这并不是黄仁勋第一次在公开场合“力挺”人形机器人。今年3月的 GTC大会上，黄仁勋与1X、、、AI、玉树等9款人形机器人同时登场，发布了人形机器人。通用基础型号 - GR00T。
▲ 黄仁勋GTC大会直播截图
随后的多个场合，黄仁勋向外界传达了同样的观点：人形机器人将成为人类生活中不可或缺的伙伴，最终将成为像汽车一样的主流产品。
黄仁勋对于未来人形机器人在人类生活中的重要性的看法也与马斯克不谋而合。
马斯克还在2024年特斯拉股东大会上表示，未来“世界上的每个人都想要一个机器人”。他认为，人形机器人与人类的比例至少是2:1，甚至1:1。未来，将会有100亿甚至200亿、300亿个人形机器人。黄仁勋在接受采访时也坦言，“100年后，满街都是人形机器人”。马斯克在X上默契回应，“人形机器人的普及度将是汽车的10倍”。
▲马斯克在X平台与黄仁勋互动截图
黄仁勋几乎成为了除了马斯克之外最致力于支持人形机器人的科技大亨。但与马斯克更专注于打造人形机器人并将其应用于特斯拉的生产和劳动力供应不同，黄仁勋更专注于成为人形机器人的技术服务商。
英伟达机器人和边缘计算副总裁迪普·塔拉(Deepu Talla)在东京的一次会议上直言，英伟达瞄准的是由“数十万”机器人制造商组成的碎片化市场，而不是由少数主要参与者主导的中心化市场。在智能手机市场，“我们为机器人提供平台，而不是制造机器人。”
那么，想要打造什么样的机器人平台呢？
打造人形机器软件生态系统
2021年，波士顿动力公司发布了Atlas的跑酷视频，首次引发了全球人形机器人的热潮。
在这段视频中，Atlas 可以轻松地在各种形状和坡度的踏板之间跳跃、奔跑和上下台阶。但很多人不知道，这段令人惊叹的视频背后，是阿特拉斯十几年的训练。
机器人和人一样，需要经过无数次的训练才能学会走路，而这只有积累足够的数据才能实现。对于早期的人形机器人来说，除了一次又一次地摔倒之外，积累数据没有捷径。
所以在Atlas早期的培训视频中，我们会看到有几个工人时刻跟着它，在它“摔倒”的时候及时检查零件。
但这个过程显然过于漫长，不利于人形机器人的快速发展。为了提高仿人机器人的训练效率，人们基于人工智能、大数据、云计算等前沿技术，建立了一套利用虚拟世界训练仿人机器人的方法。
一般来说，人形机器人的训练会经历一个从（真实到虚拟）到（虚拟到真实）的过程。也就是说，首先从真实环境中收集数据并放入模拟环境中，让机器人在模拟环境中充分学习和训练，然后将其拖到现实世界中进行体验。
由于这个过程有相当一部分是在虚拟环境中进行的，因此不仅可以加快训练速度，还可以减少硬件消耗。
英伟达在人形机器人领域的第一个布局是建设仿真训练设施，具体包括人形机器人仿真训练场所需虚拟场所的建设、人形机器人与环境交互的仿真训练以及人形机器人控制规划学习。模拟训练。
分别对应虚拟协作与仿真平台、机器人行为仿真平台Isaac Sim、机器人算法训练与优化平台Isaac Lab。
▲仿人机器人软件生态系统，有界映射
用一个形象的比喻来说，它就像一座城市。这座城市拥有高楼大厦、繁忙的道路，以及人类生活所需的一切基础设施。人形机器人就像生活在这座城市里的人类一样。到城市各处旅游，从事劳动活动。
Isaac Sim 就像这座城市的健身房。人形机器人需要在这个健身房里不断地与各种运动器材磨合。这对应于人形机器人与环境交互的能力训练。他们需要了解路径规划，比如如何才能正确到达所需的运动器材，并了解如何使用每件器材。例如，当你看到哑铃时，你知道它是用来抓的，当你看到跑步机时，你知道它是用来跑步的。开发人员使用 Isaac Sim 来测试机器人在不同环境中的性能，并验证机器人的动作和决策，而无需实际硬件。
艾萨克实验室就像这座城市的一座图书馆。仿人机器人需要不断更新这个库中的知识。主要专注于算法开发和训练，为机器人提供决策和控制能力，让开发者在虚拟环境中进行操作。开发、测试和优化机器人控制和智能算法。
▲ GTC 2024 大会，Isaac Lab 环境下的 Digit
因此，它是机器人学习如何更好地适应现实世界的地方。在这样的虚拟环境中，机器人可以进行智力训练和动作训练。基于此，开发了机器人开发仿真平台和参考应用Isaac Sim以及开源模块化机器人学习框架Isaac Lab。
总的来说，的人形机器人软件生态系统可以提高机器人数据训练的效率并降低成本，让机器人不必碰撞复杂的硬件环境，可以先在虚拟世界中运行，然后再进入真实环境。这里是“训练军队”。
今年3月在 GTC大会上亮相的9台人形机器人是该生态系统的第一批“种子用户”。
在这样一套模拟机制的配合下，发布了具身智能的大型通用模型——GR00T，它与迪士尼动画《银河护卫队》中的小树人格鲁特同名，意思是人形机器人可以像动画里的那样。格鲁特还拥有非凡的实力。
GROOT使机器人能够理解和处理自然语言，并具有多模态感知能力，即可以通过视觉、听觉等多种感官输入来处理信息。
但仅仅在软件生态系统中耕耘并不能满足像英伟达这样以芯片起家的公司的野心。
打造人形机器人“核心”
对于英伟达来说，公司的基础一直是硬件、GPU。
因此，在人形机器人领域，黄仁勋也希望能够延续英伟达在游戏、AI、智能汽车领域的神话，做出遥遥领先的芯片。
人形机器人也是由多个“芯片上的器官”组成。每个芯片负责不同的任务，让机器人能够像人类一样思考、感知、行动、交流和生活。仿人机器人需要6-8种不同类型的芯片，包括中央控制、运动、视觉、语音、传感器和通信处理芯片，以完成全身调度、环境感知以及与人类的通信。
▲仿人机器人所需芯片，有界建图
在这些芯片中，有两类芯片是比较关键的。一类是控制机器人运动路线的芯片，另一类是帮助机器人思考的芯片。
以特斯拉的人形机器人为例，这两款芯片分别采用了特斯拉汽车上使用的FSD自动驾驶芯片，以及特斯拉专门开发用于训练自动驾驶的DOJO芯片。
在自动驾驶芯片方面，一直遥遥领先。其最新发布的DRIVE AGX Thor可提供高达100%的算力，是目前算力最高、性能最好的自动驾驶芯片。
的人形机器人芯片与Thor同出一源。
今年11月中旬，《华尔街日报》报道称，英伟达计划在2025年推出人形机器人专用芯片Thor，以在快速发展的机器人行业占据一席之地。
Thor拥有高性能的AI推理能力，支持运行GR00T等大型多模态生成式AI模型。它采用最新架构，配备引擎，支持视觉、语音、触摸等多模态感知下的人形机器人交互。 ，增强其与人类沟通的自然能力。这也是首次公开宣布专门为人形机器人设计的芯片平台。
它是 专为 AI 应用而设计的紧凑型计算机平台。除了机器人之外，其芯片还应用于无人机、智能家居、医疗设备、工业自动化等场景。
该平台的历史可以追溯到2014年，这也是英伟达在机器人领域布局的开始。
今年，物联网、边缘计算、人工智能和机器人技术开始涌现，配套芯片的市场需求持续扩大。与此同时，人形机器人也在今年开始投入初步应用。它由软银今年推出，是世界上第一个能够识别并响应人类情绪的商用人形机器人；一家法国公司开发了NAO机器人，并开始投资教育领域，帮助学生学习编程、科学和数学。
同样是在这一年，推出了TK1芯片，该芯片拥有更强的图形处理能力和AI处理能力。它采用基于架构的GPU并结合ARM-A15 CPU，适合低功耗设备。虽然它不是直接针对人形机器人，但它为人形机器人处理复杂的视觉感知和计算提供了硬件支持。
随后，几乎每隔一两年，系列就会发布新产品，其中Orin相关系列为人形机器人的开发提供支持，而且都是推理芯片。
▲芯片应用介绍
虽然AGX和Orin系列适用于机器人领域，但它们并不是专门为人形机器人设计的。它们还适用于无人机、自动驾驶等产品。
计划于2025年推出的Thor是专为人形机器人打造的。据 官方介绍，Thor 可以执行复杂的任务，并与人和机器安全、自然地交互。它采用最新架构，并配备引擎。它可以支持人形机器人在视觉、语音、触觉等多模态感知下的交互，增强其与人类的自然交流能力。
结论
人形机器人并不是黄仁勋第一个做出趋势预测的领域。在黄仁勋的辉煌历史中，他曾连续两次“赌对”。
1999年，中央处理器（CPU）仍然是计算机系统的核心，尽管图形处理的需求不断增长，但CPU主要负责包括图形渲染在内的所有计算任务。当时显卡市场虽然也在发展，但大多数显卡只能提供基本的2D图形渲染，很少有具备3D加速能力的。
不过，黄仁勋今年推出了GPU系列并发布，成为全球首款GPU，也是首款支持硬件加速实时3D图形渲染的图形处理单元。
为游戏玩家带来前所未有的流畅体验。根据1999年《中国》纪念这款GPU的相关文章描述，与之结合的游戏《虚幻竞技场》是最早拥有逼真反射效果的游戏之一。发行第一年，销量就超过 100 万份。 [1]
2006年，黄仁勋发布了并行计算平台和编程模型“CUDA”，使GPU能够处理通用计算任务。 CUDA的发布被夸张地形容为“灾难”。如果把GPU形容为一个拥有数千名工人的工厂，可以驱动工人同时处理数千个图形像素，那么CUDA就像是这群工厂工人的管理系统。它不仅可以渲染图像，还可以进行科学计算、分析大数据、训练AI模型。
两次都是黄仁勋在筹码上获胜。
那么，在人形机器人领域，除了作为仿真训练平台之外，黄仁勋为人形机器人“新物种”打造的“核心”能否让英伟达再次站在新时代的高点呢？ ？
或许，不到100年，我们就能看到人形机器人走在大街上随处可见。
参考：
[1]：中国“生日快乐！”世界上第一个GPU于1999年问世！ 》
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