在近日举办的CES 2026主题演讲中，英伟达首席执行官黄仁勋宣布机器人技术领域正经历重大突破，并形象地将其比作“ChatGPT时刻”。他不仅展示了多款前沿产品，还发布了一系列开源“物理AI”模型，为行业带来全新发展动能。
演讲现场，黄仁勋携一对BDX机器人登台，通过互动演示向观众呈现了“GR00T”模型的学习过程。这款模型作为英伟达在机器人领域的核心成果，能够模拟人类学习方式，逐步掌握机器人操作技能。其创新之处在于通过虚拟环境中的反复训练，实现从认知到动作的精准转化。
针对物理AI开发中的关键挑战，英伟达推出了两款开源“世界模型”——Nvidia Cosmos Transfer 2.5与Cosmos Predict 2.5。这两款模型具备理解现实世界物理规律的能力，可通过生成高仿真合成数据构建虚拟测试场景。对于自动驾驶等高风险领域，该技术能显著降低研发成本，同时提升模型在复杂环境中的适应性。
同步发布的Cosmos Reason 2视觉语言模型（VLM）则聚焦于机器人的决策能力。该模型整合了物理常识与先验知识，使机器人能够像人类一样通过视觉信息分析场景，并做出合理判断。例如在搬运物体时，系统可自动计算最佳路径并规避障碍，这一突破为服务型机器人的商业化应用铺平了道路。
在人形机器人专项领域，英伟达推出了Nvidia Isaac GR00T N1.6视觉语言动作模型。该模型通过Cosmos的推理引擎，实现了对机器人全身关节的毫米级控制。现场演示中，机器人完成了从抓取物品到复杂动作组合的全流程操作，其流畅度与精准度引发行业高度关注。
开发工具链方面，英伟达与Hugging Face达成战略协作。双方将GR00T模型与开源仿真框架Isaac Lab-Arena整合至LeRobot库，形成完整的训练-部署解决方案。值得关注的是，Hugging Face的Reachy 2人形机器人已实现与英伟达Jetson Thor硬件的无缝对接，开发者可快速将虚拟训练成果转化为实体机器人操作。
为支撑高强度AI运算需求，英伟达同步推出了搭载Blackwell架构的Jetson T4000模组。该硬件在能效比方面实现突破，据测试其综合性能达到前代产品的四倍，特别适用于边缘计算场景下的实时决策任务。这一升级为物理AI的规模化部署提供了硬件基础保障。
