近期，英偉達的GPU技術大會（GTC）宣布了重大新聞和令人印象深刻的技術。今年早些時候，中國初創公司DeepSeek發布其高效的 R1 推理模型引發了市場動蕩，導致英偉達股價暴跌，原因是人們擔心其昂貴的 GPU 需求可能會減少。為此，英偉達推出首個開放人形機器人基礎模型以及模擬框架，以加速機器人開發，英偉達最新的成果表明，借助新技術英偉達完全能夠向著創造價值的新領域擴張，英偉達正實現超越芯片的生態戰略演變。

黃仁勛在演講中表示：“機器人的優勢在于能夠與物理世界互動，能夠做到數字信息無法做到的事情。”他表示，機器人最終可以做一些事情，比如幫助緩解未來的勞動力短缺問題。黃仁勛解釋道：“到本世紀末，全球將至少缺少 5000 萬名工人?！彼J為機器人技術是解決全球勞動力短缺問題的良方，也是一個巨大的市場機會。“這將是一個非常非常大的行業。有各種各樣的機器人系統。你的基礎設施將是機器人化的。數十億臺攝像機、倉庫和工廠，全球有1000萬到2000萬家工廠，”他說。

這也意味著英偉達正全力投入其定義的“AI工廠”，即針對基于英偉達架構的AI工作流運行而優化的下一代數據中心。在具體落地上，英偉達還介紹了新的Blackwell芯片和新的“Dynamo”軟件，旨在使AI推理速度比前幾代快40倍，有望成為機器人技術革新的基礎設施。

▍機器人技術亮點一覽

黃仁勛在演講中宣布了幾項重要的機器人技術。

（1）機器人推理和技能基礎模型GR00TN1

首先，英偉達宣布將開源GR00TN1，該模型被描述為“世界上第一個開放、完全可定制的通用人形推理和技能基礎模型”，英偉達已通過Hugging Face和GitHub提供GR00T N1訓練數據和任務評估場景的下載。GR00TN1也是一種“快速思考行動模型”，其行為類似于人類的反應和直覺。它通過人類演示收集的數據和英偉達的Omniverse平臺生成的合成數據進行訓練。

有媒體指出，這是由于英偉達設計GR00T N1時考慮到了多功能性，使單一基礎模型能夠為各種人形機器人提供支持。開發人員可以針對特定應用程序對其進行微調，并利用其合成數據生成功能來增強訓練數據集。通過在Hugging Face等平臺上開源該模型，可訪問性得到了提高，降低了研究人員和開發人員的門檻。

該模型通過向能夠在各種場景中感知、推理和行動的通用技術發展，推動了人工智能機器人技術的發展。這種方法旨在通過提供能夠執行多項任務的單一、適應性強的人工智能框架來加速創新，促進更多功能和智能機器人的發展。開發人員現在可以針對特定用例對模型進行微調，使其更適應不同的機器人應用。該模型附帶生成合成數據的藍圖，有助于擴大訓練數據集的多樣性并提高機器人在各種環境中的性能。

（2）Cosmos-Transfer1訓練仿真器

英偉達在今年早些時候的CES上宣布了Cosmos，但在GTC上，黃仁勛重申了Cosmos對機器人開發的重要性。

英偉達 Cosmos是一個由最先進的生成世界基礎模型(WFM)、高級標記器、護欄以及加速數據處理和管理管道組成的平臺。它旨在為世界模型訓練提供動力，并加速自動駕駛汽車(AV)和機器人的物理AI開發。該模型現已在 Hugging Face 上推出，致力于解決了物理 AI 開發中的一個長期挑戰：彌合模擬訓練環境與現實世界應用之間的差距。

黃仁勛在描述英偉達的模擬技術如何實現大規模機器人訓練時解釋道：“使用 Omniverse 來調節 Cosmos，并使用 Cosmos 來生成無限數量的環境，使我們能夠創建有根有據、由我們控制，但同時又系統地無限的數據?！?/p>

本質上Cosmos是一種條件世界生成模型，可以根據分割、深度和邊緣等各種模態的多個空間控制輸入生成世界模擬。這使得高度可控的世界生成成為可能，并可用于各種世界到世界的傳輸用例，包括 Sim2Real。與之前的模擬模型不同，Cosmos-Transfer1引入了自適應多模態控制系統，允許開發人員在不同的場景部分對不同的視覺輸入（例如深度信息或物體邊界）進行不同的加權。這一突破使對生成的環境進行更細致的控制成為可能，從而顯著提高了其真實性和實用性。

（3）可擴展物理引擎Newton

黃仁勛還宣布了Newton，這是一款開源的可擴展物理引擎，由英偉達、Google DeepMind和迪士尼研究院共同開發，旨在推動機器人的學習和發展。因此，黃仁勛邀請迪士尼BDX機器人與他一起上臺。

物理學在機器人模擬中起著至關重要的作用，為在現實環境中準確虛擬地表現機器人行為和交互提供了基礎。借助這些模擬器，研究人員和工程師可以以安全、快速且經濟高效的方式訓練、開發、測試和驗證機器人控制算法和原型設計。黃仁勛解釋說，機器人需要“一種專為非常精細的剛性和柔性物體設計的物理引擎，能夠訓練觸覺反饋和精細運動技能以及執行器控制?！?/p>

Newton基于英偉達Warp構建，可幫助機器人學習如何更精確地處理復雜任務，同時還兼容MuJoCo Playground或英偉達 Isaac Lab等學習框架（一種用于機器人學習的開源統一框架）。Newton與MuJuCo兼容，后者是一種廣泛用于機器人研究和開發的開源物理引擎，具體涉及復雜的動力學和豐富的接觸環境。

關于Cosmos和Newton的公告，Docca表示：“其初衷是為人形機器人打造下一代開源物理引擎。我們的想法是能夠引入適用于人形機器人的物理特性，如慣性運動和摩擦力，以更好地預測機器人的移動方式。它如何處理靈巧的操作。”

▍合作生態持續擴展中

在GTC 2025主題演講中，為了完善 Nvidia 將 AI 從數據中心擴展到物理世界的戰略，黃仁勛宣布與通用汽車建立重要合作伙伴關系，以“打造其未來的自動駕駛汽車車隊”。英偉達將與通用汽車合作開發下一代汽車、汽車工廠和機器人。具體而言，通用汽車將使用英偉達 Omniverse和Cosmos來訓練AI制造模型，幫助其改進下一代工廠和機器人技術的建設。通過Omniverse，通用汽車將能夠構建其工廠的數字孿生體—甚至包括裝配線，以虛擬方式測試新的生產流程，而不會影響現有的車輛生產。這項工作將包括訓練通用汽車已在使用的機器人平臺，用于物料處理和運輸、精密焊接等操作。

同時，黃仁勛還展示了合作方1X的NEO Gamma人形機器人，它使用基于GR00T N1模型構建的后訓練策略執行自動整理工作?！叭诵螜C器人的未來在于適應性和學習能力，”1X Technologies首席執行官Bernt B?rnich說道?！霸谖覀冮_發自己的模型的同時，英偉達的GR00T N1大大提升了機器人的推理和技能。我們利用最少的后訓練數據，在NEO Gamma上進行了全面部署，推進了我們的使命，即創造不僅僅是工具的機器人，而是能夠以有意義的、不可估量的方式幫助人類的伙伴。”

而后，Agility Robotics也宣布公司還將合作通過英偉達Omniverse藍圖“Mega”向合作伙伴提供Digit模型。使用基礎模型對于將Digit等多功能平臺引入世界而言具有重大意義。例如Agility在Digit中配備了英偉達加速器(GPU)，可運行板載AI模型以實現感知和控制，Agility使用IsaacSim和IsaacLab在云端離線訓練其AI模型。Agility正在致力于支持最近發布的英偉達 Mega平臺（基于IsaacSim構建的大型模擬器），以便舍弗勒等客戶可以將Digit放入其設施規模的數字孿生中。

波士頓動力公司在另一份聲明中也透露，它已擴大與英偉達的合作，為人形機器人打造下一代AI功能。作為英偉達 Isaac GR00T平臺的早期采用者，波士頓動力公司的Atlas機器人是眾多使用英偉達 Jetson Thor計算平臺的人形機器人之一。Jetson Thor的緊湊尺寸、高性能和高效率使Atlas能夠運行復雜的多模式AI模型，并與波士頓動力公司的全身和操控控制器無縫協作。

波士頓動力公司的開發人員及其研究合作伙伴還利用Isaac Lab在學習靈活性和運動AI策略方面取得了快速突破。Isaac Lab是一個開源模塊化框架，用于在物理精確的虛擬環境中進行機器人學習，該框架基于英偉達 Isaac Sim和英偉達 Omniverse技術構建。兩家公司正在合作定義關鍵平臺參數，包括功能安全和安全架構，以及使用英偉達的訓練和模擬平臺的關鍵學習和計算機視覺管道。

除此之外，Mentee Robotics和Neura Robotics等公司也宣布接入GR00T N1模型。