NVIDIA的机器人战略：塑造“物理AI”的未来

NVIDIA 的机器人战略是一种“登月”方法，专注于首先解决最复杂的挑战——人形机器人开发——以便由此产生的人工智能技术进步能够扩展到所有机器人和自主系统。

NVIDIA 致力于成为一个平台参与者，提供必要的基础设施，加速所有合作伙伴机器人生态系统的发展，保持避免供应商锁定的合作理念。

机器人人工智能开发围绕“三大支柱”架构构建——训练(DGX)、模拟(Omniverse)和部署(Jetson)，并以公司强大的软件平台 CUDA 作为加速整个闭环过程的基石。

在过去的几年里，生成式AI的浪潮极大地推动了“数字智能”世界的发展。如今，AI正在从虚拟世界走向现实世界——也就是所谓的“物理AI”(Physical AI)时代。在这一转型中，NVIDIA正试图成为连接数字与物理的核心架构师，通过软硬件一体化平台和庞大的生态体系，构建未来机器人与自主系统的“操作系统”。

一、从数字智能到“物理智能”的跃迁

生成式AI让机器能够理解、生成并创造内容，而“物理AI”则要求它们能够理解世界、行动并与现实互动。机器人、自动驾驶汽车、仓储自动化设备、智能制造系统……这些都属于“物理AI”的范畴。

NVIDIA CEO黄仁勋将这一趋势定义为“AI的下一个前沿”——让AI真正“动起来”，不仅思考、生成，更能执行。

二、NVIDIA的核心战略：从芯片到生态的全栈布局

为了实现“物理AI”的愿景，NVIDIA正在构建一个涵盖计算平台、模拟环境、开发工具与云服务的全栈生态：

计算层(Compute Layer)：GPU平台(如Jetson、Drive Orin、Blackwell)提供高能效算力;

模拟层(Simulation Layer)：Isaac Sim + Omniverse 实现逼真物理仿真;

开发层(Development Layer)：Isaac SDK / ROS 加速开发与部署;

部署层(Deployment Layer)：支持云边协同，实现远程更新与规模化部署。

三、Omniverse：连接虚拟与现实的关键引擎

Omniverse结合了实时3D仿真、数字孪生与生成式AI，使开发者能够在虚拟环境中完成机器人训练，再迁移至现实场景，形成从“虚拟到现实(Sim2Real)”的闭环。

四、生态共建：从硬件厂商到行业伙伴

NVIDIA通过开放生态与产业协同推动AI落地：

- 与Boston Dynamics、Agility Robotics合作训练机器人;

- 与BMW、Foxconn共建数字孪生工厂;

- 全球研究人员利用Isaac工具包开发机器人算法。

五、市场与未来趋势

Counterpoint Research分析指出，全球“物理AI”市场将在未来十年内迎来爆发式增长。机器人、自动驾驶、智能制造与服务机器人将成为AI算力增长的主引擎。

未来竞争的核心不再是GPU性能，而是生态系统。谁能提供端到端AI开发与部署能力，谁将主导“物理智能”时代。

结语：

生成式AI解决了“机器如何思考”，而物理AI将回答“机器如何行动”。

NVIDIA正通过算力、仿真、软件与生态四维协同，加速引领“物理智能”的未来。(来源：Counterpoint Research)