版权声明：本文版权归网易汽车所有。转载时请注明出处。网易汽车1月6日报道，在今年的CES贸易展上，英伟达宣布推出面向物理AI的全新开源AI模型、框架和基础设施，并展示了全球合作伙伴为各行业打造的多款机器人。黄仁勋在主题演讲中强调：“机器人发展的ChatGPT时刻已经到来。物理AI领域已经取得了进展。这类模型凭借其对现实世界的理解、推理和行动规划的能力，不断产生新的应用场景。NVIDIA采用Isaac GR00T N1.6视觉语言动作（VLA）模型（通过Hugging Face开源）作为这款显示机器人的核心技术支柱。该模型基于Blackwell 的架构经过三项关键改进的优化： 精确全身控制：集成了通用功能。Cosmos Reason 2视觉语言模型（VLM）的ense物理推理能力，实现对人形机器人关节级运动的精确控制，训练迭代速度比上一代快40%。通过模型生成合成数据，模型训练周期从传统人工采集的3个月缩短到3个月，数据效率提升60倍。 多模态交互：支持。集成自然语言命令识别和环境视觉识别，以适应复杂的指令，例如“排序不规则零件”和“避开动态障碍物”。合作伙伴矩阵：全舞台机器人落地展示 应用落地，NVIDIA与波士顿动力、卡特彼勒、LG电子等全球巨头合作，在Dynamics Atlas中展示新一代工业、消费、医疗、专业等场景：搭载GR00T N1.6模型，完成高精度焊接和零件汽车装配线上装配，仿真训练实现0.1毫米 轻量化轮子Cosmos智能工厂机器人，操作精度达级 – GR00T模型综合数据验证，电子元件分拣精度达到99.7%，部署周期缩短50% 卡特彼勒：协同设计扩展，AI致远机器人推出基于Isaac Sim集成Genie Sim的工业/消费类人形机器人3.0LEM 仿真平台将自主系统引入建筑设备、采矿和工作现场，详细信息在 CES 手术机器人 Surgical Dynamis 主题演讲中披露：由 Jetson AGX Thor 和 Holoscan 提供支持的外科手术教练的 Diligent Robotics Moxi，接受培训以使用 Isaac for Healthcare 执行外科手术：增加了手术器械传输功能，处理了 300 TB 的医疗数据，并节省了超过 500,000 小时的医疗时间美国100家医院。一种新的开源计算和仿真框架，用于开发可扩展的模拟对于训练和评估机器人至关重要，但当前的工作流程仍然分散且难以管理。基准测试通常是手动完成的，并且难以扩展，而端到端工作流程需要跨不同计算资源进行复杂的编排。 NVIDIA 今天在 GitHub 上发布了一个新的开源框架，该框架简化了这些复杂的工作流程并加快了从研究到实际应用的过渡。 NVIDIA 与 Hugging Face 合作加速开源物理 AI 的开发。机器人技术已成为 Hugging Face 平台增长最快的领域，并且 NVIDIA 拥有蓬勃发展的开源社区，拥有开源模型和数据集。它继续引领潮流。为了促进社区发展，NVIDIA 正在与 HuggingFace 合作，将 Isaac 和 GR00T 开源技术集成到 LeRobot 领先的开源机器人框架中，让开发人员能够更好地访问集成软件和硬件工具并加速端到端开发。此次合作将 NVIDIA 的 200 万机器人开发人员与 Hugging Face 的 1300 万人工智能开发人员全球社区联系起来。人形机器人开发人员选择 NVIDIA Jetson Thor NVIDIA Jetson Thor 满足了具有推理功能的人形机器人的巨大计算需求。在 CES 上，人形机器人开发商展示了他们以 Jetson Thor 为特色的最新先进机器人。 NEURA Robotics将推出保时捷设计的第三代人形机器人以及针对精确控制而优化的小型人形机器人。 Richtech Robotics推出Dex，一款移动人形机器人，能够在复杂的工业环境中进行精确操纵和导航。 Genie Robot推出Genie Sim 3.0，这是一款适用于工业和消费行业的人形机器人以及与Isaac Sim集成的机器人仿真平台。 LG 电子宣布推出一款新型家庭机器人，可以在室内执行各种家务任务。波士顿动力、Humanoid 和 RLWRLD h我们已将 Jetson Thor 集成到现有的人形机器人中，以提高导航和操作能力。可以说，Nvidia在CES 2026上展出的新一代机器人是基于Isaac GR00T N1.6物理AI模型和Jetson硬件平台，通过“技术进步-场景实现-生态发展”来实现的。完整的“发布”环节，是机器人行业的重要飞跃。在技术层面，综合数据训练和常识物理推理能力。这彻底解决了传统机器人开发中数据缺乏、测试成本高的核心问题。在实施层面，覆盖工业、消费、专业化、开源四大场景的合作伙伴矩阵，验证了技术从实验室到工业端的可行性，配置了“精准控制+高效部署+全场景适配”的差异化优势。在一个生态层面，开源工具链与数百万开发者网络的协作Oladors进一步降低了行业进入门槛，加速了技术迭代和应用落地。
面对新的应用场景和推理能力，NVIDIA推出全新物理AI模型