在近日舉辦的CES 2026主題演講中，英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛宣布機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域正經(jīng)歷重大突破，并形象地將其比作“ChatGPT時(shí)刻”。他不僅展示了多款前沿產(chǎn)品，還發(fā)布了一系列開源“物理AI”模型，為行業(yè)帶來全新發(fā)展動(dòng)能。

演講現(xiàn)場，黃仁勛攜一對(duì)BDX機(jī)器人登臺(tái)，通過互動(dòng)演示向觀眾呈現(xiàn)了“GR00T”模型的學(xué)習(xí)過程。這款模型作為英偉達(dá)在機(jī)器人領(lǐng)域的核心成果，能夠模擬人類學(xué)習(xí)方式，逐步掌握機(jī)器人操作技能。其創(chuàng)新之處在于通過虛擬環(huán)境中的反復(fù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)從認(rèn)知到動(dòng)作的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化。

針對(duì)物理AI開發(fā)中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，英偉達(dá)推出了兩款開源“世界模型”——Nvidia Cosmos Transfer 2.5與Cosmos Predict 2.5。這兩款模型具備理解現(xiàn)實(shí)世界物理規(guī)律的能力，可通過生成高仿真合成數(shù)據(jù)構(gòu)建虛擬測試場景。對(duì)于自動(dòng)駕駛等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，該技術(shù)能顯著降低研發(fā)成本，同時(shí)提升模型在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)性。

同步發(fā)布的Cosmos Reason 2視覺語言模型（VLM）則聚焦于機(jī)器人的決策能力。該模型整合了物理常識(shí)與先驗(yàn)知識(shí)，使機(jī)器人能夠像人類一樣通過視覺信息分析場景，并做出合理判斷。例如在搬運(yùn)物體時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)計(jì)算最佳路徑并規(guī)避障礙，這一突破為服務(wù)型機(jī)器人的商業(yè)化應(yīng)用鋪平了道路。

在人形機(jī)器人專項(xiàng)領(lǐng)域，英偉達(dá)推出了Nvidia Isaac GR00T N1.6視覺語言動(dòng)作模型。該模型通過Cosmos的推理引擎，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)器人全身關(guān)節(jié)的毫米級(jí)控制?，F(xiàn)場演示中，機(jī)器人完成了從抓取物品到復(fù)雜動(dòng)作組合的全流程操作，其流暢度與精準(zhǔn)度引發(fā)行業(yè)高度關(guān)注。

開發(fā)工具鏈方面，英偉達(dá)與Hugging Face達(dá)成戰(zhàn)略協(xié)作。雙方將GR00T模型與開源仿真框架Isaac Lab-Arena整合至LeRobot庫，形成完整的訓(xùn)練-部署解決方案。值得關(guān)注的是，Hugging Face的Reachy 2人形機(jī)器人已實(shí)現(xiàn)與英偉達(dá)Jetson Thor硬件的無縫對(duì)接，開發(fā)者可快速將虛擬訓(xùn)練成果轉(zhuǎn)化為實(shí)體機(jī)器人操作。

為支撐高強(qiáng)度AI運(yùn)算需求，英偉達(dá)同步推出了搭載Blackwell架構(gòu)的Jetson T4000模組。該硬件在能效比方面實(shí)現(xiàn)突破，據(jù)測試其綜合性能達(dá)到前代產(chǎn)品的四倍，特別適用于邊緣計(jì)算場景下的實(shí)時(shí)決策任務(wù)。這一升級(jí)為物理AI的規(guī)?；渴鹛峁┝擞布A(chǔ)保障。