在AI（人工智能）芯片领域面对愈发激烈的竞争，AI芯片龙头英伟达将人形机器人视为下一个富有潜力的巨大市场。
11月底，黄仁勋在香港科技大学的博士学位授予仪式上，将人形机器人与汽车、无人机并肩列为未来会实现大规模量产的三种机器人。他强调，由于物理人工智能的全新突破，重工业和制造业领域对机器人技术的投资正在激增，随着认知智能基础模型和物理智能基础模型的快速发展，机器人时代即将到来。
这已经不是黄仁勋第一次在公开场合“力挺”人形机器人，在今年3月份的英伟达GTC大会上，黄仁勋曾与1X Technologies、Agility Robotics、Boston Dynamics、Figure AI、宇树等9个人形机器人同时登台，发布英伟达人形机器人通用基础模型——Project GR00T。
在之后的多个场合里，黄仁勋都向外界传递着相同的观点：人形机器人将会成为人类生活里不可缺少的伙伴，它终将成为和汽车一样的主流产品。他认为，由于我们构建了一个适应汽车的世界，汽车能够成为大规模生产的候选者；无人机因其能在几乎无限制的天空中自由翱翔而展现出巨大的生产潜力；而人形机器人则因为人类为自己打造了一个完全适应人类生存的世界，为人形机器人的大规模生产提供了得天独厚的条件。
“未来产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界。”在一次采访中，黄仁勋也坦言，“100年后大街上将到处都是人形机器人”，马斯克则在X上默契地回复，“人形机器人普及程度将是汽车10倍”。
为了践行对于人形机器人市场的看好，12月29日，据外媒报道，英伟达将于2025年上半年正式推出下一代专用于人形机器人的小型计算机Jetson Thor。英伟达机器人技术副总裁Deepu Talla表示，物理AI和机器人技术的ChatGPT时刻即将到来，市场已经到达“转折点”。
▍为什么英伟达力挺人形机器人？
作为以GPU为核心的企业，黄仁勋希望英伟达借助人形机器人带来企业的下一个增量市场，英伟达将自己定位为机器人革命的先锋平台，计划销售包括从训练人工智能机器人的软件层到内置芯片的全栈解决方案。
市场变化一直是英伟达持续扩展航道的关键因素。早在2013年，物联网、边缘计算、人工智能和机器人技术开始崭露头角，市场对与之匹配的芯片需求也在持续扩大。同时，在这一年，人形机器人也开始投入初期应用。就在这一年，Talla加入英伟达，负责开发Tegra芯片，该芯片最初面向智能手机市场，之后转向AI和自动驾驶领域。2014年，英伟达推出了机器人「大脑 」模块的Jetson系列，英伟达上线Jetson TK1芯片，它具备更强的图形处理能力和AI处理能力，采用了基于Kepler架构的GPU，并结合了ARM Cortex-A15 CPU，适用于低功耗设备，旨在为机器人提供“智能大脑”，这便是Jetson的起源，也是英伟达在机器人领域布局的开始。
如今世界正同样面临新的变革。Talla解释道，两项技术突破将驱动机器人市场的转变：生成式AI模型的爆炸性增长，以及在这些模型上使用模拟环境训练机器人的能力。Talla表示，后者有助于解决“机器人模拟表现和现实表现之间的差距”，而这一差距在过去的12个月中逐渐缩小：“我们现在可以进行模拟实验并结合生成式AI模型，这是我们两年前所无法做到的。”因此，英伟达2025年上半年推出其最新一代人形机器人专用紧凑型计算机——Jetson Thor战略举措，被视为英伟达在“物理人工智能”领域的下一个赌注。
虽然截至目前，英伟达没有单独披露过其机器人产品的销售数据，GPU仍是其营收增长的主要动力。当地时间11月20日，英伟达发布了2025财年第三财季财报，期内实现营收350.82亿美元，同比上涨94%；包括AI芯片在内的数据中心收入为308亿美元，同比增长112%，占英伟达第三季度总销售额的88%左右。
但美国市场研究机构BCC统计的数据预计全球人形机器人市场规模将在2030年之前达到1650亿美元，高盛则预测到2035年，人形机器人市场规模将达到380亿美元，是此前预测值（60亿美元）的6倍多。而英伟达的解决方案或将在这个快速发展的市场中发挥重要作用。因为英伟达的GPU产品切入到人形更具优势，正如黄仁勋所言，任何产业大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应。高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大，英伟达无疑正跑在最前列。
▍从仿真到训练的开始
那么，英伟达究竟想要做一个什么样的机器人平台？Talla在东京的一次会议上讲得非常明确：英伟达瞄准的是一个由“数十万”家机器人制造商组成的分散市场，而不是由少数几家主要参与者主导的集中式智能手机市场，“我们为机器人提供平台，而不是制造机器人”。今年以来，英伟达在机器人领域广泛布局。此前，Talla曾在采访中表示，英伟达并不打算与特斯拉等机器人制造商展开直接竞争，而是要为这些制造商提供一种“底层代工业务”。
在今年3月的英伟达GPU技术大会（GTC）上，英伟达CEO黄仁勋宣布公司将推出Jetson Thor芯片平台。作为一款专用于机器人的系统芯片，Jetson Thor基于英伟达Blackwell架构搭建，在AI性能方面可提供每秒800万亿次8位浮点运算，能够运行支持人形机器人的多模态AI模型，包括英伟达同期推出的Project GROOT Foundation模型。在发布Jetson Thor之前，英伟达已经在机器人领域发布了多款芯片方案，包括Jetson Orin、Jetson Orin Nano和Jetson AGX Xavier等。
英伟达认为，机器人市场的转变是由人工智能生成模型的快速增长和利用模拟环境训练机器人的技术突破所推动的。随着AI技术的飞速发展，在工业和家庭领域中构建能够精确操作且仅需少量任务演示的通用实体机器人成为可能。特别是模拟到现实的差距问题的解决，对于确保在虚拟环境中训练的机器人在现实世界中能够有效运行至关重要。
在此之前，PerAct、RVT等通用模型，在训练方面有一定的优势但还是有不少局限性。正如美国东北大学Robust Autonomy Lab负责人David Rosen解释道，在训练模型以及验证其实际安全性等方面，机器人市场仍面临重大挑战：“目前，尤其是在机器人技术领域，我们尚未开发出非常有效的工具来验证机器学习系统的安全性和可靠性，这是一个重要的科学难题。”英伟达的研究人员为此尝试解决这一难题。
因为对于早期的人形机器人而言，积累数据没有捷径，只能通过一次又一次的跌倒来完成。所以在Atlas早期的训练视频中，我们会看到它身边时刻都跟随着好几个工作人员，以便在它“倒下”的时候及时检查零件。但这个过程显然太过漫长，不利于人形机器人快速发展。为了提高人形机器人的训练效率，人们在AI、大数据和云计算等前沿技术的基础上，建立了一套利用虚拟世界对人形机器人进行训练的方法。
通常来讲，人形机器人的训练，会经历一个从Real2Sim到Sim2Real的过程，也就是先从真实环境采集数据投入仿真环境，让机器人在仿真环境里做充分学习和训练，再将其拉到现实世界里历练。这个过程由于有相当一部分在虚拟环境中进行，因此不仅可以加快训练速度，还可以降低硬件损耗。
而英伟达已发布机器人的软硬件解决方案，涵盖了机器人的训练、开发、仿真、部署全流程。全世界已有超过120万机器人开发者选择英伟达机器人的解决方案，其中包括亚马逊云服务、Cisco、西门子等龙头厂商。今年2月，英伟达还和微软、OpenAI等科技巨头一起参投了人形机器人初创公司Figure AI的B轮融资，尝试在人形机器人上实践这一理念。在今年3月份的英伟达GTC大会上登台的9家人形机器人，就是这套生态的首批“种子用户”。
今年11月，机器人企业Apptronik与谷歌Deepmind宣布达成合作关系，两家企业将针对动态现实环境的复杂作业挑战，共同研发新一代人形机器人，其在研发过程中使用到英伟达技术。亚马逊、丰田和波士顿动力也表示在训练旗下机器人的过程中采用了英伟达提供的技术。
长江证券表示，目前AI能力已成为人形机器人商业落地的主要技术瓶颈之一，而AI模型的云端训练与端侧推理需要大量的算力芯片作为支撑。英伟达作为AI算力的核心厂商切入人形机器人领域，有望为下游机器人软件厂商提供有力技术支撑，加快AI模型训练迭代；此外，英伟达也有望在端侧加大算力供给，拉升机器人端侧模型推理能力与响应速度，让机器人实现更高程度的具身智能。
▍英伟达的布局与野心
英伟达的做法是首先搭建一套仿真训练设施，它具体包括人形机器人仿真训练场需要使用的虚拟场所构建、人形机器人与环境互动的仿真训练，以及人形机器人控制规划学习的仿真训练。它们分别对应着虚拟协作和仿真平台Omniverse、用于机器人行为仿真的平台Isaac Sim、用于机器人算法训练与优化的平台Isaac Lab。
开发者使用Isaac Sim来测试机器人在不同环境中的表现，不需要实际硬件即可验证机器人的动作和决策，在通过Isaac Lab为机器人提供决策和控制能力，允许开发者在虚拟环境中开发、测试和优化机器人控制和智能算法，最后通过在Omniverse的虚拟环境中，机器人可以进行智力训练和动作训练。通过英伟达这套人形机器人软件生态，机器人数据训练能够有效提高效率、降低成本，企业不必局限于硬件开发，而是可以在进入真实环境之前，能够先在虚拟世界演练无数次，最后迁移到实际产品上。
在这样一套仿真机制的配合之下，英伟达发布了具身智能通用大模型——Project GR00T，GROOT使得机器人能够理解和处理自然语言，并且具备多模态感知能力，即它能够通过视觉、听觉等多种感官输入来进行信息处理，实现信息的相互转化。
但只做系统软件生态，还无法满足英伟达这样一家以芯片起家的公司的野心。对于英伟达来说，公司的根本一直都是GPU。生成式AI的发展加速了全球AI算力需求的井喷，英伟达的高端GPU成为AI时代的“抢手货”，英伟达也成为算力“霸主”。因此在人形机器人领域，英伟达的核心也是芯片。只是基于此，英伟达提供从AI模型训练软件（如DGX系统）、模拟环境（Isaac Lab）到硬件（Jetson Thor）的全套解决方案。
本质上人形机器人也是由多个“芯片器官”组成的，每个芯片负责不同的任务，让机器人能够像人一样思考、感知、行动、交流和生活。人形机器人需要6-8种不同类型的芯片，包括中央控制、运动、视觉、语音、传感器和通信处理芯片，以完成全身调度、环境感知和与人类交流。
今年11月中旬，《华尔街日报》曾报道，英伟达计划在2025年推出面向人形机器人的专用芯片Jetson Thor，在快速增长的机器人行业中占据一席之地，如今这一消息已经得到证实。Jetson Thor具备高性能AI推理能力，支持运行如GR00T等大型多模态生成式AI模型，采用英伟达最新的Blackwell架构，并配备Transformer引擎，可以支持人形机器人在视觉、语音和触觉等多模态感知下的交互，增强其与人类的自然交流能力。这也是英伟达首次宣称专门为人形机器人打造的芯片平台。
英伟达的Jetson Thor芯片不仅是其在AI芯片市场竞争中的新策略之一，也标志着英伟达在机器人技术领域的深远布局和对未来市场增长的坚定信心。因为Jetson是英伟达旗下专为 AI 应用设计的紧凑型计算机平台，其芯片除了机器人之外，还应用在无人机、智能家居、医疗设备和工业自动化等场景。
这与英伟达的方向不谋而合。正如黄仁勋此前提到，未来有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种，历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。这三种机器人分别是：汽车、无人机和人形机器人。因此英伟达的芯片其实同样适用于无人机、自动驾驶等产品。
虽然Jetson AGX Xavier和Jetson Orin系列适用于机器人领域，但并非专门为人形机器人而设计，但却为人形机器人处理复杂的视觉感知和计算提供了硬件支持。而且几乎每隔一两年，英伟达Jetson系列都会发布新产品，其中Jetson Xavier 和Jetson Orin相关系列对人形机器人的发展提供支持，并且它们清一色都是推理芯片，而且会逐渐细分。
计划于2025年上线的Jetson Thor就是专为人形机器人打造的细分领域产品，根据英伟达官方表示，Jetson Thor能够执行复杂任务，并与人和机器安全、自然地交互，它采用英伟达最新的Blackwell架构，并配备Transformer引擎，可以支持人形机器人在视觉、语音和触觉等多模态感知下的交互，增强其与人类的自然交流能力。
▍隐忧与未来
多数行业分析均认为，在AI芯片市场中英伟达的占有率能够达到90%以上。在AI芯片市场几乎无对手。这也使得如今的英伟达正引来多国监管机构注意，对于人形机器人行业同样带来隐忧。
最早开始行动的其实是法国。今年7月15日，法国反垄断机构表明正在对英伟达进行反垄断调查。早前法国监管机构在一份生成式AI竞争调查报告中指出，对AI行业依赖英伟达CUDA平台来编写AI软件感到担忧。该报告还提到英伟达另一项交易——投资AI云端基建初创CoreWeave——同样令监管机构感到不安。另据外媒报道，美国司法部也在考虑介入调查英伟达。亚马逊和谷歌等AI巨头，正通过开发自己的AI芯片来减少对英伟达的GPU依赖。
在中国，不久前因英伟达还涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》及《市场监管总局关于附加限制性条件批准英伟达公司收购迈络思科技有限公司股权案反垄断审查决定的公告》（下称《公告》），市场监管总局依法对英伟达开展立案调查。根据市场监管总局此前《公告》的信息，市场监管总局审查认为，英伟达收购迈络思对全球和中国GPU加速器、专用网络互联设备和高速以太网适配器市场，具有或者可能具有排除、限制竞争效果。
随着人形机器人市场的扩大，英伟达的Jetson Thor芯片不仅是其在AI芯片市场竞争中的新策略之一，也标志着英伟达在机器人技术领域的深远布局和对未来市场增长的坚定信心，通过其全栈解决方案，英伟达希望引领机器人技术进入全新时代。
但这个新时代是否会由一两家企业主导，是否会诞生更多参与者，依然存在太多不确定。
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