【量子位 2026年1月7日讯】在2026年拉斯维加斯消费电子展（CES 2026）上，英伟达（NVIDIA）以“物理AI”为核心，抛出覆盖模型、框架、硬件的全栈解决方案，正式宣告“机器人开发的ChatGPT时刻已至”。这场由黄仁勋亲自站台的发布，不仅推出了Cosmos系列开源模型、Isaac Lab-Arena评估框架等关键工具，更联合波士顿动力、卡特彼勒、LG电子等全球巨头，亮出多款能“理解物理世界、自主规划行动”的新一代机器人，从工业制造到家庭服务，从医疗手术到航空安全，全面加速机器人商业化落地。
据悉，英伟达此次发布的技术已实现“虚拟训练-现实部署”的全流程打通，搭载其Jetson Thor芯片的人形机器人，可在复杂场景中完成毫米级精度操作；而新推出的Jetson T4000模组更是将能效与AI算力提升4倍，为机器人规模化应用奠定硬件基础。
一、物理AI模型开源：让机器人像人类一样“思考与行动”
要让机器人摆脱“单一任务、复杂编程”的局限，成为能应对多样场景的“专家级通用机器”，底层模型是关键。英伟达此次发布的三款开源模型，直接为开发者提供了“拿来即用”的“机器大脑”：
1. Cosmos系列：物理世界的“虚拟训练师”
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Cosmos Transfer 2.5 & Predict 2.5：作为开源世界模型，这两款工具堪称机器人的“虚拟训练场”。它们能基于物理定律生成海量合成数据——比如模拟不同地面材质（瓷砖、地毯、油污地面）对机器人行走的影响，或生成数千种“抓取易碎品”的场景数据，开发者无需在真实世界反复试错，即可让机器人掌握应对复杂环境的能力。同时，其支持的策略评估功能，还能在虚拟环境中验证机器人动作方案的安全性与效率，大幅缩短开发周期。
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Cosmos Reason 2：这款70亿参数的推理视觉语言模型（VLM），真正让机器人拥有“人类视角”。它能像人一样“看见”物体、“理解”环境逻辑：比如识别厨房台面上的杯子，判断其材质（玻璃/陶瓷）、位置（边缘/中心），进而规划最安全的抓取路径；面对突发状况（如地面有障碍物），还能实时调整动作，避免碰撞。在医疗场景中，LEM Surgical已用它训练Dynamis手术机器人，使其能通过视觉识别手术器械位置，辅助医生完成精密操作。
2. GR00T N1.6：人形机器人的“全身控制中枢”
专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6，是业界首个开放式推理视觉语言行动（VLA）模型。它能结合Cosmos Reason 2的推理能力，解锁机器人的“全身协同控制”——比如工业场景中，机器人可同时完成“识别零件-调整身体姿态-手部抓取-放置到指定位置”的连贯动作，而非单一部位的机械运动。目前，Franka Robotics、NEURA Robotics已用它优化机器人工作流，仿真训练效率提升3倍，真实场景部署误差控制在2毫米以内。
二、开发框架革新：从“碎片化”到“一站式”，加速技术落地
机器人开发常面临“仿真与现实脱节、工作流分散”的痛点，英伟达此次同步推出两大开源框架，直接打通“训练-评估-部署”全流程：
1. Isaac Lab-Arena：标准化机器人“考试系统”
在GitHub开源的Isaac Lab-Arena，是专为大规模机器人策略评估设计的“协作平台”。它就像机器人的“标准化考试”，不仅能对接Libero、Robocasa等主流基准测试体系，还能通过算法平衡任务类型、场景复杂度，确保评估结果客观可靠。比如开发者训练一款搬运机器人后，可通过该框架模拟“货物重量变化、通道狭窄程度、突发障碍物”等不同场景，验证机器人是否能稳定工作，避免“虚拟环境表现优秀、现实落地频频出错”的问题。
值得一提的是，该框架的评估层与任务层设计，是英伟达与光轮智能联合完成，充分适配工业、消费等多领域需求，目前已有超过500家企业申请试用。
2. OSMO：跨环境的“开发指挥中心”
作为云原生编排框架，OSMO将机器人开发的“合成数据生成、模型训练、软件测试”等环节，整合到一个可视化操作界面中。开发者无需在本地工作站、云端服务器、边缘设备间反复切换，即可跨计算环境调度资源——比如在云端生成10万组训练数据，在本地工作站微调模型，最后在边缘设备完成软件测试，全流程效率提升40%。目前，Hexagon Robotics已用其开发工业巡检机器人，微软也将其集成到Azure Robotics Accelerator工具链，进一步扩大生态覆盖。
三、全球巨头齐秀新品：从工业硬核到家庭温情
技术的价值，最终要靠落地产品验证。此次CES上，波士顿动力、卡特彼勒等企业基于英伟达技术打造的机器人，让“物理AI”从概念变成了可触摸的现实：
1. 工业领域：精度与效率双突破
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波士顿动力人形机器人：集成Jetson Thor芯片后，其导航精度提升至±1毫米，可在汽车生产线中完成“抓取精密零件-组装电路板”的全流程操作，且能自主规避流水线上的移动机械臂，安全性大幅提升。现场演示中，该机器人在模拟地震后的工厂环境中，成功跨越30厘米高的障碍物，精准抓取散落的零件，展现出极强的环境适应性。
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卡特彼勒智能工程机械：作为工程机械巨头，卡特彼勒宣布扩大与英伟达的合作，将AI与自主系统引入采矿、建筑设备。搭载英伟达技术的矿用卡车，可通过Cosmos模型实时分析路况（坡度、矿石分布），自主规划最优运输路线，运输效率提升25%；而建筑机械则能预判施工风险（如墙体承重不足），避免安全事故。
2. 消费与医疗：贴近日常生活的“智能助手”
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LG电子家用机器人：这款被定位为“家庭管家”的新品，依托Cosmos Reason 2的环境理解能力，能自主识别室内场景：进入客厅后自动切换“清洁模式”，避开沙发、茶几等障碍物；在厨房可辅助摆放餐具，甚至根据冰箱内食材推荐菜谱，并提醒过期食品。其圆润的外观设计与低噪音运行，更适配家庭环境。
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LEM Surgical手术机器人：借助Isaac for Healthcare与Cosmos Transfer技术，这款手术机器人能在虚拟环境中模拟数万次手术操作，精准掌握“缝合伤口”“切除病灶”的力度与角度。搭载Jetson AGX Thor芯片后，其在真实手术中可实时分析内窥镜图像，为医生提供毫米级精度的操作引导，大幅降低手术风险。XRLabs也基于同款芯片，开发出能实时AI分析的手术内窥镜，进一步提升外科手术的安全性。
四、硬件升级：Jetson T4000量产，算力与能效双飞跃
机器人要在复杂场景中持续工作，硬件算力与能效是基础。英伟达此次推出的两款硬件产品，直接解决“算力不足、功耗过高”的行业痛点：
1. Jetson T4000模组：千片起订价1999美元，性价比拉满
基于Blackwell架构打造的Jetson T4000，在70瓦功率范围内可提供1200 FP4 TFLOPS算力，搭配64GB大内存，性能较上一代提升4倍。其采用的紧凑设计，可轻松嵌入人形机器人、工业机械臂等设备，千片起订单价仅1999美元，为大规模装车提供成本基础。目前，智元机器人已宣布将其用于新一代工业机器人，预计2026年第二季度量产。
2. Jetson Thor：人形机器人的“算力核心”
作为英伟达旗舰级机器人芯片，Jetson Thor此次成为多家巨头新品的“标配”。NEURA Robotics推出的第3代人形机器人（由保时捷设计）、Richtech Robotics的工业移动机器人Dex，均搭载该芯片，实现“导航-操作-决策”的全流程高效运行。在航空领域，Archer更是用其开发AI系统，提升飞机安全监测与空域整合能力，让飞行更智能、更安全。
五、生态协同：牵手Hugging Face，连接200万+开发者
为让技术更快触达全球开发者，英伟达与Hugging Face达成深度合作，将Isaac开源模型、GR00T系列工具集成到LeRobot开源框架中。这一合作直接连接了英伟达的200万机器人开发者与Hugging Face的1300万全球AI开发者，GR00T N1.6模型、Isaac Lab-Arena框架已同步上线LeRobot库，开发者可直接调取工具进行模型微调和性能评估。
更值得关注的是，Hugging Face开源的Reachy 2人形机器人，已实现与Jetson Thor的完全互操作；而Reachy Mini桌面机器人也能对接DGX Spark，开发者可基于英伟达大语言模型，快速打造自定义机器人应用（如AI陪伴、实验室辅助），进一步降低开发门槛。
结语：机器人产业迈入“规模化落地”关键期
从Cosmos模型让机器人“理解物理世界”，到Isaac Lab-Arena确保“虚拟训练可靠”，再到Jetson硬件提供“算力支撑”，英伟达此次发布的全栈方案，彻底打通了机器人开发的“任督二脉”。而波士顿动力、LG等巨头的新品落地，更证明“物理AI”已从技术概念走向商业现实。
正如黄仁勋所言：“人形机器人将像PC、智能手机一样，成为下一个万亿级市场。”随着开源生态的完善、硬件成本的下降，未来1-2年，我们或将看到更多能走进工厂、家庭、医院的机器人，真正用技术改变生产与生活——而英伟达此次搭建的“物理AI”底座，无疑将成为这场变革的核心推动力。
