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英伟达正在悄然定义人形机器人发展的新秩序。

在2025年Computex上，发布了Isaac GR00T N1.5基础模型和GR00T-Dreams蓝图，还系统性地将云、边、端的“物理AI计算架构”落实为完整平台。

通过模拟引擎Cosmos、训练平台DGX与部署硬件HX三位一体的策略，英伟达成为引导产业“从训练到部署”的关键推手。我们将从技术架构、基础模型到生态战略，探讨英伟达在人形机器人产业的战略布局与实质性推动作。

01

  从“人形梦境”到工业部署：

英伟达的物理AI逻辑

英伟达正在构建一个全新的技术栈，以“物理AI”为核心，从根本上重构人形机器人从训练、推理到部署的路径。

黄仁勋口中那场“由机器人驱动的下一次工业革命”，正在通过Isaac平台逐步落地。

而这一切的起点，是一个堪称三位一体的“机器人计算闭环”：

◎ OVX：模拟计算平台——用于高精度图形模拟、物理仿真和合成数据生成；

◎ DGX：AI训练超级计算机——训练基础模型，理解环境和语言指令；

◎ HX：边缘推理计算平台——将智能下沉至机器人终端，实现现场部署。

以最新发布的Isaac GR00T N1.5模型为例，它不再依赖传统的大规模真实世界数据采集，而是通过蓝图“GR00T-Dreams”，以图像输入生成任务视频，从中提取动作令牌，训练机器人执行复杂动作。

简单来说，英伟达已将视频大模型与物理推理结合，形成了数据—模型—推理的全链路闭环。

这意味着什么？它意味着即便人形机器人从未“真实地”见过一个新环境，它也能“做梦”般学习动作流程，理解“打开冰箱”或“递水”这类具有空间与物理逻辑的复杂指令。

更关键的是，这一切基于的是模拟与AI联合生成的数据，打破了过去人形机器人依赖真实世界试错采集的物理边界。

02

重塑产业协同路径：

平台化与生态化的双轮战略

英伟达不仅在技术路径上实现突破，更在产业协同上进行深刻重构。

以Isaac GR00T为核心，英伟达正在快速形成一个高度互联的机器人生态系统：

◎ 数据生成与模拟阶段，如Foxlink、富士康、Lightwheel、NEURA Robotics等企业正基于GR00T-Mimic和GR00T-Dreams蓝图开展训练；

◎ 模型验证与部署阶段，如AeiRobot、小鹏机器人、Boston Dynamics等厂商，已开始将Isaac模型应用于拾取、搬运、制造等场景；

◎ 硬件支撑阶段，全球OEM厂商（如戴尔、联想、思科）迅速推出基于Nvidia Blackwell架构的工作站和服务器，提供从训练到仿真的一体化计算平台；

◎ 云端扩展阶段，英伟达通过DGX Cloud与顶级云厂商合作，提供GR00T模型的大规模训练能力。

这种协同方式的最大特点，是将AI大模型的生产力“商品化”并嵌入工业链条中。

对机器人开发者而言，过去需要投入数月时间采集数据、训练模型，如今在GR00T-Dreams+DGX云端训练的帮助下，开发周期被压缩至几天甚至数小时。例如GR00T N1.5模型在36小时内即完成训练，而此前这一过程需三个月。

英伟达正将GR00T和Cosmos模型逐步开源至 Hugging Face、GitHub 等平台，标志着其正从一家硬核AI公司，转型为“机器人时代的开发者平台”。

在AI模型开放生态尚未大规模进入机器人领域前，英伟达的先手布局无疑将在生态占位中形成极强的技术壁垒和平台粘性。

过去十年，人形机器人曾是“概念密集，落地稀缺”的代名词，其瓶颈集中在两个关键点：一是数据缺失、二是学习成本高。

英伟达显然深知问题根源，它没有选择简单堆硬件或训练模型，而是选择从数据生成、仿真训练到实际部署，构建出一整套可扩展的“物理AI闭环”。

◎ 通过GR00T-Mimic与GR00T-Dreams，英伟达用“梦境生成器”解锁了合成数据的无限可能；

◎ 通过Blackwell与RTX Pro，它将AI推理能力嵌入工作站和云平台；

◎ 通过Cosmos与Omniverse，它用虚拟世界做训练场，使机器人能理解人类语言与动作背后的“物理语义”。

小结

人形机器人有望突破早期的“秀肌肉”阶段，去思考大规模场景化落地的门槛，机器人产业链正在从过去的定制化、手工打磨，向平台化、模块化迈进。

英伟达在制造“制造机器人”的基础设施。正如PC时代的Intel，或智能手机时代的Android，英伟达正试图成为“机器人时代”的平台根基。

       原文标题 : Computex 2025｜“物理AI”完整平台：英伟达持续构筑核心壁垒