Tech giant and AI leader Nvidia made a raft of announcements, including about a new media system, and touted its advances with humanoid robots during Monday night’s opening keynote of CES. Founder and CEO Jensen Huang spearheaded the event, clad in a shinier version of his trademark black leather jacket. (“I’m in Las Vegas, after all,” he explained with a grin. “I really think you have to let this sink in. In another hour or so, you’re going to feel really good about it.”) Huang, who founded Nvidia in 1993 ...

公司合作与技术突破 - 公司与NVIDIA合作设计了NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，用于NVIDIA Project DIGITS个人AI超级计算机 [1] - 此次合作结合了公司在Arm-based SoC性能和能效方面的设计专长，旨在推动AI技术的普及和创新 [1][3] - 公司已与NVIDIA在汽车领域合作，推出MediaTek Dimensity Auto Cockpit芯片，集成NVIDIA的下一代GPU加速AI计算和RTX图形技术 [3] 公司市场地位与产品布局 - 公司是全球智能手机、智能电视、Arm-based Chromebook、Android平板和语音助手设备芯片的领先供应商 [2] - 公司在AI、连接性和多媒体体验方面投入巨大，致力于为不同平台和用户提供最佳能效的SoC设备 [2] - 公司通过Dimensity系列（智能手机和平板）、Genio系列（物联网设备）、Pentonic系列（智能电视）、Kompanio系列（Arm-based Chromebook）以及Dimensity Auto平台（汽车）提供先进的AI能力 [4] 公司愿景与行业影响 - 公司致力于通过技术创新让更多人享受先进技术，推动AI无处不在 [3][4] - 公司与NVIDIA的合作旨在开启创新新时代，使AI技术更加普及，帮助开发者、研究人员和学生解决当今最紧迫的问题 [3] - 公司每年赋能近20亿台连接设备，在移动、家庭娱乐、连接性和物联网产品的SoC开发方面处于市场领先地位 [5]

核心观点 - Nvidia在自动驾驶汽车领域取得关键设计胜利，合作伙伴包括丰田、Aurora和Continental等公司 [1][2] - Nvidia的Drive AGX Orin芯片平台和DriveOS操作系统将用于丰田的下一代汽车，提供功能安全的先进驾驶辅助能力 [2] - Nvidia的汽车垂直业务预计在2026财年增长至约50亿美元 [3] - Nvidia与Aurora和Continental达成长期战略合作，计划在2027年大规模生产SAE 4级自动驾驶系统 [4] - 多家汽车制造商和科技公司采用Nvidia Drive加速计算平台开发下一代高级驾驶辅助系统和自动驾驶汽车 [5] - Nvidia提供三种核心计算系统和AI软件，支持端到端自动驾驶汽车开发 [6] 合作伙伴与市场扩展 - Nvidia的合作伙伴包括丰田、Aurora、Continental等全球移动出行领导者 [1][2] - 大多数汽车制造商、卡车制造商、机器人出租车和自动驾驶配送车辆公司以及一级供应商和移动出行初创公司都在Nvidia Drive AGX平台上进行开发 [3] - 其他采用Nvidia Drive加速计算平台的公司包括比亚迪、捷豹路虎、理想汽车、Lucid、梅赛德斯-奔驰、蔚来、Nuro、Rivian、沃尔沃汽车、Waabi、Wayve、小米、极氪、Zoox等 [5] 技术平台与产品 - Nvidia Drive AGX Orin系统级芯片（SoC）和DriveOS操作系统将用于丰田的下一代汽车 [2] - Nvidia提供三种核心计算系统：Drive车载计算机、DGX系统和Omniverse平台，分别用于实时传感器数据处理、AI模型训练和自动驾驶系统仿真测试 [6] - Nvidia的CUDA AV平台结合了二十年的汽车计算和安全专业知识，旨在改造数万亿美元的汽车行业 [4] 行业前景与预测 - 自动驾驶汽车革命已经到来，汽车行业将成为最大的AI和机器人产业之一 [4] - Nvidia的汽车垂直业务预计在2026财年增长至约50亿美元 [3] - Nvidia与Aurora和Continental合作，计划在2027年大规模生产SAE 4级自动驾驶系统 [4]

行业动态 - 2025国际消费电子展（CES 2025）于2025年1月7日～10日在拉斯维加斯举行，预计吸引超过13万名参会者，其中来自中国的参展商有1300余家，创历史新高 [1] - 英伟达CEO黄仁勋在CES 2025上发表主题演讲，强调技术各个层面发生的革命性变革，从手动编码的CPU软件工具到能够在GPU上创建和优化神经网络的先进机器学习 [1][2] - 英伟达推出采用Blackwell技术的新型消费类游戏芯片，发布全新GeForce RTX 50系列Blackwell架构GPU，拥有920亿个晶体管，4000 TOPS，四个AI处理单元，性能是上一代Ada的三倍 [1][2] - 英伟达与丰田合作开发下一代自动驾驶汽车，预计英伟达的汽车业务将在2026财年扩展至50亿美元 [1] 产品发布 - 英伟达发布全新GeForce RTX 50系列Blackwell架构GPU，新一代GeForce RTX 5090显卡售价为1999美元，RTX 5080售价为999美元 [2] - 英伟达的Blackwell技术已全面投产，所有主要云服务提供商均已建立系统，提供约200种不同型号和配置，来自约15家硬件制造商 [2] - 英伟达计划创建名为Grace Blackwell NVLink72的巨型芯片，使用72个Blackwell GPU或144个芯片，超越世界上最快的超级计算机的能力 [3] 技术创新 - 英伟达的Blackwell系统在性能上实现了四倍的提升，拥有多种计算系统如NVLink 36x2和NVLink 72x1，能够满足全球几乎所有数据中心的需求 [2][3] - 英伟达公开一项名为"无背光增强现实数位全息技术"的AR眼镜专利，首度宣布踏足AR眼镜市场 [4] - 英伟达的AR眼镜专利轻巧不笨重，采用独特的"数位干涉全息技术"以及特定的光学设计，取代当前沉重的折叠光学模组 [5] 市场预测 - 中金公司预计2024年AI眼镜出货约200万部，渗透率0.1%，市场规模约36.5亿元 [5] - 根据Wellsenn测算数据，2030年全球AI智能眼镜出货有望达到8000万部，渗透率约为4.3% [5]

产品发布 - NVIDIA发布Project DIGITS 这是一款个人AI超级计算机 旨在为全球AI研究人员 数据科学家和学生提供NVIDIA Grace Blackwell平台的计算能力 [1] - Project DIGITS搭载了全新的NVIDIA GB10 Grace Blackwell超级芯片 提供1 petaflop的AI计算性能 用于原型设计 微调和运行大型AI模型 [1] 技术规格 - GB10超级芯片基于NVIDIA Grace Blackwell架构 提供高达1 petaflop的FP4精度AI性能 [3] - GB10集成了NVIDIA Blackwell GPU 配备最新一代CUDA核心和第五代Tensor核心 通过NVLink-C2C芯片间互连与高性能NVIDIA Grace CPU连接 Grace CPU包含20个基于Arm架构的高效能核心 [4] - 每个Project DIGITS配备128GB统一内存和高达4TB的NVMe存储 可运行高达2000亿参数的大型语言模型 两台Project DIGITS通过NVIDIA ConnectX网络连接后可运行高达4050亿参数的模型 [5] 应用场景 - 用户可在本地Project DIGITS系统上使用基于Linux的NVIDIA DGX OS进行模型原型设计 微调和测试 然后无缝部署到NVIDIA DGX Cloud 加速云实例或数据中心基础设施 [6] - Project DIGITS用户可访问广泛的NVIDIA AI软件库 包括软件开发工具包 编排工具 框架和模型 可用于实验和原型设计 [8] 市场定位 - Project DIGITS将于2025年5月上市 起售价为3000美元 [10] - NVIDIA CEO表示 AI将成为每个行业每个应用的主流 Project DIGITS将使Grace Blackwell超级芯片惠及数百万开发者 为每位数据科学家 AI研究人员和学生提供桌面AI超级计算机 使他们能够参与并塑造AI时代 [3]

产品发布 - NVIDIA发布Project DIGITS 这是一款个人AI超级计算机 旨在为全球AI研究人员 数据科学家和学生提供NVIDIA Grace Blackwell平台的计算能力 [1] - Project DIGITS搭载了全新的NVIDIA GB10 Grace Blackwell超级芯片 提供1 petaflop的AI计算性能 用于原型设计 微调和运行大型AI模型 [1] 技术规格 - GB10超级芯片基于NVIDIA Grace Blackwell架构 提供高达1 petaflop的FP4精度AI性能 [3] - GB10集成了NVIDIA Blackwell GPU 配备最新一代CUDA核心和第五代Tensor核心 通过NVLink-C2C芯片间互连与高性能NVIDIA Grace CPU连接 Grace CPU包含20个基于Arm架构的高效能核心 [4] - 每个Project DIGITS配备128GB统一内存和高达4TB的NVMe存储 可运行高达2000亿参数的大型语言模型 两台Project DIGITS通过NVIDIA ConnectX网络连接后可运行高达4050亿参数的模型 [5] 应用场景 - 用户可在本地Project DIGITS系统上使用基于Linux的NVIDIA DGX OS进行模型原型设计 微调和测试 然后无缝部署到NVIDIA DGX Cloud 加速云实例或数据中心基础设施 [6] - 开发者可在Project DIGITS上开发AI原型 然后在云或数据中心基础设施上扩展 使用相同的Grace Blackwell架构和NVIDIA AI Enterprise软件平台 [7] 软件支持 - Project DIGITS用户可访问广泛的NVIDIA AI软件库 包括软件开发工具包 编排工具 框架和模型 这些资源可在NVIDIA NGC目录和NVIDIA开发者门户获取 [8] - 用户可使用NVIDIA NeMo框架微调模型 使用NVIDIA RAPIDS库加速数据科学 并运行常见框架如PyTorch Python和Jupyter笔记本 [8] - 用户还可利用NVIDIA Blueprints和NVIDIA NIM微服务构建代理AI应用 这些服务可通过NVIDIA开发者计划进行研究 开发和测试 [9] 市场定位 - Project DIGITS将于2025年5月上市 起售价为3000美元 [10] - NVIDIA创始人兼CEO Jensen Huang表示 AI将成为每个行业每个应用的主流 通过Project DIGITS Grace Blackwell超级芯片将惠及数百万开发者 为每位数据科学家 AI研究人员和学生提供桌面AI超级计算机 使他们能够参与并塑造AI时代 [3]

行业动态 - NVIDIA的自动驾驶平台DRIVE AGX Hyperion通过了TÜV SÜD和TÜV Rheinland的安全评估，提升了自动驾驶的安全性和性能标准 [1] - DRIVE Hyperion是行业首个端到端自动驾驶平台，包括DRIVE AGX SoC、DriveOS操作系统、传感器套件和L2+驾驶堆栈，已被梅赛德斯-奔驰、捷豹路虎和沃尔沃等汽车制造商采用 [2] - 最新版本的DRIVE Hyperion将于今年上半年推出，搭载基于NVIDIA Blackwell架构的DRIVE AGX Thor SoC，适用于乘用车和商用车 [3] 技术进展 - DRIVE Thor是DRIVE Hyperion的核心计算平台，基于NVIDIA Blackwell架构，优化了生成式AI、视觉语言模型和大语言模型的处理能力 [7] - DRIVE Thor的架构兼容性和可扩展性使开发者能够使用现有软件并集成未来更新，实现无缝开发流程 [6] - DRIVE Thor推动了AV 2.0时代的到来，目标是实现类似人类的自动驾驶能力，以应对最复杂的道路场景 [8] 行业影响 - 下一代车辆将更加软件定义，能够在生命周期内接收新功能和更新，DRIVE Hyperion将帮助确保这些系统符合行业严格的功能安全和网络安全标准 [4] - NVIDIA获得了ANSI国家认证委员会（ANAB）的认证，能够为NVIDIA DRIVE生态系统合作伙伴提供安全和网络安全检查，并设立了NVIDIA DRIVE AI系统检查实验室 [5] - NVIDIA是首个获得全面第三方评估的平台公司，涵盖从SoC到操作系统、传感器架构和L2+应用软件的端到端自动驾驶平台 [5] 生态系统 - 除了DRIVE AGX车载计算机，NVIDIA还提供NVIDIA DGX系统和NVIDIA Omniverse平台，分别用于训练AI模型和进行仿真验证，加速端到端自动驾驶开发和部署 [9] - NVIDIA Cosmos世界基础模型平台进一步增强了这三台计算机的能力，推动自动驾驶技术的快速发展 [9]

行业趋势 - 物理AI将彻底改变价值50万亿美元的制造业和物流行业 所有移动的物体 包括汽车 卡车 工厂和仓库 都将由AI驱动并实现机器人化 [3] - 全球领先的软件开发和服务公司正在使用Omniverse开发新产品和服务 以加速工业AI的下一个时代 [1][7] 技术进展 - NVIDIA推出生成式AI模型和蓝图 进一步扩展Omniverse在机器人 自动驾驶汽车和视觉AI等物理AI应用中的集成 [1] - NVIDIA提供生成式AI模型加速物理AI模拟的三个步骤 包括世界构建 物理属性标注和照片级真实感渲染 [3][4] - NVIDIA Edify SimReady生成式AI模型可自动为现有3D资产标注物理或材料等属性 使开发者能在几分钟内处理1000个3D对象 而手动操作需要40小时以上 [4] - Omniverse与Cosmos世界基础模型结合 创建合成数据倍增引擎 使开发者能轻松生成大量可控的照片级合成数据 [5] 合作伙伴动态 - 包括Accenture Altair Ansys Cadence Microsoft和Siemens在内的领先开发商率先采用Omniverse平台库 [1][2] - Siemens在CES上宣布推出Teamcenter Digital Reality Viewer 这是首个由NVIDIA Omniverse库驱动的Siemens Xcelerator应用 [2] - Cadence将Omniverse进一步集成到其领先的电子计算机辅助设计应用Allegro中 [8] - Altair采用Omniverse蓝图实现实时CAE数字孪生 Ansys将Omniverse集成到Ansys Fluent中 Neural Concept将Omniverse库集成到其下一代软件产品中 [9] - Accenture使用Mega帮助KION构建下一代自主仓库和机器人车队 [10] - Foretellix使用AV模拟蓝图实现全3D传感器模拟 MITRE与密歇根大学Mcity测试设施合作创建行业级AV验证平台 [11] 应用案例 - Katana Studio使用Omniverse空间流媒体工作流程为日产和大众创建定制汽车配置器 [12] - Innoactive使用工作流程为Apple Vision Pro添加空间流媒体支持 使大众集团能以人眼分辨率进行设计和工程项目审查 [13] - Innoactive与Syntegon合作 使Syntegon的客户能在定制装置建成前浏览和审查其数字孪生体 [13]

分组1: NVIDIA Cosmos平台的核心功能与优势 - NVIDIA Cosmos是一个包含生成式世界基础模型、高级分词器、护栏和加速视频处理管道的平台，旨在推动物理AI系统（如自动驾驶汽车和机器人）的发展 [1] - Cosmos世界基础模型（WFMs）为开发者提供了一种生成大量基于物理的合成数据的方法，用于训练和评估现有模型，开发者还可以通过微调Cosmos WFMs构建自定义模型 [2] - Cosmos模型在开放模型许可下提供，开发者可以通过NVIDIA API目录预览模型，或从NVIDIA NGC目录或Hugging Face下载模型和微调框架 [3] - Cosmos WFMs专为物理AI研发设计，能够从文本、图像、视频以及机器人传感器或运动数据的组合中生成基于物理的视频，适用于模拟工业环境和驾驶环境 [6] - Cosmos平台包括NVIDIA AI和CUDA加速的数据处理管道，能够在14天内处理、整理和标记2000万小时的视频数据，显著节省数据整理、训练和模型定制成本 [7][10] 分组2: 行业应用与合作伙伴 - 包括1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot、IntBot、Neura Robotics、Skild AI、Virtual Incision、Waabi、XPENG以及Uber在内的领先机器人和汽车公司已率先采用Cosmos技术 [4][8] - 1X使用Cosmos分词器发布了1X世界模型挑战数据集，XPENG将使用Cosmos加速其人形机器人开发，Hillbot和Skild AI则利用Cosmos加速通用机器人的开发 [11] - Uber与NVIDIA合作，利用丰富的驾驶数据集和Cosmos平台加速自动驾驶解决方案的开发 [12][17] - Waabi正在评估Cosmos用于自动驾驶软件开发中的数据整理和模拟，Wayve则将其用于搜索边缘和极端驾驶场景以进行安全验证 [17] 分组3: Cosmos的技术创新与开发者支持 - Cosmos平台包括先进的视频搜索和理解功能，使开发者能够轻松找到特定训练场景（如雪天路况或仓库拥堵） [9] - 开发者可以使用Cosmos模型生成基于物理的逼真合成数据，并在NVIDIA Omniverse平台上开发3D场景 [9] - Cosmos支持物理AI模型的开发、评估和强化学习，并能够生成多宇宙模拟以帮助AI模型选择最佳路径 [9] - Cosmos Tokenizer是一种先进的视觉分词器，可将图像和视频转换为令牌，提供8倍的总压缩率和12倍的处理速度 [16] - NVIDIA NeMo框架支持高效的模型训练、定制和优化，开发者可以通过NVIDIA DGX Cloud快速部署这些模型 [15][16] 分组4: 开放与可信AI - Cosmos平台遵循NVIDIA的可信AI原则，优先考虑隐私、安全、透明度和减少偏见 [13] - 平台包括护栏功能，旨在减少有害文本和图像的影响，并增强文本提示的准确性 [14] - 使用Cosmos生成的视频包含隐形水印，以识别AI生成内容，减少错误信息和错误归因的可能性 [14] - NVIDIA鼓励开发者采用可信AI实践，并进一步增强护栏和水印解决方案 [14]

分组1: NVIDIA NIM微服务与AI蓝图 - NVIDIA推出NIM微服务，支持在NVIDIA RTX AI PC上本地运行基础模型，提升数字人类、内容创作、生产力和开发效率 [1] - NIM微服务由GeForce RTX 50系列GPU加速，支持FP4计算，AI推理性能提升2倍，生成式AI模型可在更小内存占用下运行 [1] - NIM微服务通过低代码和无代码工具（如AnythingLLM、ComfyUI等）简化AI模型的访问和部署 [2][3] - NVIDIA AI蓝图基于NIM微服务，提供预配置的参考工作流，适用于数字人类、内容创作等领域 [3][14] 分组2: GeForce RTX 50系列GPU与AI开发者生态 - GeForce RTX 50系列GPU支持FP4计算，解锁大量可在PC上运行的AI模型，这些模型以往仅限于大型数据中心 [6] - 超过30%的AI研究论文引用GeForce RTX GPU，显示其在AI开发者中的重要性 [2] - 主要PC制造商和系统集成商推出支持NIM的RTX AI PC，搭载GeForce RTX 50系列GPU [3] 分组3: AI模型与开发工具 - NVIDIA将发布一系列NIM微服务，涵盖大语言模型、视觉语言模型、图像生成、语音、PDF提取和计算机视觉等领域 [5] - Llama Nemotron系列开放模型提供高精度代理任务支持，Llama Nemotron Nano模型将作为NIM微服务提供 [6] - NIM微服务兼容主流AI开发和代理框架（如AI Toolkit for VSCode、LangChain等），支持通过标准端点连接应用和工作流 [8] 分组4: AI蓝图的具体应用 - PDF到播客的AI蓝图可从PDF中提取文本、图像和表格，生成可编辑的播客脚本，并支持实时对话 [15][16] - 3D引导生成式AI蓝图允许艺术家通过3D场景控制图像生成，提升创作灵活性 [17] - 这些蓝图使用NIM微服务（如Mistral-Nemo-12B-Instruct、NVIDIA Riva等）实现功能 [16][17] 分组5: 硬件支持与合作伙伴 - NIM微服务和AI蓝图将于2025年2月推出，初期支持GeForce RTX 50系列、RTX 4090、4080及RTX 6000、5000专业GPU [18] - 主要PC品牌（如Acer、ASUS、Dell等）和系统集成商将推出支持NIM的RTX AI PC [18] 分组6: 未来展望与行业趋势 - AI正以光速发展，从感知AI到生成式AI，再到代理AI，NIM微服务和AI蓝图为PC开发者和爱好者提供探索AI的工具 [4] - Windows 11 PC通过Windows Subsystem for Linux (WSL)和Windows Copilot Runtime加速AI创新，NIM微服务进一步推动AI能力在Windows用户中的部署 [8]