文章核心观点 - NVIDIA采用“登月式”战略，优先攻克最复杂的人形机器人开发难题，旨在将由此产生的AI技术进步推广至所有机器人与自主系统[4] - 公司通过涵盖硬件、仿真与软件生态的多层次一体化战略，为机器人未来架构蓝图，其核心理念是先解决最难问题、培育开放生态并发挥CUDA的持久竞争优势[5] - 人形机器人被视为实现“物理AI”愿景的关键步骤，即打造能理解并与现实世界物理法则交互的智能系统[6] 人形机器人市场前景 - 人形机器人整体收入将在2030年超过160亿美元，2024–2030年复合年增长率高达51%[7] - 中国仍是最大单一出货市场，美洲在高规格产品领域潜力巨大，将填补汽车与半导体制造业劳动力短缺[7] - 2025年被视为商业化元年，产品将进入量产并实现工厂与企业的小规模部署[7] - 全球人口老龄化将带动柔性人形机器人需求，特种人形机器人将用于危险工作或救援协作场景[7] NVIDIA平台化战略 - 公司致力于成为平台化参与者，提供核心基础设施加速机器人生态发展，避免“供应商锁定”[9][10] - 行业处于早期阶段，问题复杂多样，竞争性生态被视为“竞争必需”，可推动产业多元化发展[11] - 目标是通过提供更优秀工具加速行业演进，而非垄断市场，承认其他公司在垂直领域有更深厚积累[11] 三大技术支柱 - 技术战略以“三台计算机”为核心架构：训练服务器（如DGX）、仿真服务器（如Omniverse）与边缘计算机（如Jetson）[12] - 架构对应AI闭环开发周期：训练阶段使用大规模集群开发AI模型，仿真阶段在虚拟世界测试优化模型，部署阶段在专用硬件上运行模型[12] - 采用真实数据与仿真数据混合策略，早期训练阶段可接受低仿真传感器保真度以快速学习，临近部署时需提高感知保真度确保安全与精度[12] CUDA核心竞争优势 - CUDA软件与并行计算平台是公司最持久的竞争优势，通过全栈硬件架构到计算框架的优化实现AI工作负载加速[14] - 公司在部分垂直领域需掌握超越客户认知深度的技术知识，以优化核心基础架构并为生态伙伴提供性能提升[14] - 人形机器人市场当前受制于成本效益，但在NVIDIA基础技术驱动下实现产业化与规模化后，增长轨迹有望重演汽车产业历史路径[14]