NVIDIA机器人战略布局 - 公司自2014年起布局智能机器人领域，围绕通用算力、开发平台、大模型三大核心展开，主攻机器人"大脑"设计 [1][13] - 提供三计算机解决方案：DGX（AI训练）、AGX（边缘计算）、Omniverse with Cosmos（数字孪生），形成训练-优化-执行完整体系 [7][21][24] - 核心产品包括Jetson Thor主控芯片（800 TOPS算力）、Isaac Lab仿真平台、GR00T通用模型，构建机器人底层开发生态 [1][13][94] 技术平台架构 - Isaac Lab平台由CUDA加速库、应用框架和AI模型组成，可将数百次人类演示转化为数百万次合成动作，加速机器人训练 [2][67][71] - Omniverse平台具备实时跨平台协作、物理级真实渲染、AI工具生态等优势，支持工业数字孪生和机器人仿真 [45][47] - Cosmos平台基于2000万小时真实数据训练，可生成物理精准的合成数据，解决现实数据不足问题 [50][60] GR00T模型系统 - 2025年推出的开源模型GR00T N1具备双系统架构，支持快速动作执行与慢速环境推理，整合语言/视觉/运动控制多模态能力 [91][95] - 工作流程包含基础模型、数据管道、仿真框架、Jetson Thor硬件四部分，通过Teleop/Mimic/Gen等组件实现数据指数级扩展 [104][112] - 已在2025年CES展会上获14家机器人厂商采用，包括6家中国企业，构建完整生态系统 [3][64][121] 产业链合作进展 - Jetson Thor芯片采用Blackwell架构，提供100GB/s带宽和800 TOPS算力，专为GR00T模型优化 [94][118] - Isaac Manipulator为工业机械臂提供GPU加速运动规划，路径规划速度提升70倍，合作伙伴包括安川电机等 [78][79][84] - 自动驾驶数据工厂通过合成数据将数百次驾驶扩展为数十亿有效英里，显著提升训练效率 [60][61] 行业发展趋势 - 人形机器人产业在应用端、成本端、软件端实现三重突破，2025年有望成为量产元年 [125][128] - 大模型赋能使机器人具备多模态交互和场景泛化能力，特斯拉、英伟达、华为等巨头加速布局具身智能 [127][129] - 行星滚柱丝杠、六维力传感器、空心杯电机等核心部件存在高成长机会，汽车供应链企业具备转型优势 [129][130]