿真是破局关键
面对数据瓶颈，充分利用仿真技术被普遍认为是最佳解决方案。NVIDIA副总裁Rev Lebaredian强调，构建安全可靠的现实机器人系统，唯一的选择就是仿真。从数据合成、模型训练到系统测试验证，仿真都将发挥核心作用。当前的挑战在于如何降低仿真器的计算成本，使其在大规模构建中更具经济效益。
基建全面提速
NVIDIA正通过发布新产品加速机器人基础设施建设。新一代机器人超级计算机Jetson Thor，其计算能力是上一代的7.5倍，每瓦性能提升3.5倍，使机器人本体部署大模型成为可能，银河通用已用其打造出“最快的人形机器人”。此外，70亿参数的开源推理视觉模型Cosmos Reason，能让机器人像人一样思考推理，并已应用于优步等公司的数据标注。
NVIDIA正从芯片、模型到云平台全面构建机器人时代的基础设施，其决心和行动力预示着物理AI革命的加速。尽管通往通用机器人的道路仍长，但随着算力瓶颈的突破和仿真技术的成熟，能够与人类自然协作的智能体正加速走来。未来的智能世界，将由谁来主导定义？
