英偉達(dá)正在全力打造機(jī)器人領(lǐng)域的物理AI默認(rèn)平臺(tái)，旨在復(fù)制安卓在智能手機(jī)操作系統(tǒng)的英偉主導(dǎo)地位。

1 月 5 日，達(dá)想英偉達(dá) CES 2026 上發(fā)布了多款開源基礎(chǔ)模型，安卓包括多個(gè)開源基礎(chǔ)模型，物理AI使機(jī)器人能夠在多種任務(wù)和環(huán)境中進(jìn)行推理、英偉規(guī)劃和適應(yīng)，達(dá)想所有模型均在 Hugging Face 平臺(tái)上開放。安卓

英偉達(dá)同時(shí)推出了新一代 Blackwell 架構(gòu)的物理AI Jetson T4000 顯卡，以及名為 OSMO 的英偉開源指揮中心，以支撐整個(gè)機(jī)器人開發(fā)工作流程。達(dá)想公司還深化了與 Hugging Face 的安卓合作，旨在降低機(jī)器人訓(xùn)練的物理AI硬件門檻和技術(shù)壁壘。

這一布局反映出人工智能從云端向物理世界遷移的英偉行業(yè)趨勢(shì)。隨著傳感器成本下降、達(dá)想仿真技術(shù)進(jìn)步和 AI 模型泛化能力提升，機(jī)器人正從執(zhí)行單一任務(wù)向通用化方向演進(jìn)。波士頓動(dòng)力、卡特彼勒等企業(yè)已開始使用英偉達(dá)技術(shù)，機(jī)器人類別也成為 Hugging Face 平臺(tái)上增長(zhǎng)最快的領(lǐng)域。

構(gòu)建完整模型矩陣

英偉達(dá)此次發(fā)布的基礎(chǔ)模型構(gòu)成了物理 AI 的核心能力層。

Cosmos Transfer 2.5 和 Cosmos Predict 2.5 兩款世界模型負(fù)責(zé)合成數(shù)據(jù)生成和機(jī)器人策略評(píng)估，可在仿真環(huán)境中驗(yàn)證機(jī)器人行為。

Cosmos Reason 2作為推理型視覺語言模型，賦予 AI 系統(tǒng)在物理世界中觀察、理解和行動(dòng)的能力。

Isaac GR00T N1.6是專門針對(duì)人形機(jī)器人開發(fā)的視覺語言動(dòng)作模型，以 Cosmos Reason 作為推理核心，實(shí)現(xiàn)全身控制功能，使人形機(jī)器人能夠同時(shí)完成移動(dòng)和物體操作。

英偉達(dá)在 CES 上推出的 Isaac Lab-Arena 是托管在 GitHub 上的開源仿真框架，旨在解決機(jī)器人能力驗(yàn)證的行業(yè)痛點(diǎn)。

隨著機(jī)器人學(xué)習(xí)精確物體處理、電纜安裝等復(fù)雜任務(wù)，在物理環(huán)境中驗(yàn)證這些能力往往成本高昂、耗時(shí)且存在風(fēng)險(xiǎn)。

該平臺(tái)整合了資源、任務(wù)場(chǎng)景、訓(xùn)練工具以及 Libero、RoboCasa 和 RoboTwin 等既有基準(zhǔn)測(cè)試，為此前缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)建立了通用框架。配套的開源平臺(tái) OSMO 作為指揮中心，將從數(shù)據(jù)生成到訓(xùn)練的整個(gè)工作流程整合在一起，支持桌面和云端環(huán)境。

降低硬件門檻

Thor 系列新成員 Jetson T4000 圖形卡搭載 Blackwell 架構(gòu)，作為成本效益型設(shè)備端算力升級(jí)方案，提供 1200 萬億次浮點(diǎn) AI 算力和 64GB 內(nèi)存，功耗控制在 40 至 70 瓦之間。

英偉達(dá)還深化了與 Hugging Face 的合作，將 Isaac 和 GR00T 技術(shù)集成到后者的 LeRobot 框架中，連接英偉達(dá) 200 萬機(jī)器人開發(fā)者與 Hugging Face 1300 萬 AI 構(gòu)建者。

開源人形機(jī)器人 Reachy 2 現(xiàn)已直接支持英偉達(dá) Jetson Thor 芯片，開發(fā)者可以測(cè)試不同 AI 模型而無需被鎖定在專有系統(tǒng)中。

早期跡象顯示英偉達(dá)策略正在產(chǎn)生效果。機(jī)器人已成為 Hugging Face 平臺(tái)上增長(zhǎng)最快的類別，英偉達(dá)的模型在下載量上處于領(lǐng)先地位。波士頓動(dòng)力、卡特彼勒、Franka Robots 和 NEURA Robotics 等企業(yè)已在使用英偉達(dá)技術(shù)。

這一布局體現(xiàn)了該公司使機(jī)器人開發(fā)更易獲取的戰(zhàn)略意圖，同時(shí)將自身定位為底層硬件和軟件供應(yīng)商，類似安卓之于智能手機(jī)制造商的角色。

隨著 AI 從云端向具備物理世界學(xué)習(xí)能力的機(jī)器轉(zhuǎn)移，更便宜的傳感器、先進(jìn)的仿真技術(shù)和跨任務(wù)泛化的 AI 模型正推動(dòng)行業(yè)整體轉(zhuǎn)型。