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在拉斯維加斯“CES2025”科技盛會的聚光燈暗淡之后，NVIDIA CEO黃仁勛接受獨家專訪，深入分享了令人振奮的技術新進展。從Cosmos平臺徹底改變機器人訓練模式，到與豐田在自動駕駛領域的重大合作，NVIDIA正在用創新重塑多個技術領域的未來。

"讓機器理解物理世界的方式正在發生革命性變化，"黃仁勛這樣描述Cosmos和Omniverse的突破性進展。通過在虛擬環境中進行學習，機器人的訓練周期從原本需要的數年時間被大幅壓縮到了數小時。這不僅僅是效率的提升，更代表著AI領域的一個重要里程碑。

在自動駕駛領域，NVIDIA與豐田的合作展現了將尖端技術轉化為現實應用的典范。通過創新的三計算機系統架構，他們不僅推進了技術邊界，更著重強調了安全性這一核心要素。這個合作標志著汽車制造業與AI技術的深度融合正在加速。當被問及他認為最具影響力的技術時，黃仁勛的回答揭示了更宏大的愿景。在他看來，我們正站在一個前所未有的技術變革起點，未來發展的軌跡將超出人們的想象。這不是一個簡單的預測，而是建立在深刻的產業洞察之上。

關于通用機器人的介紹

主持人：聽說您在 CES 上發布了一些突破性公告，尤其是在機器人領域。我特別想知道，您對機器人領域的可能性最感興趣的是什么？

黃仁勛：現在有了像 Cosmos 和 World Foundation Models 這樣的工具，我們正處于機器人技術的一個非凡時期。構建通用仿人機器人的關鍵技術就在眼前。其中一項關鍵技術是一種理解世界的 AI 模型，就像我們現在有了理解語言的 AI 模型，例如 ChatGPT 和 Llama。我們需要一個‘世界模型’，一個關于世界的語言模型。

主持人：為什么世界需要機器人？

黃仁勛：世界需要機器人，原因之一是我們的人手不夠用。老齡化人口、工作偏好的變化，以及出生率的下降，都使得世界需要更多的勞動力。因此，開發機器人系統的時機非常緊迫。

主持人：構建仿人機器人的技術面臨哪些挑戰？”

黃仁勛：構建通用仿人機器人的技術是最有用的，因為我們是圍繞人類自身設計了這個世界。然而，這項技術極其困難。但這是第一次，憑借 Transformers、大型語言模型以及基礎模型的突破，我們終于擁有了必要的技術，可以在這一領域做出真正的貢獻。要實現這一目標，需要將多個方面結合起來。首先，機器人需要理解語言，例如 ChatGPT 的突破就讓這成為可能。但是，現在還缺少的是一個理解物理世界的 AI 模型。它需要理解物理世界的動態，比如重力、慣性和摩擦力，還需要理解空間關系、幾何關系，以及一些常識，比如物體恒常性等。因此，我們開始創建一個類似于 ChatGPT 的‘世界模型’，叫做 World Foundation Model。這是一個理解世界的基礎模型。

主持人：這對機器人技術的發展會帶來怎樣的影響？

黃仁勛：如果我們能夠創建這樣的模型——這就是 Cosmos 的核心——我們已經將它開放給所有人使用。希望它能真正點燃和加速機器人技術的發展。

關于用 Isaac Groot 和 Omniverse 技術

主持人：：在機器人教學方面，我知道您也發布了關于 Isaac Groot 的公告，尤其是圍繞虛擬現實訓練這一塊。您怎么看這種技術的發展前景以及它可能帶來的機遇？

黃仁勛：訓練 AI 的第一步是為其提供基礎知識，也就是常識。第二步是對其進行技能微調，教會它具體的事情。訓練通用機器人有點像訓練一個人，你需要給它做示范。比如，你可以告訴機器人如何拿起一個杯子，但每次杯子的形狀、位置和高度可能都不一樣。然而，本質上來說，這仍是教它如何拿起一杯水。通過 Isaac Groot，我們可以進行幾次人類示范，然后利用 AI、Cosmos 和 Omniverse 生成大量的未來場景。我們可以生成不同尺寸、不同位置和不同擺放方式的杯子版本。然后，我們將這些訓練數據作為模仿數據提供給機器人學習。這樣，機器人就可以學會大量的泛化版本。

主持人：是的，因為這聽起來似乎有無窮無盡的版本可供訓練。而這種方式的真正意義就在于，通過提供這些版本，能夠更好地訓練機器人。

黃仁勛：沒錯。與其只提供一個例子，我們可以為機器人提供數百萬個不同的例子。

主持人：您提到了 Omniverse，我對此非常感興趣，尤其是在制造等行業中的虛擬訓練方面。您怎么看這些行業利用 Omniverse 進行培訓的發展？

黃仁勛：機器人行業的起步一直很困難，因為訓練機器人很難。要為機器人創建大量的體驗場景，同時在物理世界中訓練機器人也很危險。因此，我們創建了一個虛擬的游樂場，專門為機器人而設計。這個 Omniverse 是一個虛擬游樂場，對于機器人來說，它感覺就像真實的世界，因為它遵循物理定律，視覺上也與現實世界非常相似，機器人分辨不出兩者的區別。我們在這個名為 Omniverse 的虛擬世界中訓練機器人，為它創造了大量場景供其學習。當機器人學會了如何在 Omniverse 中執行任務后，我們會將這個機器人大腦移植到真實的機器人中。如果模擬與現實之間的差距足夠小，機器人幾乎察覺不到區別。

主持人：這真是太了不起了，而且我相信這也節省了大量資源和時間。如果用其他方式進行訓練的話，應該會非常困難吧？

黃仁勛：是的，否則幾乎是不可能的。如果你想在物理世界中訓練一個機器人學會行走，它會以人類時間、線性時間進行學習。但在 Omniverse 中，我們可以創建許多平行的‘多元宇宙’進行訓練。機器人可以同時以 10 萬種不同的方式學習本領。這樣一來，原本需要花費 10 年時間訓練機器人的任務，現在只需要幾個小時就能完成。試想一下，如果我們人類也能有多元宇宙版本，那我們會多么聰明！不同版本的‘你’可能同時在學習數學、科學、英語和地理，而這一切可以同步進行。Omniverse 的本質就是這樣一個學習環境。我們真希望人類也能擁有這樣的學習方式。

關于 NVIDIA Drive AI 和自動駕駛汽車

主持人：NVIDIA還 公布了與 Drive AI 相關的公告，重點是提升自動駕駛汽車的安全性。我知道您還宣布了與豐田的合作，這真是非常激動人心的消息。

黃仁勛：是的，這是一則重磅新聞。豐田是全球最大的汽車公司，我們對此感到非常興奮。

主持人：那么，您認為 NVIDIA Drive AI 的未來發展方向是什么？

黃仁勛：我們在自動駕駛領域已經耕耘了一段時間，目前這一業務已經為我們創造了約 50 億美元的收入。我們服務自動駕駛汽車行業的方式主要通過三個計算系統：

• 一個用于訓練 AI；

• 一個用于模擬 AI 的系統，叫 Omniverse；

• 一個用于將 AI 部署到汽車中的系統。

在自動駕駛中，安全性是重中之重。解決安全問題的方法首先在于算法必須是安全的——它需要能夠聰明地識別和規避風險，知道如何安全駕駛。但這只是算法層面的事情。更深入來看，操作系統本身也必須設計得安全，車載計算機也必須確保設計不會出現故障，即使出現故障，也能以安全的方式進行。這涉及非常復雜的技術，比如多樣化的算法和計算冗余，所有這些復雜的技術最終讓安全成為可能。

主持人：您提到的這一點非常有意思。從消費者的角度來看，人們更多地將安全性與物體檢測聯系在一起，但正如您所說，這其實涉及多個層面，最核心的還是算法層面的安全性。

黃仁勛：沒錯，系統的多樣性和冗余性越高，系統就會越安全。

主持人：黃仁勛，您帶領 NVIDIA 在游戲和眾多 AI 突破中取得了巨大成就。您認為未來十年中，哪項新興技術將對我們產生最深遠的影響？

黃仁勛：人工智能無疑是我們這個時代最重要的技術。如果退一步思考，當我們可以擴展智能，將其應用到更多領域，比如醫療中的新藥研發、應對氣候變化，或者開發機器人來解決老齡化和人口下降問題時，我們可以提升生產力，從而緩解全球范圍內的通貨膨脹壓力。人工智能的影響是如此深遠，這也是為什么我們公司完全專注于人工智能的原因。人工智能還影響到我們其他所有業務。比如，盡管 GeForce 曾是推動人工智能發展的載體，現在人工智能反過來又讓計算機圖形技術變得更加出色。通過將人工智能與物理科學結合，我們正在徹底改變科學計算的方式；通過將 AI 融入芯片設計中，我們能夠設計出更好的芯片；同時，我們也用 AI 優化了軟件開發過程。

人工智能在各個行業的應用

主持人：人工智能正在影響我們所做的一切，它將對各個行業產生深遠的影響。毫無疑問，這是當前最重要的技術。那么，這也引出了我的一個問題。關于職業建議：我的很多觀眾和粉絲都在計算機科學或技術領域工作。他們經常問這樣一個問題：在科技行業中有如此多的方向可以選擇，應該如何發展自己的職業生涯？從商業和技術的角度來看，人工智能似乎是一個非常值得繼續深入的領域，您怎么看？

黃仁勛：當然，推動人工智能的基礎科學發展是很棒的，我對此非常贊賞。然而，在接下來的十年里，人工智能的應用科學將變得非常重要。就像我每天都會把 ChatGPT 當作我的伙伴。我隨時都在使用它，不斷向它提問并解決問題。與 AI 互動是一項需要學習的技能，而‘提示設計’（Prompting）是一門有藝術性和科學性的技巧。無論是與人交流，還是與 AI 互動，我們都需要學會如何進行有效的交流。更重要的是，我們需要研究如何將人工智能應用到內容創作、工程、軟件開發、市場營銷、金融、法律等領域。無論你對哪個行業感興趣，都應該探索如何在其中應用 AI。我認為，這是一個值得深入研究和發展的方向。

就像我的那一代人專注于如何應用計算機解決芯片設計和軟件工程的問題，這一代人則需要探索如何應用人工智能回答這些同樣基本的問題。比如，如何將 AI 應用于森林管理、海洋科學等等。人工智能的潛力是無限的，每個行業、每個科學領域都能從中受益。

主持人：非常感謝您抽時間與我交流！通過這次對話，我對未來充滿了期待。

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參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=Z_DR1_zhmCU&t=185s&ab_channel=TiffInTech

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈