2026年1月，美国拉斯维加斯国际消费电子展（CES）如期而至，全球科技目光再次聚焦于此。这一次，舞台的核心并非传统消费电子，而是正加速走进现实的AI机器人——NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋，用一场90分钟的演讲，向世界宣告“机器人开发的ChatGPT时刻已然到来”。

伴随这一论断，NVIDIA同步发布了覆盖物理AI模型、开发框架、算力硬件的全栈技术方案，更联合波士顿动力、卡特彼勒、LG电子等全球巨头，亮出多款AI驱动的新一代机器人。从工业场景的精密操作到家庭场景的日常服务，从医疗领域的手术辅助到航空领域的安全升级，机器人产业正从“实验室演示”迈向“商业化爆发”的关键拐点。

黄仁勋定调：物理AI突破，机器人迈入“ChatGPT时刻”

“物理AI领域取得了突破性进展，这类模型具备理解现实世界、推理和行动规划的能力，持续催生全新的应用场景。”在CES演讲现场，黄仁勋的这句话被行业视为机器人产业的“转折点宣言”。他口中的“ChatGPT时刻”，并非简单类比语言AI的爆发，而是指向机器人从“功能单一、编程复杂”到“专家级通用”的跨越——过去，一台机器人往往只能完成单一任务，且需要工程师投入大量精力编程；如今，依托物理AI模型，机器人能像人类一样“看懂”环境、“思考”步骤、“规划”行动，甚至快速学习多种任务。

黄仁勋进一步解释，这一突破的核心在于NVIDIA的全栈技术支撑：从Jetson机器人开发处理器提供的算力基础，到CUDA架构的底层加速，再到Omniverse的仿真环境，叠加全新开源的物理AI模型，形成了“从算法到硬件、从仿真到现实”的完整生态。“我们的技术不是单点创新，而是为全球合作伙伴注入动力，推动各行各业通过AI机器人实现转型。”他强调，人形机器人已不再是科幻概念，而是具备实际商业潜力的产品，随着成本下降、能力提升，未来将像PC、智能手机一样普及，成为下一个万亿级市场。

这一判断并非空谈。此前，机器人开发面临两大核心痛点：一是基础模型构建需要巨额资金与专业知识，中小开发者难以企及；二是真实场景训练成本高、风险大，数据缺口难以填补。而NVIDIA此次推出的开源技术，正是直击这两大痛点——开发者无需重复“资源密集的预训练阶段”，可直接基于成熟模型优化；同时通过仿真工具在虚拟世界完成大量训练，再快速落地到物理硬件，大幅缩短开发周期。

NVIDIA放“技术大招”：开源模型+框架破解开发难题

要让机器人真正具备“理解物理世界”的能力，底层技术支撑至关重要。此次CES上，NVIDIA发布的多款开源模型与开发框架，为行业提供了“拿来即用”的工具包，彻底降低了AI机器人的开发门槛。

在物理AI模型层面，三款核心产品成为焦点。首先是NVIDIA Cosmos系列的两大更新——Cosmos Transfer 2.5与Cosmos Predict 2.5，这两款开源世界模型堪称机器人的“虚拟训练场”：它们能基于物理原理生成海量合成数据，同时支持机器人策略评估的仿真验证。简单来说，开发者无需在真实世界反复测试机器人动作，只需在虚拟环境中用合成数据训练，就能让机器人掌握应对不同场景的能力，大幅降低测试成本与风险。

更受关注的是Cosmos Reason 2——这款开源推理视觉语言模型（VLM），真正让机器人拥有了“人类视角”。它能让智能机器像人一样“看见”物体、“理解”环境逻辑，比如识别桌面上的杯子、判断其位置是否适合抓取，甚至根据人类指令调整动作。而专为人形机器人打造的NVIDIA Isaac GR00T N1.6，则进一步解锁了“全身控制”能力：作为开放式视觉语言行动（VLA）模型，它能结合Cosmos Reason 2的推理能力，让人形机器人完成从“手部抓取”到“身体移动”的协同动作，比如工业场景中的物料分拣、家庭场景中的家具整理。

模型之外，开发框架的升级同样关键。针对机器人训练“工作流分散、难以管理”的问题，NVIDIA在GitHub发布了Isaac Lab-Arena开源框架——这是一个专为大规模机器人策略评估与基准测试设计的协作系统，不仅能对接Libero、Robocasa等业界主流基准测试体系，还能通过标准化测试流程，确保机器人技能在落地前具备稳健性。比如开发者训练一款搬运机器人后，可通过Isaac Lab-Arena模拟不同地面材质、货物重量的场景，验证机器人是否能稳定工作，避免“虚拟训练优秀、现实落地失效”的问题。

另一款框架OSMO则聚焦“全流程整合”——作为云原生编排工具，它能将机器人开发的各个环节（合成数据生成、模型训练、软件测试）整合到一个“命令中心”，支持开发者跨计算环境操作，无论是本地工作站还是混合云实例，都能高效协同。目前，Hexagon Robotics等企业已开始使用OSMO，微软也将其集成到Azure Robotics Accelerator工具链中，进一步扩大生态覆盖。

为了让技术更快触达开发者，NVIDIA还与Hugging Face达成深度合作——将Isaac与GR00T技术集成到LeRobot开源机器人框架中。这一合作直接连接了NVIDIA的200万机器人开发者与Hugging Face的1300万全球AI开发者，GR00T N系列模型、Isaac Lab-Arena已同步上线LeRobot库，开发者可直接调取工具进行模型微调和性能评估。

全球巨头集结：波士顿动力、LG等秀出AI机器人新形态

技术落地的速度，往往取决于生态伙伴的行动力。此次CES上，波士顿动力、卡特彼勒、LG电子、NEURA Robotics等全球领先企业，纷纷亮出基于NVIDIA技术打造的新机器人，覆盖工业、家用、医疗、航空等多个核心场景，让“机器人ChatGPT时刻”从技术概念变成了可触摸的产品。

在工业领域，“硬核玩家”的表现尤为亮眼。波士顿动力作为全球人形机器人领域的标杆企业，此次宣布将NVIDIA Jetson Thor集成至现有人形机器人中——借助Jetson Thor的强大算力，其机器人的导航精度与操作稳定性大幅提升，能在复杂工厂环境中完成“识别机械零件-抓取-组装”的全流程操作，误差控制在毫米级。而工程机械巨头卡特彼勒则更进一步，宣布扩大与NVIDIA的合作，计划将先进AI与自主系统引入建筑、采矿设备：未来，搭载NVIDIA技术的矿用卡车能自主规划运输路线、规避障碍，建筑机械则可通过物理AI模型预判施工风险，提升作业效率与安全性。

消费场景的机器人同样看点十足。LG电子发布的新款家用机器人，堪称“家庭助手”的升级版本——依托Cosmos Reason 2的环境理解能力，它能自主识别室内场景，比如区分客厅与卧室、判断地面污渍类型，进而完成扫地、整理衣物、甚至简单的厨房辅助（如摆放餐具）。而NEURA Robotics推出的两款新品更具设计感：一款是由保时捷设计的第3代人形机器人，兼顾工业级操作精度与消费级外观设计，可适配商场导购、展厅服务等场景；另一款小型人形机器人则针对“精细化控制”优化，能完成拧瓶盖、分拣小型零件等精细动作，未来可用于家庭护理或实验室辅助。

医疗领域的突破则更显“科技温度”。LEM Surgical借助NVIDIA Isaac for Healthcare与Cosmos Transfer，成功训练出Dynamis手术机器人——这款搭载Jetson AGX Thor与Holoscan技术的设备，能在手术中提供稳定的机械臂支撑，同时通过AI实时分析手术视野，辅助医生精准操作。而XRLabs开发的手术内窥镜系统，同样以Jetson Thor为算力核心，可通过外置内镜捕捉手术画面，结合AI进行实时分析，为外科医生提供“术中引导”，比如提示组织边界、避免误操作，进一步提升手术安全性。

中国企业也在此次合作中展现出强劲实力。智元机器人推出了面向工业与消费双场景的人形机器人，同时发布与Isaac Sim集成的仿真平台Genie Sim 3.0——借助这一平台，开发者可在虚拟环境中快速测试机器人性能，大幅缩短国内人形机器人的落地周期。此外，Richtech Robotics发布的移动人形机器人Dex，专为复杂工业环境设计，能在多设备协同的车间中自主导航、完成精细操作，填补了国内工业人形机器人在“动态场景适配”上的空白。

算力底座升级：Jetson T4000/IGX Thor筑牢技术根基

无论是物理AI模型的运行，还是机器人的实时推理，都离不开强大的算力支撑。此次CES上，NVIDIA发布的两款硬件产品——Jetson T4000模组与IGX Thor平台，为不同场景的机器人提供了“量身定制”的算力解决方案。

作为面向现有Jetson Orin客户的升级选项，Jetson T4000模组的核心优势在于“性价比与性能双突破”。它搭载NVIDIA Blackwell架构，千片起订单价为1999美元，在可配置的70瓦功率范围内，能提供1200 FP4 TFLOPS算力与64GB内存——性能较上一代产品提升4倍，却保持了能耗控制，完美适配工业机器人、自主机器等“能耗受限型”设备。对于已部署Jetson Orin的企业来说，无需大规模改造硬件，只需更换Jetson T4000模组，就能让现有机器人的AI算力实现跨越式提升，大幅降低升级成本。

而即将在本月晚些时候上市的IGX Thor平台，则聚焦“工业边缘场景”的高阶需求。它不仅提供高性能AI计算能力，还具备企业级软件支持与功能安全保障——这意味着它能在工业生产线、航空设备等对“稳定性与安全性”要求极高的场景中稳定运行。比如航空企业Archer已计划采用IGX Thor，将AI技术引入飞机系统，提升飞行安全、空域集成效率，甚至为自主化飞行系统提供算力支撑。目前，AAEON、Advantech、ADLINK等全球20余家硬件合作伙伴，已推出基于IGX Thor的系统，覆盖边缘AI、机器人、嵌入式应用等领域，为行业提供“即插即用”的算力方案。

黄仁勋在演讲中强调，算力是机器人“理解物理世界”的基础：“没有足够的算力，物理AI模型无法实时推理，机器人也无法快速响应环境变化。Jetson T4000与IGX Thor的推出，就是为了让不同规模、不同场景的开发者，都能获得匹配需求的算力支持，加速技术落地。”从消费级家用机器人到工业级重型设备，从医疗手术辅助到航空安全升级，NVIDIA的算力硬件正构建起“全场景覆盖”的支撑网络，成为机器人产业爆发的“基础设施”。

结语：机器人革命启幕，NVIDIA生态引领行业未来

CES 2026上，NVIDIA的技术发布与生态联动，不仅宣告了机器人“ChatGPT时刻”的到来，更勾勒出一个“全栈技术支撑、全球巨头协同、全场景落地”的产业蓝图。从黄仁勋的战略定调，到开源模型、框架的工具赋能，再到波士顿动力、LG等企业的产品落地，机器人产业正告别“单点创新”的零散阶段，进入“生态协同”的爆发期。

正如黄仁勋所言，“NVIDIA的全栈技术为全球合作伙伴生态系统注入动力”——这种动力不仅来自技术本身，更来自“开源共享”的理念：通过降低开发门槛，让更多中小开发者参与到机器人创新中；通过联合全球巨头，让技术快速落地到各行各业。未来，随着算力硬件的进一步普及、物理AI模型的持续迭代，机器人将真正从“工业车间”走进“日常生活”，成为像PC、手机一样改变人类生产生活方式的核心产品。

对于行业而言，2026年不是终点，而是新的起点。当机器人具备理解、推理、行动的能力，当“万亿级市场”的蓝图逐渐清晰，一场围绕AI机器人的产业革命已正式启幕——而NVIDIA，无疑正站在这场革命的最前沿。