文章核心观点 - NVIDIA宣布其Omniverse技术正被美国领先的制造商、工业软件开发商和机器人公司采用，以构建先进的机器人化工厂和新型自主协作机器人，旨在应对劳动力短缺并推动美国再工业化 [1][5][18] 工业AI操作系统扩展 - NVIDIA正在扩展其用于模拟机器人舰队的“Mega” Omniverse蓝图，新增用于设计和模拟工厂数字孪生的技术 [2] - 西门子成为首家开发支持该Mega蓝图的数字孪生软件的公司，该技术栈将作为西门子Xcelerator平台的一部分，帮助工程师设计结合逼真3D模型和实时运营数据的大规模工厂数字孪生 [3] - FANUC和富士康Fii是首批支持基于OpenUSD的3D机器人数字孪生的机器人制造商，方便制造商将设备拖放至其数字孪生中 [4] 领先制造商应用案例 - 富士康使用新的Omniverse技术，为其位于德克萨斯州休斯顿、面积达242,287平方英尺的新设施进行设计、模拟和优化，该设施用于生产NVIDIA AI基础设施系统 [4] - 贝尔登实施了埃森哲的Physical AI Orchestrator，结合NVIDIA Omniverse库、Metropolis平台和埃森哲的智能体AI，创建虚拟安全围栏和实时质量检测系统 [6] - 卡特彼勒应用Omniverse构建其工厂和供应链的数字孪生，用于预测性维护、动态调度，并利用NIM微服务实现工作流自动化，使用cuOpt软件优化供应链绩效 [7] - Lucid Motors使用Omniverse构建工厂数字孪生，用于实时工厂规划与优化，并训练AI驱动的机器人系统 [8] - 丰田使用idealworks的iw.sim技术（整合了Mega Omniverse蓝图的能力）为其肯塔基州乔治敦工厂创建数字孪生，探索复杂自动化场景 [8] - 台积电使用Omniverse加速晶圆厂设计和建设，并利用Isaac平台开发用于其亚利桑那州凤凰城工厂特定操作的机器人，以显著提升制造生产力 [9] - 纬创资通使用一套NVIDIA AI和Omniverse技术，对其在德克萨斯州沃斯堡工厂组装的系统实施严格的数字测试和验证流程 [9] 机器人开发者与协作 - 机器人公司采用NVIDIA的三计算机架构来构建和部署先进的机器人舰队，以弥合技能差距、提高工人生产力和安全性 [10] - Figure与NVIDIA合作加速下一代人形机器人开发，利用NVIDIA加速计算构建其Helix视觉语言行动模型，并利用Isaac平台进行模拟和训练 [11] - Agility Robotics的通用人形机器人Digit使用NVIDIA Isaac Lab框架通过数百万次强化学习场景优化全身控制，并由Jetson AGX Thor模块驱动实现实时感知和决策 [12] - 亚马逊机器人使用Omniverse库和框架，将其各种机械臂系统和移动机器人的开发时间从数年缩短至数月 [13] - Skild AI正在构建一个涵盖腿式、轮式和人形机器人的通用机器人基础模型，使用Isaac Lab进行运动灵巧操作任务训练，并使用Cosmos世界基础模型生成训练数据集 [14] - FieldAI正在训练用于建筑和石油天然气环境监控与检查的跨实体机器人大脑，使用Isaac Lab进行强化学习，并使用Isaac Sim进行合成数据生成和软件在环验证 [14] 行业投资与基础设施 - 2025年，美国宣布了总额达1.2万亿美元的投资用于建设国内生产能力，主要由电子供应商、制药公司和半导体制造商主导 [5] - NVIDIA IGX Thor是一个由Blackwell驱动、适用于企业的平台，正被包括Diligent Robotics、日立铁路、Joby Aviation在内的行业领导者采用 [20] - 谷歌云宣布其由NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU驱动的新G4实例现已可用，微软也将在Azure公有云和Azure Local边缘基础设施中提供这些GPU [21]

大会基本信息 - ROSCon China 2025将于2025年10月31日至11月1日在上海虹桥新华联索菲特大酒店举行 [4] - 大会旨在提供从技术深度到落地实效的全维度内容，汇聚核心开发者、产业领袖和资深工程团队 [4] - 目标参会人群包括机器人开发者、企业技术负责人、高校科研人员及机器人爱好者 [4] 10月31日主会场议程 - 上午议程涵盖开幕式、主旨发言及来自英伟达、英特尔、索尼和Arm的技术分享，主题包括数据生成最佳实践、具身智能开发实践、开源社区合作及边缘AI赋能 [5] - 下午议程聚焦多机器人协同控制、具身智能中的VLA/VLN技术、人形机器人解决方案及行业经验分享，演讲方包括华中科技大学、地瓜机器人、英飞凌、华南理工大学等 [5][6] - 闪电会议环节包含全自主ROS无人船和机器人技术迁移等简短主题分享 [6] 11月1日主会场议程 - 上午议程涉及人工智能在大健康领域应用、具身智能基座平台、ROS算法突围、机器人足球及合成数据等主题，演讲方包括华南理工大学、非夕科技、擎朗智能、光轮智能等 [8] - 下午议程覆盖从ROS到openEuler的实践、RISC-V MCU技术、飞行汽车、Jetson Orin开发工具链及机器人中间件等话题，演讲方包括华为、先楫半导体、清华大学、矽递科技等 [8] Workshop分会场与特别活动 - 10月31日下午举办由NVIDIA深度学习培训中心主办的AI实战培训，主题为“使用NVIDIA Isaac加速机器人开发”，该课程原价值每学员3500元，现场免费提供50个名额 [9] - 11月1日下午举办《具身智能训练场》Workshop，由刻行时空和穹彻智能主办 [9] 赞助商与社区服务 - 大会设有铂金赞助商、金牌赞助商和银牌赞助商等多个赞助级别 [12][13][14] - 公众号同时提供具身智能方向的论文辅导服务、知识星球社区及技术交流群，社区汇总了30多条学习路线、40多个开源项目及近60个数据集 [25][26][27][28]

产品发布与定位 - NVIDIA正式推出Jetson AGX Thor开发者套件和产品组模组 以及专为机器人设计的新型计算机 目标行业包括制造 物流 交通运输 医疗健康 农业和零售 [2][8] - 新产品由NVIDIA Blackwell GPU提供支持 搭载128GB显存 提供高达2,070 FP4 teraflops的AI算力 最大功率不超过130瓦 [2] - 早期采用者包括AgiBot Engine AI 银河通用 UBTECH United Imaging 宇树和Vanjee等行业领导者 [2][4][8] 性能与技术优势 - 相比前代Jetson AGX Orin Jetson Thor的AI算力提升7.5倍 能效提高3.5倍 可运行任何生成式AI模型包括视觉语言行为模型和大语言模型 [3][8] - 系统模组解决机器人开发中运行多AI工作流的挑战 实现机器人与人类及物理世界的实时智能交互 并解锁对高性能物理AI应用至关重要的实时推理 [3][8] - 平台支持全栈NVIDIA Jetson软件 兼容任何热门AI框架和生成式AI模型 并完全兼容来自云边缘的NVIDIA软件栈包括Isaac GR00T Metropolis和Holoscan [4] 生态系统与行业应用 - NVIDIA Jetson平台自2014年推出以来已吸引超过200万名开发者 以及150多家硬件系统 软件和传感器合作伙伴构成的生态系统 Jetson Orin正帮助7000多名客户使用边缘AI [4] - 宇树采用Jetson Thor提升机器人敏捷性 决策速度和自主能力 银河通用通过Jetson Thor使其G1 Premium在速度和流畅性方面取得显著提升 [4] - 产品推动视觉AI智能体和复杂机器人系统如人形机器人及手术机器人的前沿发展 [4] 产品上市与定价 - Jetson AGX Thor开发者套件起售价为3,499美元 Jetson T5000产品级模组通过全球分销合作伙伴发售 生产系统和载板可向嵌入式合作伙伴购买 [5]

公司技术合作与认可 - 公司被NVIDIA选中作为少数机器人创新者之一 使用NVIDIA Isaac技术加速动态现实环境中的安全可扩展自主系统开发[1] - 公司将在Automatica 2025(全球顶尖智能自动化与机器人贸易展)展示AI解决方案如何变革制造业和物流业[1] 产品技术架构 - 公司工业自动驾驶车辆基于NVIDIA Isaac平台构建 并搭载自主研发的DriveMod软件系统[2] - DriveMod技术使客户无需高昂前期成本或基础设施改造即可部署自动驾驶技术 目前已适配Motrec MT-160牵引车和比亚迪叉车[4] 产品性能参数 - DriveMod牵引车最大载重12,000磅(约5.4吨) 支持室内外运行 典型投资回收期短于2年[5] - DriveMod叉车可处理非标准托盘的重载搬运 目前面向部分客户开放[5] 商业化应用价值 - 自动驾驶方案已在商业环境中运行 有效降低劳动力成本 提升吞吐量并增强安全性[2] - 公司CEO强调与NVIDIA合作强化了其为工业客户创造实际投资回报率的技术使命[2] 公司战略定位 - 专注为制造业和物流企业开发工业级自动驾驶技术 解决劳动力短缺和安全事故等核心痛点[3] - 技术部署模式强调无缝集成特性 避免客户承担传统自动化改造的高昂沉没成本[4]

英伟达在具身智能领域的布局 - 英伟达CEO黄仁勋在COMPUTEX 2025演讲中宣布开源通用人形推理和技能基础模型GR00T N1.5版本，为人形机器人开发提供强大支持[1] - 公司认为人形机器人将成为数万亿美元级产业，需要三种核心计算能力支持：AI学习能力、模拟引擎计算能力和实际部署运行能力[2] - 英伟达从芯片和中间件层面入局具身智能，目标是打造底层开发生态，成为该领域最强"卖铲人"[3] - 公司近期推出多项重要产品：GR00T N1基础模型、Jetson Tho机器人计算机、Isaac机器人平台升级等[15] - 英伟达正积极构建供应链，接触台湾机床和零部件制造商，考虑在当地设立组装基地[17] 特斯拉在人形机器人领域的进展 - 特斯拉Optimus人形机器人已在试产线完成制造，2025年目标生产5000台，零部件储备可支持生产10000-12000台[6] - 2026年生产目标为50000台Optimus[6] - 马斯克预测人形机器人数量最终将达到数百亿[5] - 特斯拉被视为人形机器人赛道引领者，其Optimus产品是行业标杆[3] 行业整体发展态势 - 摩根士丹利研报指出人形机器人全球市场潜力达5万亿美元，集成类OEM厂商价值最高[8] - 行业入局者结构发生变化，从创业派为主转变为汽车主机厂和科技大厂主导[8] - 全球已有15家知名车企入局，其中国内11家[8] - 科技大厂如谷歌、OpenAI、Meta等从投资转向本体制造，国内华为、蚂蚁、京东等跟进[8] 技术发展趋势 - 搭载AI大模型成为机器人发展必然趋势，赋予机器人"最强大脑"[10] - 具身智能需要三种算力支持：预训练、模拟环境和端侧算力[3] - 黄仁勋认为AI下一波浪潮将延伸到物理世界，主要形式为工业机器人、自动驾驶车辆和人形机器人[3] 主要企业战略布局 - 华为是国内具身智能赛道佼佼者，有意沿袭英伟达路线[8] - 小鹏汽车和小米作为国内车企代表，沿袭特斯拉路线进入人形机器人制造[8] - 英伟达与Google DeepMind、迪士尼合作开发机器人平台Newton[17] - 鸿海集团与英伟达合作研发服务场景人形机器人[17]

文章核心观点 - 汽车行业进入自动驾驶时代，英伟达处于前沿，为汽车制造商提供技术，助力开发智能、安全且互联的车辆，众多车企与英伟达合作推动行业发展 [1][15] 通用汽车与英伟达合作 - 通用汽车与英伟达达成新协议，将在车辆设计、生产线和高级驾驶辅助系统中集成英伟达先进计算和AI技术 [2] - 通用汽车将使用英伟达Omniverse平台开发定制AI系统，优化工厂规划和机器人技术 [2] - 通用汽车将把英伟达DRIVE AGX纳入下一代车辆，提升车内安全和驾驶辅助能力 [3] 英伟达助力智能出行的平台 - 英伟达提供前沿技术，汽车制造商利用英伟达DGX Systems、Omniverse和Cosmos、DRIVE AGX三个关键平台推动创新 [4][5] - 英伟达DGX Systems用于数据中心训练自动驾驶AI模型 [5] - 英伟达Omniverse和Cosmos用于创建数字模拟和合成数据，在实际测试前完善驾驶模型 [5] - 英伟达DRIVE AGX是车载计算机，处理传感器实时数据，使自动驾驶和驾驶辅助功能更可靠 [5] 采用英伟达技术的汽车制造商 - 丰田使用英伟达DRIVE AGX Orin平台构建未来汽车大脑，采用DriveOS操作系统引入先进驾驶辅助技术 [7] - 沃尔沃汽车将英伟达DRIVE AGX计算机集成到新电动汽车模型，子公司Zenseact用英伟达DGX处理分析传感器数据 [8] - 梅赛德斯 - 奔驰用英伟达Omniverse创建工厂数字孪生，提高生产设计、规划和管理效率 [8] - 路特斯、极星和 Rivian等车企与英伟达合作提升车辆智能 [9] 中国电动汽车制造商与英伟达合作 - 比亚迪深化与英伟达合作，利用其云基础设施远程开发训练AI应用，用Isaac和Omniverse平台虚拟规划工厂运营和配置零售设置 [10] - 理想汽车采用英伟达DRIVE处理器为软件定义车辆提供动力，使用双Orin处理器提升自动驾驶能力，向DRIVE Thor过渡将更接近完全自动驾驶 [11] - 小鹏汽车与英伟达合作开发先进驾驶辅助系统XNGP，提供安全智能驾驶体验 [12] - 蔚来自2014年起集成英伟达技术，从基础信息娱乐过渡到复杂自动驾驶解决方案，现利用DRIVE AGX Orin系统提供先进自动驾驶能力和个性化功能 [13]