在近期舉辦的CES 2026主題演講中，英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛宣布機器人技術(shù)進入全新發(fā)展階段，稱該領(lǐng)域已迎來類似ChatGPT的突破性時刻。為印證這一觀點，他現(xiàn)場展示了多款創(chuàng)新產(chǎn)品，并發(fā)布了一系列開源"物理AI"模型，引發(fā)行業(yè)高度關(guān)注。

演講現(xiàn)場最引人注目的是黃仁勛帶來的BDX機器人演示。通過實時互動展示，觀眾見證了"GR00T"模型如何通過自主學習掌握機器人操作技能。這款視覺語言動作（VLA）模型依托英偉達最新發(fā)布的Cosmos推理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對人形機器人全身動作的精準控制，在復雜環(huán)境中的適應性顯著提升。

針對物理AI開發(fā)中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，英偉達同步推出兩款開源"世界模型"——Cosmos Transfer 2.5與Cosmos Predict 2.5。這兩款工具具備模擬現(xiàn)實物理特性的能力，可生成高保真合成數(shù)據(jù)并構(gòu)建虛擬測試場景。對于自動駕駛等高風險領(lǐng)域，該技術(shù)能提供安全的評估環(huán)境，有效降低實體測試成本與風險。

在視覺推理領(lǐng)域，全新發(fā)布的Cosmos Reason 2視覺語言模型（VLM）展現(xiàn)出突破性進展。該模型通過整合物理常識與先驗知識，使機器設(shè)備獲得接近人類的視覺決策能力。測試數(shù)據(jù)顯示，搭載該模型的設(shè)備在復雜場景中的物體識別準確率提升37%，空間關(guān)系判斷速度加快2.2倍。

硬件支持方面，英偉達推出搭載Blackwell架構(gòu)的Jetson T4000計算模組。這款專為物理AI設(shè)計的處理器性能較前代提升400%，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)實時處理。配合新發(fā)布的Isaac Lab-Arena仿真框架，開發(fā)者可在統(tǒng)一平臺完成從算法訓練到實體部署的全流程開發(fā)。

在生態(tài)合作層面，英偉達與Hugging Face達成戰(zhàn)略協(xié)議。雙方將GR00T模型與開源庫LeRobot深度整合，同時實現(xiàn)Reachy 2人形機器人與Jetson Thor硬件的無縫對接。這項合作使機器人開發(fā)周期縮短60%，代碼復用率提升至85%，顯著降低行業(yè)準入門檻。