NVIDIA-GTC-2025發表機器人12分鐘全精華-黃仁勳-Keynote-點名的下一個大市

 在 NVIDIA GTC 2025 的主題演講中，黃仁勳先生帶我們深入探討了機器人技術的未來。他開場即點出，機器人時代已然來臨。隨著全球勞動力短缺的問題日益嚴重，未來可能需要支付 50,000 美元年薪來僱用機器人，這表明機器人將成為一個巨大的產業。

機器人的崛起與物理 AI 的發展

機器人技術的發展不僅局限於工廠和倉儲，而是逐步擴展到我們生活的方方面面。從自動駕駛汽車到通用機器人，所有能夠移動的設備未來都可能變得自主。NVIDIA 正透過三大計算平台推動這一變革：

1. 機器人 AI 模擬與訓練：透過 Omniverse 和 Cosmos，開發者可以生成大規模的合成數據來訓練機器人。
2. 測試與強化學習：Isaac Lab 讓機器人能夠通過模仿學習或強化學習來習得新技能。
3. 數位孿生與實體測試：開發者可以在 Omniverse 內進行軟硬體聯合測試，確保機器人在現實世界的環境中能夠準確執行任務。

這些技術讓機器人在學習過程中能夠更有效率，並確保它們在進入現實應用前已經具備良好的適應性。

Generalist AI 與 Groot N1 的推出

演講中最令人興奮的部分之一，莫過於 NVIDIA 推出的 Groot N1——一個專為人形機器人設計的通用 AI 基礎模型。這個模型採用了雙系統架構，靈感來自人類的認知處理方式：

• 慢速思考系統：負責感知環境、理解指令並規劃行動。
• 快速思考系統：將計畫轉化為精確、連續的機器人行為。

Groot N1 讓機器人能夠輕鬆操作常見物品，執行多步驟指令，並適應各種環境和任務。透過 NVIDIA 的生態系統，開發者可以根據不同應用需求來微調 Groot N1，使其能夠在工業、醫療、家庭等不同場景中發揮作用。

物理 AI 的挑戰與 NVIDIA 的解決方案

黃仁勳指出，要讓機器人真正智能化，需要解決三大問題：

1. 數據來源：機器人不僅需要來自互聯網的大規模數據，還需要「行動與控制數據」，這些數據的獲取成本極高。
2. 模型架構：如何構建能夠適應不同場景的 AI 模型，使其能夠在物理環境中靈活應對挑戰？
3. 規模化問題：如何讓 AI 持續變得更聰明？這涉及數據和計算資源的擴展問題。

為了解決這些問題，NVIDIA 推出了 Omniverse Cosmos，這是一個具備生成能力的 AI 模型，可以無限擴展虛擬環境，為機器人提供大量的訓練數據。此外，NVIDIA 還與 DeepMind 和 Disney Research 合作開發了全新的物理引擎 Newton，專為機器人的細緻動作訓練而設計。

開放源代碼：推動機器人技術的普及

演講的最後，黃仁勳宣布了一項重大消息——Groot N1 將開放源代碼！這意味著全球的開發者可以自由地存取、調整和改進這一強大的 AI 模型，加速機器人技術的發展。

這一舉措將推動機器人領域的創新，使更多企業和個人能夠參與到這個蓬勃發展的市場中。我相信，未來機器人將變得更加普及，並真正改變我們的生活方式。

結語

NVIDIA 在 GTC 2025 大會上展示的技術，讓我對未來充滿期待。機器人產業即將迎來爆發式增長，從智慧工廠到家庭助理，機器人的應用將變得無所不在。隨著 Groot N1 和 Newton 的發布，以及 Omniverse Cosmos 的持續發展，我們正在見證一場物理 AI 的革命。

作為一名技術愛好者，我深刻感受到 AI 與機器人技術的進步正以前所未有的速度推動世界向前。我迫不及待地想要看到這些技術如何改變我們的工作與生活，也期待親手參與其中，見證未來的來臨！