“物理AI的‘ChatGPT时刻’已经到来。”
2026年伊始，NVIDIA创始人黄仁勋在CES主题演讲中，用一句标志性的断言，为全球科技产业拉开了新的序幕。
黄仁勋认为，物理 AI 领域取得了突破性进展，物理 AI模型具备理解现实世界、推理和行动规划的能力，持续催生全新的应用场景。
如果说三年前的ChatGPT让机器开始学习理解人类意图，那么今天，物理AI的“ChatGPT时刻”宣告的，是AI正从信息世界的“思考者”，全面进化为物理世界的“行动者”。
从比特到原子：
AI进化的必然与挑战
回顾AI的发展，我们可以清晰地看到一条进化路径：从感知（Perception），到生成(Generative)，再到代理（Agentic），最终抵达物理AI（Physic）阶段。
前三个阶段，AI的能力主要作用于数字比特世界，而物理AI的核心使命，是让AI能够理解、预测、参与物理原子世界。
根据北京智源人工智能研究院发布的《2026十大AI技术趋势》，人工智能的演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。报告认为，2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭。
摩根士丹利认为，物理AI的发展受限于诸多挑战，包括：高质量真实世界数据的采集、硬件制造的规模化以及与现有工作流程的整合等。最大的障碍之一是“长尾难题”——那些罕见、极端但决定系统安全上限的复杂场景。在真实世界中进行训练和测试成本极高、效率低下且充满风险。
过去的机器人或自动驾驶系统，本质上是“确定性代码”的奴隶。它们依靠工程师穷举所有可能场景，编写海量的“if-else”规则来应对。一旦遇到未预设的情况，比如地面多了一滩油，系统就可能瞬间失效。它们不“理解”重力、摩擦力、物体形变、光影变化等物理规律。
物理AI的突破，在于其底层控制权从“人类编写的确定性代码”，移交给了“具有泛化能力的、理解物理规律的神经网络”。
全栈出击：
打造物理AI的“安卓”生态
英伟达的野心，绝不止于提供世界上最快的芯片。观察者们普遍认为，其核心战略是构建一个类似“安卓”之于智能手机的开放式生态系统，旨在成为机器人及自动驾驶领域的默认开发平台。
目前其物理AI布局涵盖了硬件、软件、模型和仿真等多个层面的核心技术，包括Jetson 机器人开发处理器、CUDA、Omniverse 和开源物理 AI 模型等等。
这些动作都表明，英伟达早已不仅仅是一家芯片公司了，它的目标也许是成为物理AI时代的基础设施平台和生态链主企业。
目前，主流机器人企业Boston Dynamics、Caterpillar、Franka Robotics、Humanoid、LG Electronics 和 NEURA Robotics 均推出了基于 NVIDIA 技术构建的新机器人和自主机器。
1. 开源核心模型与工具，降低行业门槛
在CES 2026上，英伟达史无前例地开源了其物理AI的核心资产。这包括世界模型平台Cosmos系列、自动驾驶推理模型Alpamayo，以及专为人形机器人打造的开放式推理视觉语言行动（VLA）模型Isaac GR00T。
通过向全球开发者和研究者提供顶级“教师模型”和工具，英伟达旨在快速催熟整个物理AI行业。当整个行业都在其开源框架上进行创新时，英伟达作为底层算力和平台提供商的地位将变得无可替代。
2. 构建仿真与现实闭环，攻克“长尾”顽疾
针对数据稀缺和测试危险的行业痛点，英伟达的仿真工具构成了关键解决方案。Cosmos平台作为一个“可学习的物理模拟器”，能生成近乎无限的合成数据和高保真虚拟环境。
在这个环境中，AI可以在投入真实世界之前，以零风险的方式进行无数次尝试和学习。这种方法的革命性在于它解决了物理AI发展中的关键瓶颈：真实世界数据的稀缺性和试错成本的高昂。
例如，在机械臂倒水的任务中，传统方法需要实时求解复杂的流体力学方程，而Cosmos Predict 2.5可以瞬间预测出水流的轨迹和是否会溅出，为控制器提供近乎人类的“物理直觉”。更高级的Cosmos Reason 2模型，甚至能进行反事实推理，在行动前预演不同决策的后果，从而主动规避风险。
在自动驾驶领域，Alpamayo 1是业界首款面向辅助驾驶研究社区设计的思维链 VLA 推理模型。基于 100 亿参数架构，该模型通过视频输入生成行驶轨迹，同时给出推理思路，能够清晰展示每项决策背后的逻辑。新款梅赛德斯-奔驰 CLA将率先搭载该系统，AI 定义驾驶功能将于今年在美国推出。
3. 深化社区绑定，巩固生态壁垒
英伟达深谙生态的力量。英伟达对物理AI的布局，远不止于发布几款芯片或模型，其更深层的战略在于通过开源构建行业基础设施，从而在生态层面确立主导权。
其与AI社区巨头Hugging Face的深度合作，将Isaac和GR00T技术集成到开源机器人框架LeRobot中，该合作连接了 NVIDIA 的 200 万机器人开发者与 Hugging Face 的 1300 万全球 AI 开发者社区。这种广泛的开发者绑定，与当年通过CUDA绑定AI开发者的策略如出一辙，旨在建立极高的生态迁移成本，确保其长期主导权。
结语
物理AI的浪潮已然袭来。它所带来的，将不仅是更聪明的机器人和更可靠的自动驾驶汽车，而是一场触及制造业、物流、能源乃至家庭服务等每一个实体角落的深刻生产力革命。
英伟达能否如愿成为物理AI时代的“安卓”，不仅面临来自其他科技巨头在硬件、算法与闭环数据生态上的正面竞争，更需克服仿真与现实间的根本性鸿沟。
最终，物理AI时代的真正形态，并非由任何单一公司所决定。它将由全球开发者社区的创新活力、不同技术路线的开放竞争，以及最关键的一一在无数真实、复杂场景中的落地能力共同塑造。
END
本文为「智能进化论」原创作品，欢迎关注。
原文标题 : 英伟达的野心：从芯片巨头到物理AI时代的基础设施平台
“物理AI的‘ChatGPT时刻’已经到来。”
2026年伊始，NVIDIA创始人黄仁勋在CES主题演讲中，用一句标志性的断言，为全球科技产业拉开了新的序幕。
黄仁勋认为，物理 AI 领域取得了突破性进展，物理 AI模型具备理解现实世界、推理和行动规划的能力，持续催生全新的应用场景。
如果说三年前的ChatGPT让机器开始学习理解人类意图，那么今天，物理AI的“ChatGPT时刻”宣告的，是AI正从信息世界的“思考者”，全面进化为物理世界的“行动者”。
从比特到原子：
AI进化的必然与挑战
回顾AI的发展，我们可以清晰地看到一条进化路径：从感知（Perception），到生成(Generative)，再到代理（Agentic），最终抵达物理AI（Physic）阶段。
前三个阶段，AI的能力主要作用于数字比特世界，而物理AI的核心使命，是让AI能够理解、预测、参与物理原子世界。
根据北京智源人工智能研究院发布的《2026十大AI技术趋势》，人工智能的演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。报告认为，2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭。
摩根士丹利认为，物理AI的发展受限于诸多挑战，包括：高质量真实世界数据的采集、硬件制造的规模化以及与现有工作流程的整合等。最大的障碍之一是“长尾难题”——那些罕见、极端但决定系统安全上限的复杂场景。在真实世界中进行训练和测试成本极高、效率低下且充满风险。
过去的机器人或自动驾驶系统，本质上是“确定性代码”的奴隶。它们依靠工程师穷举所有可能场景，编写海量的“if-else”规则来应对。一旦遇到未预设的情况，比如地面多了一滩油，系统就可能瞬间失效。它们不“理解”重力、摩擦力、物体形变、光影变化等物理规律。
物理AI的突破，在于其底层控制权从“人类编写的确定性代码”，移交给了“具有泛化能力的、理解物理规律的神经网络”。
全栈出击：
打造物理AI的“安卓”生态
英伟达的野心，绝不止于提供世界上最快的芯片。观察者们普遍认为，其核心战略是构建一个类似“安卓”之于智能手机的开放式生态系统，旨在成为机器人及自动驾驶领域的默认开发平台。
目前其物理AI布局涵盖了硬件、软件、模型和仿真等多个层面的核心技术，包括Jetson 机器人开发处理器、CUDA、Omniverse 和开源物理 AI 模型等等。
这些动作都表明，英伟达早已不仅仅是一家芯片公司了，它的目标也许是成为物理AI时代的基础设施平台和生态链主企业。
目前，主流机器人企业Boston Dynamics、Caterpillar、Franka Robotics、Humanoid、LG Electronics 和 NEURA Robotics 均推出了基于 NVIDIA 技术构建的新机器人和自主机器。
1. 开源核心模型与工具，降低行业门槛
在CES 2026上，英伟达史无前例地开源了其物理AI的核心资产。这包括世界模型平台Cosmos系列、自动驾驶推理模型Alpamayo，以及专为人形机器人打造的开放式推理视觉语言行动（VLA）模型Isaac GR00T。
通过向全球开发者和研究者提供顶级“教师模型”和工具，英伟达旨在快速催熟整个物理AI行业。当整个行业都在其开源框架上进行创新时，英伟达作为底层算力和平台提供商的地位将变得无可替代。
2. 构建仿真与现实闭环，攻克“长尾”顽疾
针对数据稀缺和测试危险的行业痛点，英伟达的仿真工具构成了关键解决方案。Cosmos平台作为一个“可学习的物理模拟器”，能生成近乎无限的合成数据和高保真虚拟环境。
在这个环境中，AI可以在投入真实世界之前，以零风险的方式进行无数次尝试和学习。这种方法的革命性在于它解决了物理AI发展中的关键瓶颈：真实世界数据的稀缺性和试错成本的高昂。
例如，在机械臂倒水的任务中，传统方法需要实时求解复杂的流体力学方程，而Cosmos Predict 2.5可以瞬间预测出水流的轨迹和是否会溅出，为控制器提供近乎人类的“物理直觉”。更高级的Cosmos Reason 2模型，甚至能进行反事实推理，在行动前预演不同决策的后果，从而主动规避风险。
在自动驾驶领域，Alpamayo 1是业界首款面向辅助驾驶研究社区设计的思维链 VLA 推理模型。基于 100 亿参数架构，该模型通过视频输入生成行驶轨迹，同时给出推理思路，能够清晰展示每项决策背后的逻辑。新款梅赛德斯-奔驰 CLA将率先搭载该系统，AI 定义驾驶功能将于今年在美国推出。
3. 深化社区绑定，巩固生态壁垒
英伟达深谙生态的力量。英伟达对物理AI的布局，远不止于发布几款芯片或模型，其更深层的战略在于通过开源构建行业基础设施，从而在生态层面确立主导权。
其与AI社区巨头Hugging Face的深度合作，将Isaac和GR00T技术集成到开源机器人框架LeRobot中，该合作连接了 NVIDIA 的 200 万机器人开发者与 Hugging Face 的 1300 万全球 AI 开发者社区。这种广泛的开发者绑定，与当年通过CUDA绑定AI开发者的策略如出一辙，旨在建立极高的生态迁移成本，确保其长期主导权。
结语
物理AI的浪潮已然袭来。它所带来的，将不仅是更聪明的机器人和更可靠的自动驾驶汽车，而是一场触及制造业、物流、能源乃至家庭服务等每一个实体角落的深刻生产力革命。
英伟达能否如愿成为物理AI时代的“安卓”，不仅面临来自其他科技巨头在硬件、算法与闭环数据生态上的正面竞争，更需克服仿真与现实间的根本性鸿沟。
最终，物理AI时代的真正形态，并非由任何单一公司所决定。它将由全球开发者社区的创新活力、不同技术路线的开放竞争，以及最关键的一一在无数真实、复杂场景中的落地能力共同塑造。
END
本文为「智能进化论」原创作品，欢迎关注。
原文标题 : 英伟达的野心：从芯片巨头到物理AI时代的基础设施平台
