在近日舉辦的CES 2026主題演講中，英偉達首席執行官黃仁勛宣布機器人技術領域正經歷重大突破，并形象地將其比作“ChatGPT時刻”。他不僅展示了多款前沿產品，還發布了一系列開源“物理AI”模型，為行業帶來全新發展動能。
演講現場，黃仁勛攜一對BDX機器人登臺，通過互動演示向觀眾呈現了“GR00T”模型的學習過程。這款模型作為英偉達在機器人領域的核心成果，能夠模擬人類學習方式，逐步掌握機器人操作技能。其創新之處在于通過虛擬環境中的反復訓練，實現從認知到動作的精準轉化。
針對物理AI開發中的關鍵挑戰，英偉達推出了兩款開源“世界模型”——Nvidia Cosmos Transfer 2.5與Cosmos Predict 2.5。這兩款模型具備理解現實世界物理規律的能力，可通過生成高仿真合成數據構建虛擬測試場景。對于自動駕駛等高風險領域，該技術能顯著降低研發成本，同時提升模型在復雜環境中的適應性。
同步發布的Cosmos Reason 2視覺語言模型（VLM）則聚焦于機器人的決策能力。該模型整合了物理常識與先驗知識，使機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。例如在搬運物體時，系統可自動計算最佳路徑并規避障礙，這一突破為服務型機器人的商業化應用鋪平了道路。
在人形機器人專項領域，英偉達推出了Nvidia Isaac GR00T N1.6視覺語言動作模型。該模型通過Cosmos的推理引擎，實現了對機器人全身關節的毫米級控制。現場演示中，機器人完成了從抓取物品到復雜動作組合的全流程操作，其流暢度與精準度引發行業高度關注。
開發工具鏈方面，英偉達與Hugging Face達成戰略協作。雙方將GR00T模型與開源仿真框架Isaac Lab-Arena整合至LeRobot庫，形成完整的訓練-部署解決方案。值得關注的是，Hugging Face的Reachy 2人形機器人已實現與英偉達Jetson Thor硬件的無縫對接，開發者可快速將虛擬訓練成果轉化為實體機器人操作。
為支撐高強度AI運算需求，英偉達同步推出了搭載Blackwell架構的Jetson T4000模組。該硬件在能效比方面實現突破，據測試其綜合性能達到前代產品的四倍，特別適用于邊緣計算場景下的實時決策任務。這一升級為物理AI的規模化部署提供了硬件基礎保障。
