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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
物理人工智能赋予机器人在现实环境中行动的能力，这一领域正加速向产业化转型。英伟达与发那科、ABB机器人、安川电机、库卡等全球机器人头部企业合作，面向全球200万台已安装机器人推进技术整合。新一代模型Isaac GR00T N2使机器人完成新任务的成功率达到上一代的两倍。这一转变的影响覆盖制造、物流、医疗和服务等核心行业。
1. 200万台工业机器人接入物理AI
英伟达已与全球四大工业机器人制造商——发那科、ABB机器人、安川电机、库卡——建立战略合作。四家企业合计在全球拥有超过200万台在役机器人。合作目标是整合英伟达的仿真与AI技术，加速更智能、更自主机器人的开发与部署。
各企业使用英伟达Omniverse库和Isaac仿真框架，为生产线创建数字孪生。这些虚拟环境支持在实际部署前设计、测试和验证复杂的机器人应用，有效降低成本、缩短调试周期。英伟达Jetson模块集成至机器人控制器后，可在边缘端直接进行实时AI推理，赋予机器即时决策能力。
现有机器人硬件与英伟达软件平台的结合，推动自动化进入新阶段：机器人不再只是执行预设程序，而是能应对突发状况、持续优化性能的自适应智能体[1]。
2. Isaac GR00T N2使人形机器人新任务成功率翻倍
英伟达推出Isaac GR00T N2，这是基于DreamZero研究的新一代机器人基础模型。GR00T N2专为人形机器人设计，是一个视觉-语言-动作（VLA）模型，支持机器人理解自然语言指令、通过计算机视觉感知环境并执行复杂动作。
测试数据显示，搭载GR00T N2的机器人在未知环境中完成新任务的成功率，超过上一代VLA模型的两倍。该模型在通用机器人策略的MolmoSpaces和RoboArena基准测试中均排名第一。1X、Agility、波士顿动力、Figure等人形机器人企业已在使用英伟达技术推进产品开发。
GR00T N2快速学习和适应新任务的能力，对在动态、非结构化环境中部署机器人尤为关键。应用场景涵盖物流、医疗乃至勘探领域，这些场合要求机器人应对突发状况并自主决策[1]。
3. Cosmos 3生成合成世界，支撑大规模机器人训练
机器人学习与世界交互，需要海量训练数据。在现实世界中采集这些数据，成本高、周期长，有时还存在安全风险。英伟达为此开发了Cosmos 3——一个世界基础模型（WFM）平台，整合了合成世界生成、视觉推理和动作仿真三项能力。
该平台可生成照片级真实感、物理精确的虚拟环境，供机器人在数百万种场景中训练。合成数据使开发者能让机器人接触比现实世界更宽泛的情境，包括罕见或危险的事件，从而加速学习、提升AI系统的可靠性。Generalist AI和World Labs已在使用Cosmos进行合成数据生成和模型验证。
这一方法的核心价值在于构建仿真与现实之间的快速反馈循环，持续改进机器人模型。在虚拟环境中模拟复杂危险场景，无需承担任何物理风险[1]。
4. 物理AI以微米级精度改变制造业
Skild AI与富士康合作，在英伟达Blackwell GPU生产线上部署配备AI的双臂机械手，执行高精度装配任务。这些机器人能以微米级精度操作微小部件，在重复性、高要求的任务上超越人工操作水平。
Lightwheel与三星合作，利用英伟达Newton物理引擎在仿真中训练装配机器人处理复杂线缆，使装配线更快、更精准，同时降低装配错误率、提升生产吞吐量。PTC宣布推出新工作流，将Onshape CAD平台与英伟达Isaac Sim打通，实现计算机辅助设计与仿真的无缝衔接。发那科美国和Fauna Robotics等企业借此在数字孪生中完成生产前的设计验证。
这一方式让问题在设计阶段就得以发现和修正，避免了后期代价高昂的延误和改动。整体而言，物理AI在制造业的影响体现在产品质量提升、原料浪费减少以及生产线灵活性增强[1]。
5. 医疗领域用仿真技术验证手术机器人
CMR Surgical在临床部署前，使用Cosmos-H仿真训练和验证其Versius手术系统的机器人智能。仿真环境覆盖多种手术场景，包括最复杂、最精细的操作，确保机器人行为符合预期，同时为控制算法的测试和优化提供无风险环境。
强生医疗科技使用基于Isaac Sim和Cosmos的工作流，对泌尿科Monarch平台进行培训和验证，模拟泌尿科手术流程并优化机器人动作效率。美敦力正在评估英伟达IGX Thor机器人计算平台，以满足其未来手术机器人系统对关键精度和功能安全的要求。IGX Thor针对医疗行业严格的监管标准而设计。
上述进展共同指向同一目标：提高手术精度、降低患者风险，为创伤更小的手术方式和更快的术后恢复创造条件[1]。
6. 开放生态系统连接1500万开发者
英伟达推行开放平台战略，推动机器人生态系统整体创新。英伟达Inception计划目前拥有超过4万家初创企业成员，为其提供物理AI技术的优先访问权、技术支持和计算资源，帮助早期企业将创新想法转化为可商业化产品。
英伟达与Hugging Face的战略合作，已将Isaac和GR00T框架集成至开源平台LeRobot。这一举措将英伟达机器人生态系统中的200万开发者与Hugging Face社区的1300万AI开发者连接起来，形成知识共享与协作开发的庞大网络。
开放性有助于普及尖端技术、降低参与门槛，也推动了开放标准的形成和不同机器人平台间的互操作性——这对物理AI的广泛落地至关重要[1]。
7. 人机协作重塑仓库与工厂的工作模式
物理AI进入工业环境，目标是增强人类工作能力，而非取代工人。供应链解决方案企业KION Group与英伟达、埃森哲合作，基于Omniverse创建大规模仓库数字孪生，用于训练和测试搭载英伟达Jetson的自主叉车车队。这些机器人承担物料运输任务，员工得以专注于库存管理、质量控制等高附加值工作，劳动强度和事故风险同步降低。
WORKR将其AI平台与ABB工业机器人整合，推出无需编程知识、中小企业数分钟内即可部署的机器人劳动力解决方案。目标是建立人机协同的工作环境，在提升效率的同时保障安全。
这一转型也对工人提出了新要求——需要掌握与智能系统协作和监督的技能。持续培训将是支撑这一转变的关键[1]。
8. 挑战与前景
物理AI的广泛普及仍面临现实障碍。先进机器人系统的初始成本较高，对中小企业而言压力明显。将新技术融入现有基础设施，需要时间投入和专业能力。自主机器人在人机交互场景中的社会接受度，也仍是伦理与心理层面的讨论议题。
尽管如此，方向已经清晰：英伟达及其合作伙伴的持续投入，叠加基础模型与仿真能力的持续进步，正推动机器人走向更智能、更自适应、更自主的形态。未来的机器人将能适应动态环境、快速习得新任务，并与人类更自然地协作，对经济结构和社会组织产生深远影响。
与此同时，配套的伦理框架与监管机制同样需要跟上。透明度、问责机制与安全保障，将是这一新阶段的基本前提[1]。
参考文献
- NVIDIA News. NVIDIA and Global Robotics Leaders Take Physical AI to the Real World. http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-global-robotics-leaders-take-physical-ai-to-the-real-world