作者 | 向欣

即便已經成為全球市值最高的公司，市值超過了 4 萬億美元，英偉達仍然想要把握住下一個科技時代的命脈，繼續站在峰頂。而它把重注，下在了機器人上。

8 月 26 日，英偉達推出了一款新的「機器人大腦」產品——NVIDIA Jetson AGX Thor，這是一款專為物理 AI 和人形機器人打造的開發套件，被英偉達 CEO 黃仁勛稱作是「推動物理 AI 和通用機器人時代的終極超級計算機」。

NVIDIA Jetson AGX Thor 可視作機器人大腦的物理部分，與前代產品 Jetson Orin 相比，Jetson Thor 可提供高達 7.5 倍的 AI 計算能力和 3.5 倍的能源效率，能夠實現實時推理，機器人端側算力得到極大提升，這對于機器人處理信息、運行模型、執行動作都極為重要。

更大的動作已經在路上，英偉達與富士康將在今年 11 月的「富士康科技日」上聯合展示人形機器人解決方案，首次把搭載大語言模型與機器人大腦的機器人推向工業制造場景。

為了在即將到來的機器人時代復刻其在 AI 領域的統治級地位，除了提供機器人軟硬件基礎產品，與產業方合作推進機器人應用落地外，英偉達還投資了多家具身智能相關企業，并成立具身智能體研究實驗室進行技術儲備，試圖把自己嵌入到機器人產業的每一個環節。

英偉達的野心是，讓任何一家造人形機器人的企業都幾乎繞不開它。

新一代機器人超級大腦

在前不久舉行的世界機器人大會上，觀眾注意到一個普遍問題：機器人雖然能走能跳，也能完成工業分揀、商店補貨等任務，但動作笨拙、效率低下，難以真正創造商業價值。

其背后的核心癥結不僅僅是模型不夠聰明，還包括在「認知層」始終受到端側算力的限制。

機器人處理視覺、語音、動作規劃等多模態任務時，由于缺乏足夠多的訓練數據，與端側設備算力不足，需要依賴云端運算，把數據傳輸到服務器再返回結果，這既帶來了延遲，也存在穩定性和安全隱患。

Jetson Thor 試圖解決這一瓶頸。基于 Blackwell 架構，它針對 Transformer 類生成式模型做了硬件優化，能夠在 FP4 精度下提供高達 2070 TFLOPS，也就是每秒 2070 萬億次浮點計算的峰值算力，并配備 128GB 內存。

這意味著機器人能在本地完成從感知到決策再到執行的完整閉環，反應速度更接近人類。

Jetson Thor

數據顯示，Thor 能在 200 毫秒內給出第一個 token 響應，每秒能生成超過 25 個 token，這個速度已經能支撐實時人機對話。

除了性能飛躍，Thor 還具備更廣泛的適配能力：它支持主流的生成式 AI 框架與模型，功耗范圍覆蓋 40–130W，可應用于從移動機器人到固定式機器人等多種場景。

同時，它與英偉達自家生態深度兼容，能無縫銜接 Isaac 仿真平臺、Omniverse 數字孿生環境、GR00T 人形機器人模型等工具。

對開發者來說，這意味著升級幾乎沒有遷移成本，整個研發流程可以絲滑過渡。

Thor 的定價為 3499 美元（約合人民幣 2.5 萬元），已率先被國內外一線人形機器人廠商采用，包括國內的宇樹科技、銀河通用、優必選、眾擎機器人、智元機器人等，以及國外的 Agility Robotics、波士頓動力、Figure AI 等。

銀河通用創始人王鶴透露，其 G1 Premium 機器人在應用 Jetson Thor 后，運動速度和動作流暢性有了顯著提升。在 WRC 現場，搭載 Jetson Thor 的銀河通用機器人在搬起箱子后能夠絲滑快速地到達貨箱交付點。

英偉達生態，仿真技術是核心壁壘

Jetson Thor 是一款性能優秀的機器人大腦硬件產品，而英偉達真正的優勢，在于它搭建起的完整生態系統。

英偉達的機器人戰略，呈現「軟硬件產品+技術儲備+投資入股+合作探索產業落地」的布局。

從 2018 年開始，英偉達圍繞機器人產業逐步搭建起一整套軟硬件閉環生態，幾乎覆蓋了機器人智能從訓練、測試到部署的全流程：

硬件上有 Jetson Orin 和 Thor；

綜合性平臺與軟件平臺上有 Isaac 平臺和 Omniverse 數字孿生環境；

模型層有 Cosmos 世界模型與 Project GR00T 人形機器人基礎模型。

不同模塊通過虛擬仿真技術緊密結合，形成一條完整的研發路徑。

Isaac 平臺是一個全面的 AI 機器人開發平臺，提供從硬件到軟件整套解決方案，包含加速庫、應用框架和 AI 模型。

它不僅包含了 Isaac ROS、Isaac Perceptor、Isaac Manipulator 等基于 ROS 2 構建的開發工具，還集成了 Isaac Sim 仿真平臺，該平臺基于 Omniverse 構建，能提供物理精確且逼真的虛擬環境，用于機器人的設計、仿真、測試和訓練。

Agility Robotics 使用 Isaac 平臺對 Digit 機器人進行訓練

同時，Isaac 平臺還與英偉達的其他計算平臺如 DGX、OVX 和 AGX 等協同工作，分別用于構建機器人 AI 模型、模擬測試和訓練以及部署運行機器人模型。

Jetson Orin、Jetson Thor 等則是英偉達推出的端側芯片模組，是支撐物理 AI 應用的「機器人大腦」。

Jetson Orin 包含從入門級到高端的多個型號，覆蓋不同算力需求場景。其核心定位是為機器人、自動駕駛小車、工業設備等提供高效能的邊緣計算支持。

Jetson Thor 在 Jetson Orin 基礎上進一步提高了性能，主要面向人形機器人、高階自主機器等對算力需求更高的場景。

Omniverse 是一個虛擬現實和仿真平臺，能夠為機器人提供物理精確、可擴展的訓練環境。

例如，開發者可以在虛擬工廠里讓機器人反復練習搬運、裝配，再把學習成果遷移到現實場景。

這種方法不僅大幅降低了真實測試的風險和成本，還能讓機器人獲得更強的泛化能力。

基礎模型方面，英偉達的兩個核心技術是世界基礎模型平臺 Cosmos 和通用基礎模型項目 Project GR00T。

Cosmos 平臺由一系列世界基礎模型、高級標記器、護欄以及加速數據處理和管理管道組成。平臺核心組成是 Cosmos 模型，它能讓 AI 學習理解世界物理因果規律，對物理現象做出判斷，通過現在畫面預測未來畫面。

包含世界基礎模型的 Cosmos 平臺能夠和 Omniverse 平臺高效整合。Omniverse 平臺創造虛擬物理環境，而 Cosmos 平臺則能夠讓 AI 在虛擬環境中觀察、分析和預測各種物理現象，理解世界運行規律，從而更好地實現各種物理交互。

Project GR00T 項目是英偉達 2024 年開啟的，主要開發通用人形機器人的 AI 基礎模型，目前已推出三代模型，分別是 Project GR00T、GR00T N1 與 GR00T N1.5。

最新的 GR00T N1.5 模型于今年 5 月推出，是一個 VLA 模型，采用業界主流的雙系統架構。系統 2 負責理解環境，推理決策，系統 1 負責執行動作。

GR00T N1.5 模型架構

綜合來看，英偉達在機器人領域的布局已經相當全面，其中最突出的優勢在于仿真合成技術，這也是它投入最深、建立壁壘最牢固的環節。

英偉達研究副總裁 Ming-Yu Liu 曾介紹，英偉達的目標是打造一個虛擬世界，讓機器人能夠在這個安全的平行世界中反復試驗、不斷學習。

通過虛擬環境先行訓練、再遷移到現實，廠商能夠在成本和效率上獲得極大優勢。

銀河通用就利用 Isaac 和 Omniverse 合成了 10 億規模的數據集，訓練出了全球首個僅需預訓練就能實現零樣本（Zero-Shot）泛化的模型 GraspVLA，具備對高度、平面位置、物體類別、光照、干擾物、背景等環境變化的泛化能力。

為了進一步推動前沿研究，英偉達在 2024 年成立了具身智能體研究實驗室 GEAR，重點聚焦多模態基礎模型、通用型機器人模型、虛擬世界智能體及仿真合成數據四大研究領域。

英偉達 AI 總監兼杰出科學家 Jim Fan 是該實驗室的負責人。英偉達具身智能體研究實驗室推出過不少前沿技術成果，例如在外網火爆的 ASAP 框架，就是由英偉達實驗室與卡內基梅隆大學聯合研發，讓宇樹科技 G1 復刻了 C 羅、科比、詹姆斯的經典名場面。

在外部，英偉達通過投資和合作不斷擴展生態，投資了 Figure AI、Field AI、Skild AI 等公司，并且和部分產業方合作研發人形機器人，主要為工業與醫療方向。

英偉達正在與富士康合作，計劃在富士康休斯敦工廠部署人形機器人，用于生產英偉達的 AI 服務器。英偉達將在 11 月舉行的富士康科技日上展示其人形機器人解決方案。

英偉達、富士康還與川崎重工合作，研發出一款護理機器人 Nurabot。Nurabot 已經在臺灣臺中榮民總醫院上崗，可以運送藥品、樣本，巡邏病房和引導訪客，據稱可以減少護士 30% 工作量。

從虛擬世界到真實工廠，從基礎研究到產業合作，英偉達正在把自己的技術和資本編織成一張覆蓋全產業鏈的「機器人網絡」。

國內外廠商，爭當機器人時代的必選項

英偉達的目標十分明確：通過產品、生態和資本的全方位布局，成為在這個產業不可替代的「基礎設施」。

在 AI 訓練時代，GPU 和 CUDA 讓英偉達變成了所有 AI 公司的必選項；在機器人時代，黃仁勛希望 Jetson Thor 和 Isaac 平臺等產品能夠承擔同樣的角色。

英偉達的戰略邏輯是一種「預見性」的全局布局。

回顧過去二十年，它幾乎總能在技術浪潮的早期埋下伏筆：在深度學習還未真正興起時，英偉達就已經用 CUDA 構建起軟件生態；在生成式 AI 爆發前，加碼 H100 GPU 的研發。

如今，在機器人行業尚處于起步階段，它又提前把算力、仿真、模型、投資和合作全部布好。黃仁勛的核心思路是：等產業真正爆發時，英偉達已經在關鍵節點卡位，成為不可繞開的供應商。

無論機器人在哪個國家生產、服務于哪個行業，只要想要算力和仿真，就幾乎無法繞開英偉達的硬件和軟件。這種全球綁定，讓英偉達在機器人產業鏈上具備了獨特的戰略位置。

中國廠商正在嘗試從不同角度對標英偉達。

一些公司專注于芯片模組替代，包括黑芝麻智能、瑞芯微、地平線旗下的地瓜機器人等。

地瓜機器人在今年重點發布了面向具身智能機器人的產品 RDK S100 開發套件，采用大小腦協同的設計，擁有 80/128TOPS 兩種算力規格，單個開發套件就能實現具身智能機器人「感知-決策-執行」的閉環。

另一些公司則在軟件平臺上進行探索，例如華為的具身智能平臺 CloudRobo，騰訊的具身智能平臺 Tairos。

華為的 CloudRobo 整合了數據合成、數據標注、模型開發、仿真驗證、云邊協同部署以及安全監管等端到端能力，能提供三大核心模型，加速具身智能創新。

歷史已經多次證明，技術浪潮的更替總會催生新的世界巨頭。

電氣時代的崛起，造就了通用電氣；

計算機時代的興起，成就了 IBM 和微軟；

移動互聯網的浪潮里，蘋果憑借 iPhone 成為市值王者；

AI 的興起，則讓英偉達躍升為全球市值最高的科技企業。

如今，機器人正在成為下一個時代的敘事，英偉達正試圖通過 Jetson Thor 和其全棧布局，成為這個浪潮的掌舵者。中國廠商們也不甘落后。

       原文標題 : 4萬億美元市值巨頭，要做機器人時代的算力霸主