作者 | 向欣

即便已經成為全球市值最高的公司，市值超過了 4 萬億美元，英偉達仍然想要把握住下一個科技時代的命脈，繼續(xù)站在峰頂。而它把重注，下在了機器人上。

8 月 26 日，英偉達推出了一款新的「機器人大腦」產品——NVIDIA Jetson AGX Thor，這是一款專為物理 AI 和人形機器人打造的開發(fā)套件，被英偉達 CEO 黃仁勛稱作是「推動物理 AI 和通用機器人時代的終極超級計算機」。

NVIDIA Jetson AGX Thor 可視作機器人大腦的物理部分，與前代產品 Jetson Orin 相比，Jetson Thor 可提供高達 7.5 倍的 AI 計算能力和 3.5 倍的能源效率，能夠實現(xiàn)實時推理，機器人端側算力得到極大提升，這對于機器人處理信息、運行模型、執(zhí)行動作都極為重要。

更大的動作已經在路上，英偉達與富士康將在今年 11 月的「富士康科技日」上聯(lián)合展示人形機器人解決方案，首次把搭載大語言模型與機器人大腦的機器人推向工業(yè)制造場景。

為了在即將到來的機器人時代復刻其在 AI 領域的統(tǒng)治級地位，除了提供機器人軟硬件基礎產品，與產業(yè)方合作推進機器人應用落地外，英偉達還投資了多家具身智能相關企業(yè)，并成立具身智能體研究實驗室進行技術儲備，試圖把自己嵌入到機器人產業(yè)的每一個環(huán)節(jié)。

英偉達的野心是，讓任何一家造人形機器人的企業(yè)都幾乎繞不開它。

新一代機器人超級大腦

在前不久舉行的世界機器人大會上，觀眾注意到一個普遍問題：機器人雖然能走能跳，也能完成工業(yè)分揀、商店補貨等任務，但動作笨拙、效率低下，難以真正創(chuàng)造商業(yè)價值。

其背后的核心癥結不僅僅是模型不夠聰明，還包括在「認知層」始終受到端側算力的限制。

機器人處理視覺、語音、動作規(guī)劃等多模態(tài)任務時，由于缺乏足夠多的訓練數(shù)據(jù)，與端側設備算力不足，需要依賴云端運算，把數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒�務器再返回結果，這既帶來了延遲，也存在穩(wěn)定性和安全隱患。

Jetson Thor 試圖解決這一瓶頸�；�于 Blackwell 架構，它針對 Transformer 類生成式模型做了硬件優(yōu)化，能夠在 FP4 精度下提供高達 2070 TFLOPS，也就是每秒 2070 萬億次浮點計算的峰值算力，并配備 128GB 內存。

這意味著機器人能在本地完成從感知到決策再到執(zhí)行的完整閉環(huán)，反應速度更接近人類。

Jetson Thor

數(shù)據(jù)顯示，Thor 能在 200 毫秒內給出第一個 token 響應，每秒能生成超過 25 個 token，這個速度已經能支撐實時人機對話。

除了性能飛躍，Thor 還具備更廣泛的適配能力：它支持主流的生成式 AI 框架與模型，功耗范圍覆蓋 40–130W，可應用于從移動機器人到固定式機器人等多種場景。

同時，它與英偉達自家生態(tài)深度兼容，能無縫銜接 Isaac 仿真平臺、Omniverse 數(shù)字孿生環(huán)境、GR00T 人形機器人模型等工具。

對開發(fā)者來說，這意味著升級幾乎沒有遷移成本，整個研發(fā)流程可以絲滑過渡。

Thor 的定價為 3499 美元（約合人民幣 2.5 萬元），已率先被國內外一線人形機器人廠商采用，包括國內的宇樹科技、銀河通用、優(yōu)必選、眾擎機器人、智元機器人等，以及國外的 Agility Robotics、波士頓動力、Figure AI 等。

銀河通用創(chuàng)始人王鶴透露，其 G1 Premium 機器人在應用 Jetson Thor 后，運動速度和動作流暢性有了顯著提升。在 WRC 現(xiàn)場，搭載 Jetson Thor 的銀河通用機器人在搬起箱子后能夠絲滑快速地到達貨箱交付點。

英偉達生態(tài)，仿真技術是核心壁壘

Jetson Thor 是一款性能優(yōu)秀的機器人大腦硬件產品，而英偉達真正的優(yōu)勢，在于它搭建起的完整生態(tài)系統(tǒng)。

英偉達的機器人戰(zhàn)略，呈現(xiàn)「軟硬件產品+技術儲備+投資入股+合作探索產業(yè)落地」的布局。

從 2018 年開始，英偉達圍繞機器人產業(yè)逐步搭建起一整套軟硬件閉環(huán)生態(tài)，幾乎覆蓋了機器人智能從訓練、測試到部署的全流程：

硬件上有 Jetson Orin 和 Thor；

綜合性平臺與軟件平臺上有 Isaac 平臺和 Omniverse 數(shù)字孿生環(huán)境；

模型層有 Cosmos 世界模型與 Project GR00T 人形機器人基礎模型。

不同模塊通過虛擬仿真技術緊密結合，形成一條完整的研發(fā)路徑。

Isaac 平臺是一個全面的 AI 機器人開發(fā)平臺，提供從硬件到軟件整套解決方案，包含加速庫、應用框架和 AI 模型。

它不僅包含了 Isaac ROS、Isaac Perceptor、Isaac Manipulator 等基于 ROS 2 構建的開發(fā)工具，還集成了 Isaac Sim 仿真平臺，該平臺基于 Omniverse 構建，能提供物理精確且逼真的虛擬環(huán)境，用于機器人的設計、仿真、測試和訓練。

Agility Robotics 使用 Isaac 平臺對 Digit 機器人進行訓練

同時，Isaac 平臺還與英偉達的其他計算平臺如 DGX、OVX 和 AGX 等協(xié)同工作，分別用于構建機器人 AI 模型、模擬測試和訓練以及部署運行機器人模型。

Jetson Orin、Jetson Thor 等則是英偉達推出的端側芯片模組，是支撐物理 AI 應用的「機器人大腦」。

Jetson Orin 包含從入門級到高端的多個型號，覆蓋不同算力需求場景。其核心定位是為機器人、自動駕駛小車、工業(yè)設備等提供高效能的邊緣計算支持。

Jetson Thor 在 Jetson Orin 基礎上進一步提高了性能，主要面向人形機器人、高階自主機器等對算力需求更高的場景。

Omniverse 是一個虛擬現(xiàn)實和仿真平臺，能夠為機器人提供物理精確、可擴展的訓練環(huán)境。

例如，開發(fā)者可以在虛擬工廠里讓機器人反復練習搬運、裝配，再把學習成果遷移到現(xiàn)實場景。

這種方法不僅大幅降低了真實測試的風險和成本，還能讓機器人獲得更強的泛化能力。

基礎模型方面，英偉達的兩個核心技術是世界基礎模型平臺 Cosmos 和通用基礎模型項目 Project GR00T。

Cosmos 平臺由一系列世界基礎模型、高級標記器、護欄以及加速數(shù)據(jù)處理和管理管道組成。平臺核心組成是 Cosmos 模型，它能讓 AI 學習理解世界物理因果規(guī)律，對物理現(xiàn)象做出判斷，通過現(xiàn)在畫面預測未來畫面。

包含世界基礎模型的 Cosmos 平臺能夠和 Omniverse 平臺高效整合。Omniverse 平臺創(chuàng)造虛擬物理環(huán)境，而 Cosmos 平臺則能夠讓 AI 在虛擬環(huán)境中觀察、分析和預測各種物理現(xiàn)象，理解世界運行規(guī)律，從而更好地實現(xiàn)各種物理交互。

Project GR00T 項目是英偉達 2024 年開啟的，主要開發(fā)通用人形機器人的 AI 基礎模型，目前已推出三代模型，分別是 Project GR00T、GR00T N1 與 GR00T N1.5。

最新的 GR00T N1.5 模型于今年 5 月推出，是一個 VLA 模型，采用業(yè)界主流的雙系統(tǒng)架構。系統(tǒng) 2 負責理解環(huán)境，推理決策，系統(tǒng) 1 負責執(zhí)行動作。

GR00T N1.5 模型架構

綜合來看，英偉達在機器人領域的布局已經相當全面，其中最突出的優(yōu)勢在于仿真合成技術，這也是它投入最深、建立壁壘最牢固的環(huán)節(jié)。

英偉達研究副總裁 Ming-Yu Liu 曾介紹，英偉達的目標是打造一個虛擬世界，讓機器人能夠在這個安全的平行世界中反復試驗、不斷學習。

通過虛擬環(huán)境先行訓練、再遷移到現(xiàn)實，廠商能夠在成本和效率上獲得極大優(yōu)勢。

銀河通用就利用 Isaac 和 Omniverse 合成了 10 億規(guī)模的數(shù)據(jù)集，訓練出了全球首個僅需預訓練就能實現(xiàn)零樣本（Zero-Shot）泛化的模型 GraspVLA，具備對高度、平面位置、物體類別、光照、干擾物、背景等環(huán)境變化的泛化能力。

為了進一步推動前沿研究，英偉達在 2024 年成立了具身智能體研究實驗室 GEAR，重點聚焦多模態(tài)基礎模型、通用型機器人模型、虛擬世界智能體及仿真合成數(shù)據(jù)四大研究領域。

英偉達 AI 總監(jiān)兼杰出科學家 Jim Fan 是該實驗室的負責人。英偉達具身智能體研究實驗室推出過不少前沿技術成果，例如在外網火爆的 ASAP 框架，就是由英偉達實驗室與卡內基梅隆大學聯(lián)合研發(fā)，讓宇樹科技 G1 復刻了 C 羅、科比、詹姆斯的經典名場面。

在外部，英偉達通過投資和合作不斷擴展生態(tài)，投資了 Figure AI、Field AI、Skild AI 等公司，并且和部分產業(yè)方合作研發(fā)人形機器人，主要為工業(yè)與醫(yī)療方向。

英偉達正在與富士康合作，計劃在富士康休斯敦工廠部署人形機器人，用于生產英偉達的 AI 服務器。英偉達將在 11 月舉行的富士康科技日上展示其人形機器人解決方案。

英偉達、富士康還與川崎重工合作，研發(fā)出一款護理機器人 Nurabot。Nurabot 已經在臺灣臺中榮民總醫(yī)院上崗，可以運送藥品、樣本，巡邏病房和引導訪客，據(jù)稱可以減少護士 30% 工作量。

從虛擬世界到真實工廠，從基礎研究到產業(yè)合作，英偉達正在把自己的技術和資本編織成一張覆蓋全產業(yè)鏈的「機器人網絡」。

國內外廠商，爭當機器人時代的必選項

英偉達的目標十分明確：通過產品、生態(tài)和資本的全方位布局，成為在這個產業(yè)不可替代的「基礎設施」。

在 AI 訓練時代，GPU 和 CUDA 讓英偉達變成了所有 AI 公司的必選項；在機器人時代，黃仁勛希望 Jetson Thor 和 Isaac 平臺等產品能夠承擔同樣的角色。

英偉達的戰(zhàn)略邏輯是一種「預見性」的全局布局。

回顧過去二十年，它幾乎總能在技術浪潮的早期埋下伏筆：在深度學習還未真正興起時，英偉達就已經用 CUDA 構建起軟件生態(tài)；在生成式 AI 爆發(fā)前，加碼 H100 GPU 的研發(fā)。

如今，在機器人行業(yè)尚處于起步階段，它又提前把算力、仿真、模型、投資和合作全部布好。黃仁勛的核心思路是：等產業(yè)真正爆發(fā)時，英偉達已經在關鍵節(jié)點卡位，成為不可繞開的供應商。

無論機器人在哪個國家生產、服務于哪個行業(yè)，只要想要算力和仿真，就幾乎無法繞開英偉達的硬件和軟件。這種全球綁定，讓英偉達在機器人產業(yè)鏈上具備了獨特的戰(zhàn)略位置。

中國廠商正在嘗試從不同角度對標英偉達。

一些公司專注于芯片模組替代，包括黑芝麻智能、瑞芯微、地平線旗下的地瓜機器人等。

地瓜機器人在今年重點發(fā)布了面向具身智能機器人的產品 RDK S100 開發(fā)套件，采用大小腦協(xié)同的設計，擁有 80/128TOPS 兩種算力規(guī)格，單個開發(fā)套件就能實現(xiàn)具身智能機器人「感知-決策-執(zhí)行」的閉環(huán)。

另一些公司則在軟件平臺上進行探索，例如華為的具身智能平臺 CloudRobo，騰訊的具身智能平臺 Tairos。

華為的 CloudRobo 整合了數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)標注、模型開發(fā)、仿真驗證、云邊協(xié)同部署以及安全監(jiān)管等端到端能力，能提供三大核心模型，加速具身智能創(chuàng)新。

歷史已經多次證明，技術浪潮的更替總會催生新的世界巨頭。

電氣時代的崛起，造就了通用電氣；

計算機時代的興起，成就了 IBM 和微軟；

移動互聯(lián)網的浪潮里，蘋果憑借 iPhone 成為市值王者；

AI 的興起，則讓英偉達躍升為全球市值最高的科技企業(yè)。

如今，機器人正在成為下一個時代的敘事，英偉達正試圖通過 Jetson Thor 和其全棧布局，成為這個浪潮的掌舵者。中國廠商們也不甘落后。

       原文標題 : 4萬億美元市值巨頭，要做機器人時代的算力霸主