1月6日消息，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES2026发表主题演讲。不同于以往单纯强调算力倍增，今年的演讲核心全面转向“物理AI”与产业落地。

黄仁勋直言，AI正在从理解语言走向理解物理世界，机器人将成为继AI之后的第二大增长。

一、核心战略：确立“物理AI”三大技术支柱

英伟达认为物理AI不再是未来概念，而是当下的现实。为了让AI具备感知和操控物理世界的能力，英伟达构建了三大支柱：

Newton物理引擎：为机器人设计，响应速度低于0.01秒，确保高的动态控制精度。

Cosmos基础模型平台：拥有1000亿参数规模，但理延迟仅为1毫秒，解决了机器人“大脑”实时反应的难题。

混算力架构（GPU+LPU）：结图形处理单元与语言处理单元，实现率提升100倍，同时将成本大幅降低90%，旨在重构工厂与仓储自动化体系。

二、软件生态：发四大开源模型矩阵

为了加速全行业的AI开发，英伟达发布了四款针对不同垂直领域的开源模型，并配套了史无前例的大规模数据集：

Nemotron（智能体AI）：注于逻辑理与任务执行的Agent模型。

Cosmos（物理AI）：注于理解物理规律和环境交互的基础模型。

Alpamayo（自动驾驶）：业界个开源VLA（视觉-语言-动作）模型，支持端到端理。

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Clara（医疗健康）：用于生物医药研发与医疗影像分析的模型。

配套数据：开放了10万亿语言Token、50万条机器人操作轨迹等高质量数据。

三、汽车业务：L4自动驾驶时间表敲定

汽车是物理AI落地的个大规模场景，英伟达公布了具体的商业化进展与硬件售价：

奔驰作落地：梅赛德斯-奔驰CLA车型将搭载英伟达DriveAV软件。

Robotaxi时间表：计划于2026年第一季度正式启动L4级自动驾驶出租车的路测。

硬件定价曝光：下一代车载计算平台DriveAGXThor的售价约为3500美元，展现了强的市场竞争力。

技术路径：依托Alpamayo模型，实现端到端的轨迹规划与理，解决自动驾驶的长尾难题。

四、机器人与工业：打造“AI工厂”

黄仁勋强调，未来每个工厂都将是“AI工厂”，机器人将像PC一样普及：

Omniverse融：工业元宇宙平台Omniverse将与机器人开发深度融，支持在虚拟环境中进行闭环训练。

仿真框架AlpaSim：发布全新的AlpaSim仿真框架，加速机器人的学习与验证过程。

人形机器人：明确人形机器人是通用机器人规模化的关键形态，并将在物流、制造等领域快速铺开。

五、芯片与硬件：Rubin架构聚焦理

在算力底座方面，英伟达继续保持高速迭代：

BlackwellUltra：正式宣布进入量产阶段。

Rubin架构：新一代架构重点优化了理率，以适配对实时要求高的物理AI场景。

算力替代：再次强调“加速计算全面替代通用计算”的趋势，以应对摩尔定律的失。

黄仁勋断言，机器人将成为继AI之后的第二大增长，未来每个工厂都将进化为AI工厂，而英伟达正在通过这一系列软硬件组，试图垄断从虚拟大脑到物理躯体的整个基础设施。（转载自AI普瑞斯）