公司战略与项目细节 - 英伟达内部正在孵化Robotaxi项目，由高级总监Ruchi Bhargava负责[1] - 项目将采用全新的一段式技术路线，使用一个端到端神经网络，核心是通过仿真技术形成的世界模型对神经网络进行强化训练[1] - 英伟达今年1月发布了Cosmos世界基础模型，该平台经过2000万小时数据的预训练，能生成遵循物理规律的高质量合成视频数据[1] - 项目预计投入30亿美金，未来会在美国落地开城[2] - 英伟达的目标是通过实际项目验证其从GPU芯片到物理AI大模型的全链路工程能力，从而更精准地定义下一代物理AI所需的基础设施与生态标准[2] - 公司可将Robotaxi项目理解为在练兵，旨在打磨AI大模型在自动驾驶汽车上部署和调教的工程能力[5] 行业竞争与市场环境 - 理想、小鹏等企业均已着手打造自己的世界模型[1] - 美国市场Robotaxi落地速度正在加快，Waymo在2025年新增2座城市为无人商业运营范畴，截至2025年4月在美国每周提供超过25万次付费出行[3] - 特斯拉于2025年9月在美国得克萨斯州奥斯汀市与加利福尼亚州湾区面向公众开放Robotaxi服务，其应用首日下载量超过Uber 40%，并且比Waymo有史以来的最高下载量高出6倍[3] - 美国国家公路交通安全管理局计划在2026年提出修订议案，计划移除有驾驶员、有物理操控区的既定规范，允许Robotaxi去掉方向盘，同时承诺将自动驾驶车辆的豁免审查周期从以年计压缩到以月计[3] - Waymo在美运营车辆约为700辆，特斯拉在奥斯汀的首批投放量仅为数十辆，行业仍处于非常早期的阶段[4] 公司现有布局与能力评估 - 英伟达已与通用、奔驰、丰田三家车企展开合作，基于英伟达技术合作开发或打造自动驾驶车队，与奔驰合作的L4级自动驾驶车队将于2025年落地[2] - 公司在人才储备、量产级自动驾驶算法工程化、复杂场景数据积累以及实际道路测试经验方面，相较Waymo、特斯拉等头部玩家仍有明显差距[6][7] - 英伟达在2015年便涉足自动驾驶软件开发，但至今未有成功量产上车的高阶智能驾驶软件方案，2024年6月其辅助驾驶软件效果不如Momenta，导致奔驰将中国区多款车型的辅助驾驶业务从英伟达切换为Momenta[6] - 公司内部长期对标特斯拉FSD，在多次对标测试中对特斯拉FSD的跨城运行和接管次数感到震惊，五六百公里的路程特斯拉FSD只接管了1-2次[6] - 公司自研的DRIVE Thor芯片算力高达2000TOPS，大幅提升了端到端模型推理效率，其在AI训练集群和开发工具链上的积累为模型迭代提供了基础[7] - 英伟达2025年第二季度净利润达到264亿美元，而Waymo为达成当前运营规模累计投入为120亿美元，公司芯片业务的利润能为Robotaxi的长期发展提供充足的试错与迭代空间[7]

全球AI汽车竞争格局 - 人工智能已成为全球汽车业竞争的新焦点，欧美日韩等发达经济体将其作为应对产业变革的利器 [4] - 欧盟发布“应用人工智能”战略，旨在利用AI变革潜力覆盖汽车等战略领域，具体举措包括建立AI赋能的自驾技术族和支持开发行业前沿模型 [5] - 欧盟发布“科学人工智能”战略，旨在利用虚拟研究院汇集资源，将AI应用于包括汽车在内的科研领域 [5] 主要地区战略与投入 - 2024年欧盟仅有13.5%的企业在日常经营中使用AI技术，欧盟委员会主席表示将在所有关键领域推动“人工智能优先”思维 [5] - 美国凭借科技巨头实力，英伟达在2025年CES发布Cosmos世界基础模型，试图通过创建合成训练数据让汽车理解物理世界，重塑汽车大脑 [6] - 特斯拉2024年投入超100亿美元用于自动驾驶研发，其CEO表示智能辅助驾驶系统未来将达到人类安全水平的10倍 [6] - 日韩侧重点在于跨界协同，韩国推出配备AI连接平台的概念车，实现车家互联；日本车企组建联盟共同研发AI自动驾驶技术，以应对中美竞争 [7] 技术应用与商业化进展 - Waymo无人驾驶出租车已完成数百万次出行服务，在多个城市开展商业化运营，为自动驾驶技术商业化作出有益尝试 [8] - 自动驾驶是汽车智能化变革的核心驱动力，各国企业加大研发投入，试图实现从辅助驾驶到全场景自动驾驶的跨越 [7] 产业发展挑战 - 自动驾驶在复杂路况和极端天气下的可靠性有待提升，智能座舱的语音识别、自然语言处理技术在方言识别和多语言交互上仍需优化 [9] - 数据隐私和网络安全问题凸显，汽车收集的大量用户数据面临泄露风险，车载系统可能遭受黑客攻击 [9] - 美国各州对自动驾驶上路规定不同，欧盟与日本在数据跨境流动上有严格限制，给智能汽车全球推广带来挑战 [10] 未来市场展望 - 到2030年，全球自动驾驶市场规模预计将突破2000亿美元，智能汽车将成为未来出行的主流方式 [11] - 随着技术进步，智能汽车将实现更高水平自动驾驶，成为集“出行工具、智能终端、生活空间”于一体的超级智能体 [10]

文章核心观点 - 英伟达在机器人学习大会（CoRL）上发布了多项开源技术，旨在系统性解决机器人研发中的关键难题 [1] - 此次发布覆盖了从物理引擎、基础模型、训练工作流到硬件基础设施的“全栈式”布局，重新定义机器人研发的游戏规则 [1][10] - 行业领先的机器人公司、制造商及顶尖高校已开始采用这些技术，加速机器人从实验室走向日常生活的进程 [3][9][10] Newton物理引擎 - 该引擎旨在解决机器人技能从仿真环境安全可靠迁移至现实世界的核心难题，全球超过25万机器人开发者面临此问题 [4] - 作为开源项目，基于英伟达的Warp和OpenUSD框架构建，采用GPU加速技术，能够仿真复杂动作如雪地行走和操控细腻物体 [4] - 苏黎世联邦理工学院、慕尼黑工业大学、北京大学等顶尖高校以及光轮智能、Style3D等公司已成为其早期用户 [4] Isaac GR00T N1.6基础模型 - 该开源模型通过集成Cosmos Reason视觉语言模型，赋予机器人接近人类的推理能力，能够将模糊指令转化为可执行的逐步计划 [5][6] - 模型使机器人能同时完成移动和物体操控动作，躯干和手臂活动自由度更大，甚至可推开较重的房门 [6] - Cosmos Reason模型在Hugging Face平台下载量已超过100万次，并在物理推理模型排行榜上位居榜首 [6] - AeiROBOT、Franka Robotics、LG Electronics等领先机器人制造商正在评估采用该系列模型 [7] 训练革新与数据生成 - 基于Omniverse的Isaac Lab 2.3开发者预览版新增了灵巧抓取工作流，采用“自动化课程体系”从简单到复杂逐步训练机器人 [8] - Boston Dynamics的Atlas机器人通过此工作流学习抓取技能，操控能力获得显著提升 [8] - 英伟达与光轮智能联合开发了Isaac Lab Arena，作为开源策略评估框架，支持大规模实验和标准化测试，无需从零构建系统 [8] - 公司提供了开源物理AI数据集，包含数千条合成及真实世界轨迹数据，目前下载量已突破480万次 [6] AI硬件基础设施 - GB200 NVL72机架式系统集成36个Grace CPU和72个Blackwell GPU，已被各大云服务提供商采用 [9] - RTX PRO服务器为机器人开发提供统一架构，RAI Institute已率先使用 [9] - 搭载Blackwell GPU的Jetson Thor能够支持机器人运行多个AI工作流，实现实时智能交互，Figure AI、银河通用等合作伙伴已开始采用 [9] - 在CoRL收录的论文中，近半数引用了英伟达的相关技术，卡内基梅隆大学、华盛顿大学等顶尖研究机构均在使用其GPU、仿真框架和CUDA加速库 [9]

英伟达预计为此项目投入30亿美元，未来将在美国落地开城。作为对比，行业领导者Waymo为达成当前运营规模累计投入约120亿美元。 英伟达发力Robotaxi的逻辑并非简单业务扩张，而是推出Robotaxi技术样本，验证其从GPU芯片到物理AI大模型的全链路工程能力，进而定义下一代"物理 AI"的基础设施与生态标准。 2025年美国Robotaxi市场正加速发展。Waymo已在美国7座城市运营，每周提供超过25万次付费出行。特斯拉于今年9月在奥斯汀和湾区开放Robotaxi服务， 首日下载量超过Uber 40%，比Waymo历史最高下载量高出6倍。 英伟达做 Robotaxi, 马斯克 你怎么看? it T 赤 示 不 止 大 字母榜 据36氪报导，英伟达内部正在孵化全新的Robotaxi项目，由资深高级总监Ruchi Bhargava负责。英伟达采用了一段式端到端技术路线，核心在于通过仿真技 术构建的世界模型对神经网络进行强化训练。这与特斯拉FSD采用的路线高度相似，但英伟达拥有更强大的技术基础。 该技术路线的关键支撑是英伟达今年1月发布的Cosmos世界基础模型。这一平台整合文本、图像、视频及传感器数据，生 ...

OpenAI与特斯拉的竞争动态 - OpenAI CEO山姆·奥特曼与特斯拉CEO马斯克因OpenAI商业化运营产生矛盾，马斯克起诉奥特曼违背创始协议并成立xAI直接竞争[1] - 奥特曼反击称马斯克曾试图掌控OpenAI未果，并可能研发自动驾驶技术挑战特斯拉FSD[1][3] - 奥特曼透露OpenAI拥有"比当前技术好得多"的自动驾驶技术，但未公布具体细节和时间表[3][5] OpenAI自动驾驶技术潜力 - 新技术可能基于Sora视频软件和机器人团队，利用世界模型理解物理世界[6][8][11] - Sora作为世界模型可生成高保真视频，但存在物理原理不完善的问题，可能用于自动驾驶模拟训练[10][11] - 业界认为世界模型是自动驾驶突破关键，需结合物理因果关系理解和预测能力[17][21] 行业技术发展趋势 - 自动驾驶行业正转向"世界模型"开发，如蔚来、小鹏等公司尝试让AI系统模拟人类对世界的理解[11] - 英伟达推出Cosmos世界基础模型，专为物理交互和驾驶环境设计，可能优于Sora的仿真能力[22][24] - AI大牛普遍认为仅靠语言模型不足实现自动驾驶，需结合多模态和世界模型[16][18][19] OpenAI在汽车智能化领域的布局 - 通过投资布局自动驾驶领域，如向Ghost Autonomy投资500万美元(已倒闭)，与Applied Intuition合作开发智能座舱[12][14][15] - 2024年重组机器人团队，与Figure公司合作开发人形机器人AI模型，技术可能与自动驾驶相通[24] - 自动驾驶被视为AI应用最具前景场景之一，市场规模达万亿美元级别[7][24]