NVIDIA Robotics Head: AI Intelligent Entities Will Ignite the "ChatGPT Moment" in the Robotics Field

英偉達正將其在 AI 智能體領域的押注延伸至機器人賽道，押注這一技術能夠破解機器人大規模落地的核心難題。

據 The Information，英偉達機器人與邊緣 AI 副總裁 Deepu Talla 在舊金山聖何塞舉行的年度 GTC 大會期間接受採訪時表示，AI 智能體系統正在被構建為"數字優先"，而機器人只是這一系統的自然延伸。他預判，AI 智能體的介入將成為機器人行業的重大轉折點——正如 ChatGPT 當年對 AI 行業的衝擊一樣，讓機器人的部署變得像"直接上手、自行搞定"一樣簡單。

這一表態進一步明確了英偉達在 AI 下一階段的戰略佈局方向。對於投資者而言，這意味着英偉達的機器人業務敍事正從硬件和仿真軟件，向更高層次的智能體編排軟件延伸，潛在市場空間和商業模式均有望進一步擴展。

AI 智能體：機器人的"空中交通管制"

Talla 描繪了 AI 智能體在機器人場景中的兩層核心價值。第一層是編碼層：智能體可用於構建機器人的"大腦"，自動生成訓練數據並評估機器人 AI 模型。英偉達本週宣佈，Claude Code、OpenAI 的 Codex 以及 Cursor 等編碼智能體現已能夠調用其 Osmo 軟件，實現上述功能的自動化。

第二層是編排層：在工廠或倉儲等多機器人協同場景中，單一智能體可充當"空中交通管制"，將整體目標拆解為具體任務，分配給人形機器人、工業機械臂等不同形態的機器人，同時確保機器人之間以及機器人與人類工人之間不發生碰撞。Talla 指出，這一編排功能將在雲端或本地服務器上運行，持續模擬不同策略並下發執行方案。

這一方向並非英偉達獨有。據報道，亞馬遜去年已發佈 DeepFleet——其自研的倉儲機器人協調 AI 模型，預計可將機器人作業效率提升 10%。

ChatGPT 類比背後的市場邏輯

Talla 將 ChatGPT 的成功歸結為兩點：一是通用性，無需專門訓練即可處理各類任務；二是極低的使用門檻，任何人無需預先學習即可上手。他認為，機器人行業同樣需要實現這兩點突破——既要有能夠推理和解決問題的通用大腦，也要讓機器人的部署足夠簡便。

英偉達 CEO 黃仁勳在 GTC 大會上亦表示，"幾年之內，OpenClaw 在機器人內部運行的想法是相當顯而易見的"，他所指的是這款熱門開源智能體。在本屆大會上，開源智能體（包括英偉達自研的 NemoClaw）與機器人並列成為最受關注的兩大主題。

值得注意的是，Talla 坦承，智能體編排並不能解決機器人面臨的所有挑戰——機器人在操控細小或柔軟物體、以及在人類周圍安全作業等方面仍存在明顯短板。

Cosmos 世界模型：進展參差，仍待成熟

在機器人訓練所依賴的世界模型方面，Talla 對英偉達旗下 Cosmos 模型的現狀給出了較為審慎的評估。他表示，Cosmos 於 2025 年 1 月發佈，此後每兩至三個月迭代更新一次，隨着版本質量提升，採用者數量持續增加，但仍有部分企業選擇等待三至六個月後的下一版本。

Talla 指出，Cosmos 是多個不同模型的集合，涵蓋推理、預測和 3D 數據生成等能力，各項技術的成熟度參差不齊，能否滿足具體應用場景的需求因用例而異。

在算力消耗結構上，他表示目前機器人公司的算力主要集中在模型訓練環節，因為通用機器人大腦尚不存在，而制約其構建的核心瓶頸是數據匱乏。他預判，隨着機器人大規模部署，仿真計算需求將呈"曲棍球棒式"增長，但"我們距離機器人成羣部署還差得遠"。這一判斷對於評估英偉達 GPU 在機器人領域的中期需求節奏具有重要參考價值。