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1本期博客翻译自NVIDIA CES 2026活动
来源：FULL CES 2026 EVENT: NVIDIA CEO Reveals Physical AI and Autonomous Robots Changing Industries | AI14
黄仁勋揭示突破性的实体人工智能、自主机器人以及正在改变世界的工业自动化。从Omniverse和Isaac Sim到Cosmos基础模型，NVIDIA展示了AI如何从屏幕走向现实世界的工厂、机器人技术和制造系统。
本期博客内容整理：
一、核心理念与战略转向：Physical AI（实体人工智能）
本次发布最核心的信息，是定义了下一个AI浪潮的方向：Physical AI。这不仅仅是一个技术概念，而是NVIDIA对未来计算范式的整体布局。
- 核心理念：AI的能力将从处理文本、图像、视频等数字信息，扩展到理解、模拟并最终作用于物理世界。这包括重力、摩擦力、材料属性、机械运动等。
- 战略意义：这意味着AI将直接嵌入到机器人、自动驾驶汽车、智能工厂和城市基础设施中，成为实体经济的“神经系统”。
二、关键技术与平台发布
为实现Physical AI的愿景，NVIDIA更新并强化了其核心软件与硬件栈。
- Omniverse平台升级：
定位：作为连接数字世界与物理世界的“操作系统”或“数字孪生引擎”。
新能力：展示了更强大的实时物理模拟精度，能够为机器人训练、工厂布局优化、城市交通模拟等提供高保真度的虚拟环境。 - Isaac Sim仿真平台：
定位：专为机器人开发和测试打造的虚拟实验室。
核心价值：允许开发者在安全的虚拟空间中，以超现实时间（远快于现实时间）训练和测试机器人算法，无需投入昂贵的实体硬件或承担风险，极大加速了机器人从研发到部署的周期。 - Cosmos基础模型：
定位：这是一个全新的、面向实体世界的多模态AI模型。
关键功能：能够理解和生成涉及物理规律的指令。例如，理解“将那个易碎的箱子平稳地放在摇晃的架子上”这类命令，并规划出相应的机器人动作序列。
重要意义：它降低了机器人编程的门槛，使其能通过更自然的方式接受任务。
三、重点行业合作与解决方案
NVIDIA展示了其技术如何通过合作伙伴，落地到具体的工业场景中，形成端到端的解决方案。
- 与西门子的合作：
领域：工业设计与制造。
整合内容：将NVIDIA的AI和Omniverse仿真能力，深度嵌入西门子的工业软件（如Teamcenter、NX等）。
应用场景：实现从产品设计、仿真测试、生产流程规划到实际运营维护的全数字化闭环。设计师可以在虚拟环境中即时看到设计变更对制造可行性和生产效率的影响。 - 与楷登电子、新思科技的合作：
领域：电子设计自动化与芯片设计。
整合内容：利用NVIDIA的加速计算和AI，优化芯片设计流程中的仿真、验证和物理实现阶段。
应用场景：大幅缩短尖端芯片（如AI芯片、高性能计算芯片）的设计周期，帮助应对日益复杂的芯片设计挑战。
四、展示的具体应用与未来图景
通过演示，NVIDIA描绘了由Physical AI驱动的未来：
- 下一代机器人：展示更具通用性、可执行复杂灵巧操作（如精细装配）的自主机器人。
- AI驱动的工业自动化：整个生产线可以被AI动态优化，实时调整生产节奏、预测设备故障、管理物料流动。
- AI物理仿真：在虚拟世界中精确模拟汽车碰撞测试、建筑结构应力、流体动力学等，成本极低且速度极快。
五、总结与洞察
- 产业趋势：AI的下一个前沿是实体世界智能化。计算、仿真和AI的融合，正在创造一个“先模拟，后执行”的新范式，这将彻底改变制造业、物流、建筑和研发等行业。
- NVIDIA的定位：NVIDIA正致力于成为Physical AI时代的“基础设施构建者”，不仅提供算力芯片（GPU），更通过Omniverse、Isaac、Cosmos等平台，构建了连接虚拟与现实的完整软件生态和工具链。
- 对观众/开发者的启示：关注机器人仿真、数字孪生、工业AI应用等领域将带来巨大机遇。掌握Omniverse等工具，理解如何将AI算法与物理模型结合，将成为未来的关键技能。
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