英伟达机器人怎么没有手臂

还记得 g t c 大 会上那个抢了黄老板风头的小明星吗？英伟达的机器人 blue 可不只是看起来呆萌而已，它的核心是全球首个开源的通用人型机器人基础模型 sky 二 siro siro 特纳拉的 inelmo。 这让 blue 不 仅能完成走路、抓取、搬运这些基础动作，还能处理需要多步骤协助的复杂任务。 更厉害的是，他通过强化学习，自己学会了走路，甚至能表达开心、害羞的情绪。目前机器人还缺少可视化模块，即使我国早就有成熟的 ai 视觉技术，瑞感机器人拥有自研的 ai 算法加双光融合技术，能让监控在黑暗或强光干扰中仍可输出高保真的融合图像。

这是瓦利，地球上的最后一个机器人，人类已经翻出太空生活，而他的指令是清理地球上的垃圾。和他一样的同伴还有很多，但在这七百多年的漫长岁月里，其他机器人都坏掉了。哎！这个时候你肯定会问，瓦利是怎么活下来的？他一定有什么独特之处吧？ 没错，瓦利凭借修复自己的能力和对生存的渴望坚持了下来，在七百多年的自我修复和升级中产生了自我意识。他会收集感兴趣的小玩意，比如这个眼罩、 装钻戒的盒子，还搭建了自己的藏品区。 会在孤独的时候重复观看人类表演的歌舞剧， 甚至会想象牵手的感觉。 这是电影机器人总动员里的情节。而这份想象如今被英伟达的技术照进现实，机器人的一时觉醒从偶然的奇迹变成可拷贝的智能。 哎！他出场的样子是不是很可爱？别看他憨厚可狡，所使用的技术相当可怕。他的躯体集成度高，关节可自定义且可控，数量多，这让他的动作更自然，也更容易被人类接受， 甚至产生一种亲切感。他之所以能做到这一点，核心在于鹰伟大的训练方法，在虚拟环境中训练物理模型。 传统机器人开发里，配重重心和平衡控制非常难，往往需要大量真实世界的试错，不断摔倒、不断调试，才能让机器人稳定移动。而英伟达的方案是先在虚拟物理世界里 让机器人学会运动和平衡，积累大量经验后，再迁移到真实硬件上。这样一来，他在现实中就不完全依赖传感器，实时感知和调整很多控制策略已经在虚拟训练中优化过了。此外，他不是靠预设代码执行固定动， 他能在不同环境中总结不同经验，用经验来解决问题，并且经验可以共享。这意味着机器人的学习速度会随着数据和经验的积累而快速提升。瓦利的独特性在于 极反技术化的觉醒方式提醒我们，智能的核心离不开对生命质感的追求。而英伟达机器人的价值则在于用技术打破想象边界，让自主意识成为可复制、可应用的动能。但无论技术如何发展，瓦力所代表的情感与温度终将是机器人与人类和谐共生的核心密码。

一条胳膊的瓦力机器人，你有没有兴趣搞一台呢？画面中那个机器人是不是很像电影里的那个瓦力机器，但是比迪士尼做那个瓦力啊要差，他是神似，迪士尼做的是，这是一比一复制的， 他这个机器人呢，是神似，然后配了个机械臂，然后呢，还有个零巧手，零巧手是两指的，就是夹子，所以能干一些很有意思的事情。 他的名字叫 mas， 然后是个开源的，针对个人的一个机器人啊，装了那个英伟达的 gpu， 还有一些传感器啊，也能路径规划，能导航 它的功能吧，展示出来就很很很搞笑。呃，有点像狗啊，比如说它，呃，帮主人去捡臭袜子啊，扔到盆里头，其实捡各种垃圾，地面上的废纸啊，包括鞋啊，这这些东西都可以， 然后呢，寂寞可以陪主人，哎，洽洽国际象棋啊，就这些东西，所以让我感觉就像养了一个宠物机器人，就像你家里养个狗似的， 不过他是机器人而已。就是狗也干这种事吗？叼袜子叼鞋吗？呃，开源的啊，英美达的那个个人的 gpu 就 可以， 然后不会太贵啊，所以你可以考虑是不是给孩子弄一个有兴趣的或者自己的工作室，或者是研发，做一个平台，做个参考，哎，都可以，挺不错的选择。经常看我视频的朋友，用你超级幸运发财的手帮我点个小心心，给我一点点支持。

这么可爱的人形机器人，你难道不想复刻一个吗？用我们开源的这颗人形机器人关节模组来复刻这一个 英伟达的人形机器人的话，大概成本能够多少呢？我们来算一下，我们这个开源模组是由厂家提供的电机，如果说不带外面这条外壳，零售价只有一百九十九，再加上我们开源的这颗电机驱动器， 如果你手搓的情况下，然后上面所有器械都是都是自己手焊，你就能够花个不到一百块钱就能搞定这么一个关节电机的一个驱动器。我们这个机器人上总共大概有十个关节， 那么一个电机大概也就三四百块钱，那十个关节也就三四千块钱，再加上一些控制器，一些三联打印的零件，你就能够用不到四五千的一个成本 复刻英伟达的这个可爱的人形机器人，听着就很激动，那让我们共同期待我们这颗人形机器人关节的代码 正式的面向大家发布吧，我现在正在努力，如果你有什么想要了解的或者想要知道的，欢迎在评论区里与我进行交流， 也可以加我们的粉丝群，与大家一起探索人形机器人的技术，谢谢大家。

是不是感觉一夜之间，美国机器人像是打通了任督二脉，突然进化了，让我们有点看不懂了？就在这两天，那个会跑酷的阿特拉斯又出来了，但这回他变了，以前靠液压那是力气大， 现在他是纯电动，关键是脑子里面装进了谷歌的 ai 大 模型。以前是写好代码让他动，现在是他自己看，自己学，自己想怎么干活。 还有英伟达，弄得那个瓦力看着不起眼，但他是在虚拟世界里面训练好了，直接把经验下载到现实里， 摔倒了自己爬起来跟没事人一样。很多人问为啥进步这么快， 其实不是突然爆发，是他们把拼图凑齐了。你看波士顿动力，以前是单打独斗做实验，现在现代汽车给他造壳子，谷歌给他装脑子，英伟达给他提供训练场， 这就是顶级硬件加上超级 ai， 加上工业量产的抱团玩法，这才是最值得我们深思的地方。机器人的差距，以后我们可能不占胳膊腿硬不硬？ 耳塞脑子灵不灵？这一波技术浪潮真的已经那是从科幻片里面走进流水线了。

今天咱们来聊一聊二零二六年的 cs， 上面黄仁勋的演讲，我们会聊一聊这个 roubaix 平台到底是一个什么样的存在，为什么它会被称作是重塑了算力的极限？包括这个开放模型到底给这个行业带来了什么样的影响？最后我们会来看一看 这个物理 ai 到底意味着什么？算法有了躯体之后会发生什么样的变更。咱们第一个聊的主题呢叫算力革新。我们先来聊第一部分就是 ruby 平台，它是如何重塑了算力的极限？这个平台到底在协同设计上面 有哪些让人惊叹的黑科技？这个 ruby 平台它其实就是把数据中心当成了一个超级大的计算机来设计，就它里面的六款核心芯片都是为了这个 ai 的 工作赋在 深度定制的。那这六款芯片就是包括了 vera 的 cpu， rom 的 gpu， 然后还有这个 nv link 六的这个交换机啊等等吧，这些东西 把它们全部都打通，用 nv link 六的高达三点六 tb 每秒的这个双向带宽啊，把它们全部都连接起来，形成一个 全互联的一个拓扑，那这个整个的这个机架的这个带宽就可以飙到两百六十 tb 每秒。整个的这个系统呢，还拿掉了这个传统的这个 c p u 和 g p u 之间的这个数据搬运的这个开销，通过 nv link c two c 这个技术啊，把内存空间进行了融合，同时呢它还集成了 bluefield 四的这个 d p u 来做这个数据的这个卸载，加上新一代的这个 液冷，加上硅光的这个交换，整个的这个能效比提升了五倍，真的就是像一个超级大脑一样啊，就把这个算力啊， 网络啊，存储啊，甚至安全啊全部都一体化了。就是如饼这个平台，它在架构设计上面有哪些比较亮眼的创新？最亮眼的我觉得就是这个所谓的解偶推理的架构，就是它是把 ai 推理的上下文的处理和这个生成 分成了两个阶段，分别由不同的专用的 gpu 来进行负责，一个是负责非常高速的这种输出的生成，它们两个之间呢是通过一个叫做 dano 的 这样的一个平台来进行统一的调度和管理，所以就会让整个的这个效率提升的非常明显，听起来像是把复杂的任务拆得更细，然后让这个硬件能够各司其职。没错，它集成了六款定制的芯片，包括新一代的 n v link， 超级的这个 g p u 间的这个宽带啊，还有 vera 的 这个定制的 cpu 啊，整个的从 g p u 到这个网络到存储到安全全部都是打通的，全部都是协同设计的，整个的系统的效率和这个安全性都是提升到了一个新的高度。 这个 ruby 平台在实际的这个性能和能效上面到底有多大的提升？ ruby 的 这个 gpu fe 四的这个推理的算力是可以达到五十 petaflops， 然后 hbm 四的这个显存可以达到单卡两百八十八 g， 带宽二十二 tb 每秒，比上一代有一个非常大的飞跃。 然后实际的测试呢，也表明就是它对于这种主流的大模型推理的延迟啊，可以降低三到四成，吞吐量可以翻两倍，这个如饼平台在降低这个推理成本上面到底有多大的威力呢？ 就是通过软硬件的协同，把 token 的 成本降到了上一代的十分之一，就每一千 token 只要零点零六美元。同时呢，这个训练啊，像这种混合专家模型，它所需要的 gpu 的 数量也只有原来的四分之一，所以这就直接让 这个大模型的这个门槛啊就小了很多，这是不是意味着就是说，呃，创业公司和大企业都可以更容易的去玩这个大模型啊？没错，然后朱斌呢，他也让这个云厂商可以去提供这种 高性价比的这种实力，各种规模的这个团队都可以去高效的去训练和推理这种千亿参数的模型， ai 领域的这个创新的格局也会被彻底的改写。 然后咱们来聊第二个部分啊，就是这个模型开放，这个也是大家很关注的，就是 nba 最近一口气发布了这么多的顶级的模型，这每一个模型到底是在哪些领域会起到作用呢？最受关注的呢就是这个 number one 三系列，它是一个主攻这个智能体和这个多模态的这样的一个领域，它是一个呃 非常非常强的一个大魔性家族，包括了从边缘端到云端的各种不同的能力，它是一个结合了多种架构的这样的一个大魔性家族。 cosmos 呢，就是物理世界的这个理解啊，包括了视觉语言的这个推理啊，以及这个视频的预测啊，还有仿真啊 等等的一些能力，它是专门为机器人和这个自主系统打造的一个基础模型。然后这个 alpemiro 呢，在这个辅助驾驶上面是一个能够做这个端到端的这种感知推理的，配合它们的这个仿真环境和这个大规模的数据集，就可以让自动驾驶的这个开发门槛一下子就降低了。 科二呢，就是在这个医疗健康领域啊，它是覆盖了蛋白质的结构预测啊，药物的合成啊，还有分子的交互啊等等的一些任务。这个 earth two 呢，就是一个 嗯，数字孪生的一个云平台，它可以做超高分辨率的这个气候模拟，还有这个 neutral 呢，在这个游戏和这个多智能体的这个控制上面，它是一个非常非常强的一个技术模型， 所以就这些东西组合起来，就几乎给每一个重要的行业都送去了一个 ai 的 大杀器。它不光是把这个模型的权重放出来，它连训练的代码、 数据的处理，甚至这个推理的引擎它都一起放出来，啊哈，然后所有的这些都跟它的自有芯片和这个集群的管理是深度打通的，你一旦开始用它的这个东西就很难再换出去了，而且它们还搞了这个分级的授权， 呃，无论是创业公司还是大企业，你都可以找到自己的这个使用场景。然后它们也通过这个开发者大会以及这个 helen face 等等的一些平台去培育这种围绕着它们的这个模型的一个开发生态。它们也在跟这种 头部的公司一起去制定这个行业的标准，它就是彻底的把软件的创新和这个硬件的销售绑在了一起，就形成了一个这种闭环的壁垒 n b 列把这么多顶级的模型都开放出来，会给这个行业带来什么？就是他们这个开放的不光是说几个大模型，而是一整套的 在各个行业里面可以直接去落地的。这种 ai 的 能力等于是重新给这个行业定了一个新的起跑线，无论是创业公司还是这种大企业，你都可以基于这些基础模型去做非常快速的产品化。 然后这个生态又被锁得很深，所以就是 nvidia 其实在无形之中就成为了这个整个 ai 领域的一个规则制定者。然后咱们再聊第三个部分，聚焦在这个物理 ai 这个领域啊，物理 ai 其实就是让这个智能体它能够去理解这个真实世界的一些物理规律，然后它可以去处理一些 传感器的数据，并且做出一些实时的动作的决策。那现在已经有很多的场景，比如说在工厂里面啊，物流中心里面有很多这种机器人，他们已经可以去做一些 复杂的搬运啊，包括一些高精度的这种质检，比如说有一些电子厂，他们用上了之后，检测的准确率一下子提升到百分之九十四，而且整个的这个部署的时间和成本都大大压缩了。比如说在物流里面的分拣，然后包括一些农业里面的采摘，一些建筑工地上的一些巡检， 甚至一些高危环境下的一些作业，都开始有物理 ai 的 身影，所以现在已经有很多的企业开始加速的布局物理 ai， 跟传统的这种大模型到底有什么本质的区别？传统的大模型它其实就是在文字啊，图片这种 符号上面去做训练，所以他学到的都是一些统计规律啊和这个语言的模式。那他碰到现实世界的这个物理规律，其实是完全摸不到头脑的，所以他只能处理虚拟世界的这种信息。没错，那物理 ar 呢？他就是专门去理解这个真实世界的，他是通过 融合这个传感器的信息和这个物理仿真，不光是能感知这个东西是什么，他还能推理出来这个东西在三维空间里面怎么运动，会有什么样的因果关系。所以他是可以直接控制这个机器人，或者说这个自动驾驶去执行一些动作的，真正的从 这个认知走到了这个行动。那现在这个物理 ai 具体有哪些让人眼前一亮的应用？二零二六年的这个奔驰的 cla 级，它上面就会用 nvidia 的 这个 drive iv， 这个全站的这个方案，不光是可以坐这个城市的导航，还可以坐这个自动泊车。 它是一个啊，端到端的一个系统，加上了这个安全的溶于，所以它可以保证在任何时候都可以做出一个可靠的决策。同时呢，它还可以通过这个物理仿真和这个 real world 的 数据，不断地去升级驾驶的这个能力， 这个智能驾驶的这个体验和安全性应该都提升了好几个台阶。对，然后除了这个开车啊，其实物理 ai 也让这个机器人变得更聪明了， isec g r 零零 t 这个模型可以让这个机器人去做一些比较精细的操作，比如装配啊，或者是说这个搬运啊， nvidia 也开源了非常多的 工具和数据集啊，所以现在大家这个整个生态也越来越壮大，可以让机器人去做各种各样的任务，你觉得物理 ai 会给我们的这个世界带来哪些真正的变化？ 就我觉得物理 ai 其实就是给这个智能系统装上了一个身体，它就不再是只能在这个虚拟世界里面去理解这个东西了，它可以真正地去 感知这个现实世界，并且去改造这个现实世界，所以它是会彻底地改变这个我们跟这个物理世界的互动方式，数字世界和现实彻底地打通了。没错，而且就是物理 ai， 它其实 不光是会重塑这个制造啊，物流、交通这些行业啊，它其实会催生出非常多新的商业模式和新的产业生态，然后让这个机器人啊，自动驾驶这些东西，变成一个 类似于智能手机一样的一个新的基础设施。今天我们聊了这个 rubin 平台带来的这个算力的飞跃啊，然后也聊了这个开放模型如何去加速这个行业的变更，也聊了这个物理 ai 如何让这个智能体真正的走进现实啊。其实你想这一切的一切 都在把我们往那个硅基文明的那个起点往前推，一步一步的靠近，其实我们会发现从这个算力到模型到应用， olivia 确实是在一步一步的去推动这个科技浪潮往一个新的方向去走，他们是不是能够真的引领这个所谓的硅基文明的未来，我觉得真的是非常值得期待。好了，那么今天的节目咱们就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜。

不怕同行卷动作，就怕老黄玩物理英伟达 nvidia， 别被这台像极了瓦力小家伙的摇晃呆萌步态骗了，这是黄仁勋在 c s 二零二六部下的顶级烟雾弹， 剥开可爱的外皮，里面藏着的是工业文明迭代的终极杀器，是物理 ai 接管真实世界的宣战书。这具钢铁躯体的每一次迈步，都在宣告，机器理解世界的时代真的来了。 和传统机器人的代码牢笼不同，老黄给他植入的 g r 零 t 通用大脑，是真正具备物理直觉的归机内核。他不用死记硬背指令，能听懂自然语言，不用预设动作路径，能复刻人类精细操作。 更关键的是，他懂物理，迈步前会计算地面摩擦力，抓取时会预判物体重量， 比人类更精准的适配真实环境的规则。更颠覆行业认知的，是他的超速学习法。人类靠千百次实操积累经验，他却在 cosmo 数字孪生世界里完成时间压缩式进化。 虚拟时空的流速是现实的一千倍，我们的一天，足够他在虚拟中模拟行走一万年，试错一万次， 吃透从平地到崎岖的所有场景。当同行还在解决机器人不摔跤的基础问题时，他已经成了能应对复杂环境的老司机。 这一切的背后，是英美达打破二十年技术惯性打造的软本算力基座，六颗核心芯片重构设计，二英里铜缆构建互联神经，一百二十千瓦功率密度突破能效极限。 这不是普通的服务器，而是为物理 ai 量身定做的算力引擎。正是有了它，才让机器理解物理世界的庞大计算需求，从不可能变成可能。看懂这层逻辑，就明白老黄的野心，从不是卖显卡， 他要打通数字模型、物理模拟、现实执行的全链路，让 ai 从纸上谈兵的数字工具， 变成能动手改造世界的工业核心。车企、机器人公司不是他的施工队，而是与这套生态共生的合作伙伴，共同推动工业生产、生活服务的效率革命。 这场发布会，本质是 ai 从虚拟智能向物理智能的转型宣言，旧的工业逻辑正在崩塌，新的合作时代已经启幕。

给大家介绍哈根 face 的 一篇技术博课，这篇技术博课主要使用了英伟达的一个开源的 v l m 模型去操控一个机械手臂，它主要是用在医疗的机器人上面，我们可以先给大家看一下它是个医疗机器人， 他用在机械手臂怎么给主治医生去找手术的这些工具。我们看看他就是这样一个机械手臂上面有个摄像头，怎么去训练这样一个机械手臂来完成这样的一个动作。首先整篇文章里面说了数据怎么采集，模型用哪个开源的模型怎么训练， 在怎么样的去部署，在真实的硬件上面去运行。当然他在采集的过程当中，他也可以通过去仿真的去 学习，或者是仿真的去采集，包包括他训练完了模型和这样的一个机械臂，他其实也是可以在仿真环境里面去演示。那我们可以看看他到底用了什么样的一些开源的一些技术来实现。之前我也挺好奇的，那首先他讲了一个硬件，硬件，他讲了两个叫 so arm 幺零幺 follow 和 so arm 幺零幺 le 的 这两个硬件设备，它其实本质上就是这两个东西，一个就是机械手臂，另外一个它是个控制器，你可以通过这个控制器去让这个机械手臂去学习，把这个数据给采集下来之后，让这个机械手臂 里面有一块有一个大模型让它去训练，那把这个数据采集完了之后，让这个大模型去训练，去训练完了之后，再注入到这个机械手臂里面，让它去完成这样一个动作，那么这个就是 leader， 这个就是 follow， 它就是这样的两个东西，这个东西应该是在淘宝上我看到也有卖，大概两千块钱不到一点，差不多是这样一个价格。它这些原件都是三 d 打印的， 它当中可能有些马达，真的一共有六个轴去控制的这样的一个机械手臂。好这样的一个硬件。有了这个硬件之后，它第一步主要是数据采插，是讲了它是可以打这样的，它是用了一个开源的项目，叫 le robot 这样的一个开源的项目，这个项目应该也是哈根 face 他 们开源的一个项目，它主要是数据的采集， 那么你也要用这样的一个叫 follow， 还有一个叫力的这样两个东西，通过这个力的去采集这样的一个数据，让他跟随这个力的去完成这样一个动作，最终去把这个数据采集回来。是怎么来做的？ 就打了一个命令，当然它也可以在仿真环境里面去采集，它这个里面讲就是模拟一个键盘，通过这个键盘去模拟这个力的，让这个机械手臂去 follow 这个这样的一个动作，那么它这个就是键盘，键盘怎么操作的？当然键盘操作肯定是没有它的这个设备采集比较直观或者比较方便了。好， 那么数据采集完了之后的话呢？然后呢他要把这个仿真的数据要转化成 le robot 的 这样一个格式，要打这样一个命令，然后再进行训练。训练的话呢他这个地方用了一个模型叫 g r 零零 t， 这个模型的话呢是英伟达的 一个模型，就这个英伟达 g r 零零七 n 一 点六的这个模型，这个模型的话呢，我也我们原来也介绍过什么 small v l a， 这个也是一个 v l a 的 这样一个模型，这个模型的话呢是英伟达开源的，它是控制这个机器人的这个策略的， 它输入的是什么呢？就输入的是图像和指令，输出的呢？是这个这个 action 就是 这个机器人的这样的一个动作，它是这样的一个东西去训练这样的一个 v l a 的 模型。训练完了之后的话，当然你可以在模拟仿真环境里面去测试，然后 你完成之后，然后再进行评估，再进行部署，它是这样的一个过程。那么所以它在这个机械手臂里面的话呢，它核心就是用了这样一个开源的一个内库，就是这个 air robot 是 哈根菲斯的这样一个库，它的硬件的话呢，是用了这个搜 一百或者搜幺零幺的这样的一个机械手臂，然后它的这个模型的话呢，是用了这个英伟达的 g r 零零七的这样的一个模型， 然后通过这个数据的采集去训练这个模型，然后再通过这个项目 let robot 去部署，去部署，把 这个模型部署在这个手臂上面，然后实现最后的这样一个功能。好，那么当然他主要是应用在医疗行业的，当然我们这个也可以应用在其些其其他的一些实验室，包括一些制制造业的这个流水线上面。当然流水线上面的话呢，他不太可能用这种 这个机械手臂的，因为它这个是比较粗糙的，或者是比较做 demo 来用的，它不是这种真正的工业的这些机械臂，当然目前这个项目的话呢，它也能够支持非常多的这种 robot 啊， 这个 robot 的 话呢，它有各种各样的平台，它都可以通过这个 le robot 这个开源项目来控制好。那么今天的话呢，我们这样的一个技术博课就简单的给大家介绍一下。

英伟大的瓦力机器人，千万别被他呆萌的外表和声音骗了，你可能还没看懂他有多可怕。这个神似机器人总动原理瓦力的小家伙长得呆萌可爱，走起路来亮亮呛呛的，还会说外星语。但是真正的颠覆藏在背后。他不靠预设代码运行 传统机器人是提现木偶指令写死，离开程序就傻眼。而瓦力依靠机器学习，通过不断试错和优化来理解世界，遇到障碍，他会自己调整步伐绕过去，而不是直接卡死。在哪？这意味着什么？这意味着他离真正的机器人管家近了一大步。 未来，你或许只要说一句，做个辣椒炒肉，他就能自己摸索流程，优化步骤，这是从执行命令到理解任务的制定。 更厉害的是他的训练方式。这次 c e s。 上，黄仁勋揭晓了训练的核心，用合成数据在虚拟世界里训练机器人。他们 用 onenvers 加 carmose 搭建了一个一比一还原物理规律的原宇宙驾校。重力、摩擦力全模拟机器人就在这个虚拟世界里，以低成本、高速度、安全地练习，抓取、行走避障。练成之后，模型直接贯进真，机器人，从模拟人生毕业，直接上路实操。未来，机器人不用在现实中被反复摔打， 在虚拟世界就能自学成才。黄仁勋称，这是机器人的叉 g p t 时刻，这意味着下一代机器人的第一课可能是在这个无线迭代的虚拟训练场，谁先在仿真系统里毕业，谁就能更快走进我们的客厅。

在拉斯维加斯 c e s。 现场，那个膝盖高度、步态蹒跚的小机器人，用一种幼崽般的志气俘获了所有人的好感。你以为英伟达终于收起锋芒，开始做温情科技了？真相往往藏在感性的反面，这种可爱其实是最高明的认知设计，它通过消除攻击性 让你放下警惕，因为真正巨变的不是他的身体，而是他理解世界的方式。这小家伙站上舞台前，并没有经历漫长的现实试错，那个被称为 g r zero t 的 ai 大 脑，已经在英伟达的数字世界 universe 里独自演练了无数次。当你惊叹他的灵感和犹豫，他其实早已通过超级算力，看透了成千上万种可能失败的路径。人类靠肉身试错， 而他靠算力预演未来。老黄真正在做的是重构全球工业的权力，他的野心早已不是卖芯片，而是要成为所有机器人的灵魂供应商。这具摇摆的金属骨架只是如饼庞大算力母体下的一根触须。 未来的造物者们，无论你是造汽车的，还是搞重工的，都将面临同一个现实。你们负责编织糗，而英伟达负责定义灵魂。这不只是一次产品迭代，而是一场生存底座的交接。 旧时代，我们靠汗水和经验换取真理。新纪元系统用预演的算力终结所有不确定。当机器学会了在落脚前就看清前路， 竞争的终点就不再是勤奋，而是你是否接入了那套最强大的系统。我们不必恐惧，工具变强不是为了取代人，而是让人终于能从枯燥的机械计算中解脱出来。 物理人工智能的引擎已经点火，你不一定要坐在驾驶位，但至少要看清它正在驶向哪里。

如果说两千零二十三年是 ai 的 大脑元年，那两千零二十五年就是身体元年。黄仁勋在 g t c。 大 会上带出的那群人形机器人不是玩具，而是人类劳动力终结的开始， 它们背后的核心叫做 project g r 零零 t。 这不只是一个模型，它是机器人的通用地基。以前机器人走路要写几万行代码，现在他们通过观察人类视频就能学会。 最硬核的细节在于，英伟达不仅给了他们身体，还给了他们一个虚拟世界 iclab。 在 虚拟世界里，这些机器人一秒钟就能完成人类一年的训练量。当这种进化速度降临现实，所有的工厂、仓库，甚至是你的厨房，都将迎来第一批归机员工。 这不是科幻片，这是正在发生的第四次工业革命。你准备好迎接这个全新的时代了吗？我们不妨评论区讨论下，我们会错过第四次工业革命吗？这里是阿西聊科技，带你看遍全球前沿科技资讯。

英伟达就弄了那么一个小破机器人啊，就成了第四次工业革命了啊，就让大侄子们集体高潮了。如果那都算第四次工业革命，那我做的这个算什么？起立 立正，站好了，看我多精神。立正完毕，随时待命哦。过来。来了来了，到了乖乖给你下一步指令，停，坐下。 好嘞，坐下休息一下。坐下安心伸个懒腰吧。伸个懒腰，元气满满，伸完懒腰，魔力加倍了， 向右转一下，小脑袋转，向右看齐，向右转，完成变向新方向了。原来这就是第四次工业革命了，我这个机器狗也就是基于网上的一些开源资料，我自己手搓出来的，总硬件成本也不过几十块钱。 英伟达那东西无非就是多了几个关节和电机，有什么可吹的呢？国内不管弄出什么啊，都是奇银巧计，花拳绣腿不实用，国外就是弄出一坨屎，大侄子们都跪着舔着也得说，真香啊，真他妈是跪久了起都起不来了。

二零二六年，英伟达的机器人震惊了世界，很多网友都称之为第四次工业革命。但如果追溯到两千多年前，那时候的古人们才是机器人真正的老祖宗。只不过在那个时候，他们不叫做机器人，而是木人、铜人、机关人、水傀儡。古人仅靠齿 轮、水力、杠杆，还有一颗不服输的脑洞，就发明了许多脑洞打开的作品。这里是郭老师，今天咱们就顺着时间线看一看中国古代机器人的进化史。 中国最早的机器人记载出现在列子里。话说西周时，有个工匠魍师给周穆王造了一个假人，能唱歌，能跳舞， 甚至还会朝王的世界抛媚眼。周穆王当场爆怒，差点把魍师拉出去砍了。魍师不慌不忙，把这个人当场拆开，里面没有血肉，只有皮革、木头、焦漆、颜料，五脏六腑一应俱全。更神奇的是，取出心，他不能说话，取出肝，他看不见，取出肾他 走不了。完全基于人体结构的功能模拟，这放在今天高低也是仿生学原型记忆啊。而东周十一记中记载了一种名叫积盐的育人， 可以自行转动。虽然细节不多，但至少说明古人已经不满足于摆设，而是追求自动。真正跨出一步的是秦汉。汉晋西京杂记记载，秦始皇府库中有十二个铜人，每个三尺高，手持乐器，只要一人吹管，一人拉绳，禽畜生鱼便 同时演奏，这也算最早的机械联动系统概念了。所以秦时明月中的末甲机关术也并非完全靠脑洞，说不定古代 真有类似的技术。机关术的巅峰就是三国，到近这段时期，三国有个名为马军的机器人工程师，他改进了一套原本不会动的杂技木人，用齿轮机关和水力驱动，让他们在台上奏乐、跳舞、 打鼓吹箫、叠罗汉，甚至还能走绳索、翻筋斗。这些牧人不仅能表演，还能模拟生活，充米、磨面、斗鸡， 甚至坐堂审案。到了近代，驱虫更是把机关玩成了生活流。敲门牧夫人出来开门行礼，关门老鼠想逃，小牧人抡捶阻止。这已经不是表演，而是自动响应环境的机械装置。唐代的脑洞更大， 陈平用一个会跳舞的美女机器人，成功瓦解屠奴围城，政治军事第一次和机器人挂钩。还有更夸张的水利机关组成的动态历史剧场，神怪现图，大禹治水， 武王伐纣，人物动物随水而动，简直就是古代版的流水线电视。顺便呢，还有自动找人、自动停靠、自动斟酒的酒船，精准程度啊，放今天 都得上算法。宋代水傀儡戏，木能钓起活鱼，还能配合音乐表演完整流程。明代的机器人开始承担蓄势功能，从八仙过海到镇河下西洋，全靠机关人来演。清代则更接近微型机器人黄吕庄，七八岁就能造出自行行走的小木人。聊斋里的木雕美人 萌起狗翻身表演，剧情动作流畅到让人分不清真假。甚至还有语音助手，竹筒里能钻出小人回答问题。虽说有很多解释不通的地方，不排除古人的夸大记载，但这也是古人对会回应的机器的终极幻想。 当然，这些古代机器人没有智能算法，也谈不上真正的自主意识，他们更多的是机械艺术、工程智慧和想象力的结合。但正是这些齿轮水利联动反馈、仿生自动化的尝试， 构成了中国技术文明里一条从未断过的脉络。今天的工业机器人、服务机器人、仿生机器人，看似来自现代科技，其实 也站在了这些古老探索的肩膀上。所以你看中国为什么这么会造机器人？答案也就显而易见了。造出一个像人一样行动的机器人，就是中国人从古至今一直所追求的梦想。

朋友们，你敢相信吗？未来我们的机器人可能不是被工程师造出来的，而是被另外一个机器人像搭乐高养电子宠物一样搭出来，练出来的。二零二零年的科技春晚拉斯维加斯举办的 c e s 大 展上，英伟达就展示了这种套娃式的一个黑科技，用机器人去造机器人。 昨天啊，英伟达老板黄德新呢，向公众展示了一款小机器人，你别看这个小家伙俏皮可爱，但他居然就是另外一个机器人。 当别的公司都在秀自己家的机器人有多么能跑，多么能干的时候，英伟达呢，却像是偷偷开了一家机器人的火种工厂，他的王牌呢， 不是说某一款机器人就是这一套能够让机器人自己真自己自己练自己的一个终极魔法。而这个魔法的第一步啊，叫做平行宇宙的一个实验室。英伟达呢，先是造了一个超高仿真的一个虚拟世界，在这里呢， 物理规则和现实里面是一模一样的，但是呢，时间可以加速。于是呢，你就能干一件特别离谱的事情，比方说，你放进去一百万个虚拟机器人， 让他们二十四小时不间断在这里面摔跤、搬砖走迷宫训练自己。你在现实里面训练这样一个机器人可能要几年时间，而在这里呢，可能几千就完成了。第二步呢，英伟达又发布了一个叫做 g r 零零 t 这样一个技术。同样，这不是说某一款新机器人， 而是所有机器人那个通用大脑模型，你可以把它理解成就是机器人版那个 gbt， 有 了它之后啊，所有机器人就能够听懂人话，看明白世界，甚至呢通过观察人类的动作来学习模仿进化。第三步呢，也是非常关键的， 就是因为它搞了一个叫 jettison 边缘计算的平台，你可以把它看做一个机器人的迷你超级计算机。你把在虚拟世界里练就的最强 ai 大 脑搞定之后呢，下载安装到这个迷你大脑里面，再塞进任何机器人身体里面，一个机器人造出来的机器人就这样完成了。 显然英伟达的机器人没有语速科技、重情机器人等等。我们中国机器人的产品那么酷炫，那么炸裂，它的牛逼呢，就在于英伟达这样一个技术，透露出他们其实想成为未来机器人世界的一个造物主，那这样一份野心就值得我们一个重视。科技头条第一时间为你报道全球科技头条资讯。

英伟达和迪士尼最近做了一个小机器人，很多人第一反应是太可爱了，像现实版瓦力。但真正让他被反复讨论的是另一句话，第四次工业革命可能真的要来了。为什么这样说？ 因为这个机器人和过去的机器人完全不一样，他不是靠人一遍遍教动作、调参数，学会走路的，他是被直接丢进一个虚拟世界里学习的。 这个世界有重力，有摩擦，有真实物理规则，它可以反复摔倒，反复尝试，摔不坏，没维修成本，还能同时训练成千上万个版本。最中学到的不是一套动作，而是对现实世界的判断能力。 更关键的是，这些能力可以被直接复制到现实中的机器人身上。一句话总结就是，云端负责长大，端侧负责活着。他成为了一种会自己学、自己进化的智能体，更像是一种新生命。这也是他被认为意义重大的原因。 因为真正进入现实世界的智能体，面对的是延迟不可接受、网络不可靠、错误成本极高的环境，在这种场景下，决策不能等云端，判断必须发生在本地。所以，英伟达真正做的并不是一个机器人， 而是把学习这件事变成了一套可以复制、加速、规模化的软件系统。你以为他们在造一个瓦力，其实他们在造的是一个能让无数智能体自己成长的世界。

哎，不少小伙伴好奇，英伟达的机器人网力为什么这么灵动呢？现在可以看一下它的开源模型。先声明一下，英伟达已经把 cosmos 和 g 二零零 t 都开源了， 赫什玛时是开源推理视觉语音模型，通过它能使智能机器人能够像人类一样看见和理解物理世界并采取行动，再加上 g r 零零 t 开放式推理视觉语音行动模型，便可解锁全身控制能力。这也就是为什么黄仁勋和瓦力互动跳起来便是这个逻辑理解的。当然，瓦力还有一个很厉害的点在于， 他的训练是在一个虚拟世界里面学会的，通过一比一还原物理规律，从反证到现实，把训练直接装进机器人。 因此啊，不用像在现实世界训练机器人会遇到磕磕碰碰。此外，在 g 二零 t 开源模型主要大家能看到语速和资源的机器人案例，国内机器人也很厉害的。不管怎么样，机器人进步对于科技来说都是好事啊。