文章核心观点 - 全球机器人产业正经历从专用到通用的范式转移，进入“具身智能”奇点时刻，其核心挑战是让机器人根据所见做出正确决策和行动，这需要全新的通用AI能力框架 [1][3] - 实现通用机器人（General-Purpose Robots）需要四大技术支柱协同支撑：前所未有的算力规模、高保真仿真平台、理解物理规律的世界模型、以及多模态感知融合系统 [4][7][8] - 机器人底层技术范式正经历深刻重构，从传统手工编程转向“仿真优先”、世界模型与边缘计算深度融合的新架构 [9][10] - NVIDIA作为行业代表，通过其覆盖云、边、端的全栈式解决方案（“三台计算机”架构）为行业设定新规则，正成为加速通用机器人研发与商业化的关键催化剂 [15][17][37] - 全球众多领先机器人企业，包括波士顿动力、Agility Robotics及中国多家公司，已广泛采用NVIDIA的全栈平台，这被视为一条高效率、低风险的清晰发展路径 [27][33] 机器人如何加速进入“通用化”临界点 - 训练机器人通用“大脑”需要处理海量视觉、语言和动作数据，算力需求从当前的千卡集群向万卡乃至更大规模演进 [4] - 高保真仿真平台是必不可少的“训练场”，能构建数字孪生环境，让机器人进行数以亿次计的试错学习，是商业化落地的前提 [4][5] - “通用化”核心在于机器人对物理世界基本规律（如重力、摩擦力、因果关系）的深刻理解，世界模型理念是赋予这种“常识”的关键 [7] - 在非结构化动态环境中，需融合触觉、力觉、听觉等多模态传感信息，实现“手眼协调”，以完成精细操作 [7][8] 新技术带来的机器人范式转变 - 开发范式正经历从“物理优先”到“仿真优先”的根本性转变，仿真贯穿设计、训练、测试全生命周期，效率与安全性远超物理世界 [10][12] - 世界模型作为理解和利用数据的“统一大脑”，能让机器人在“脑海”中预演行动结果，进行推理和规划，获得应对未知场景的泛化能力 [12][13] - 算力正加速从云端迁移至边缘，强大的边缘计算能力是机器人实现毫秒级实时感知、决策和行动，并保持“自主性”的先决条件 [14] NVIDIA的三台计算机 - NVIDIA提出覆盖云、边、端的全栈式解决方案，其“DGX（训练）- Omniverse/Cosmos（仿真）- Jetson Thor（部署）”技术链构成完整的开发闭环 [15][17] - NVIDIA Isaac平台提供高保真仿真环境，结合GR00T基础模型，可将数月的数据采集工作压缩至数十小时，颠覆了开发方法论 [18][19][21] - Jetson AGX Thor基于Blackwell架构，为机器人本体提供强大的边缘算力，能同时运行多任务，支撑千亿参数级模型（如GR00T）的实时推理 [22] - 开源Isaac GR00T系列模型作为机器人“统一大脑”，采用双系统架构模拟人类认知，并通过“开放核心”策略吸引开发者，巩固其硬件和软件生态优势 [23][24] 全栈技术赋能，通用机器人走进现实 - 国际巨头波士顿动力将Jetson Thor集成到Atlas机器人中，使其在设备端获得服务器级算力，提升动作精准度与环境适应性 [29] - Agility Robotics的第六代Digit机器人以Jetson Thor为核心，提升实时感知与决策能力，以应对更复杂的AI任务，推动物流机器人规模化应用 [29] - 中国公司银河通用在自研机器人中部署Jetson Thor，并结合自研具身大模型与操作系统，使其能在高强度连续任务中稳定运行 [30] - 宇树科技H2机器人搭载Jetson AGX Thor后获得强大本地实时推理能力，实现“思考与行动分离”，自主化水平大幅提升 [32] - 智元机器人精灵G2和优必选Walker X均融入NVIDIA全栈技术，通过仿真训练和边缘算力，提升了在工业与家庭场景中的自主性和作业效率 [32]