在近日举办的一场国际科技盛会上，英伟达首席执行官黄仁勋宣布了一项重大举措：公司将大规模扩展其开源模型库，推出覆盖语言、机器人、自动驾驶及医疗四大领域的全新模型与数据集。这一战略旨在为全行业AI创新注入强劲动力，加速技术突破与应用落地。
英伟达此次开源的成果堪称“重量级”。其贡献的开放多模态数据集规模全球领先，包含10万亿个语言训练token、50万条机器人轨迹、45.5万个蛋白质结构以及100TB的车辆传感器数据。这些资源不仅为开发者提供了丰富的训练素材，更标志着英伟达正着力构建一个横跨语言处理、机器人技术、科学研究及自动驾驶的开放生态系统。目前，博世、Salesforce、Uber和帕兰泰尔等科技巨头已率先利用这些技术构建下一代AI系统。
针对智能体AI领域，英伟达推出了Nemotron系列模型，聚焦语音、检索增强生成（RAG）及安全三大方向。其中，Nemotron Speech模型在实时字幕生成和语音交互场景中表现卓越，基准测试显示其速度较同类模型提升10倍，博世已将其应用于车载语音系统优化。另一款Nemotron Safety模型则通过强化内容安全检测与敏感数据识别，显著提升了企业级AI应用的可靠性，CrowdStrike和Fortinet等安全企业已采用该模型增强防御能力。
在物理AI方向，英伟达发布的Cosmos世界模型平台为机器人赋予了“类人推理”能力。核心模型Cosmos Reason 2通过提升环境感知精度与交互能力，使机器人能更精准地理解物理世界；Cosmos Transfer 2.5则通过生成大规模合成视频，为AI训练提供多样化场景。基于该平台，英伟达还推出了专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6模型，具备全向身体控制与环境推理能力。Franka Robotics等企业正利用这些工具在虚拟环境中验证机器人行为，再部署至现实场景。
自动驾驶领域迎来突破性进展。英伟达首次推出的Alpamayo系列开源资源中，Alpamayo 1作为首个面向自动驾驶的开源大规模推理VLA（视觉语言动作）模型，不仅能理解车辆周围环境，还能解释驾驶决策逻辑。配合开源仿真框架AlpaSim，开发者可进行闭环训练以应对极端路况。英伟达还开源了包含1700多小时驾驶数据的物理AI数据集，覆盖多元地理环境与复杂交通场景，为高阶自动驾驶研发提供关键支撑。
医疗健康领域同样亮点纷呈。英伟达推出的Clara AI模型系列旨在缩短药物研发周期。La-Proteina模型支持原子级精度蛋白质设计，助力攻克疑难病症；ReaSyn v2将制造可行性融入研发流程，确保药物可合成性；KERMT模型则能在研发早期预测药物与人体相互作用，提升安全性。结合新发布的45.5万个合成蛋白质结构数据集，这些工具将显著降低医疗创新门槛与成本。
