生成式 AI 正在重塑价值数万亿美元的推动产业
。NVIDIA 作为智能机器人领域的生成式领跑者 ，正在抓住这一机遇
。器人

今日，相结NVIDIA 机器人和边缘计算副总裁 Deepu Talla 在 CES 上的推动特别演讲中，详细介绍了 NVIDIA 及合作伙伴是生成式如何将生成式 AI 与机器人技术相结合的 。

这一切都是器人水到渠成
，有越来越多的相结合作伙伴正在使用由 GPU 加速的大语言模型，为各类机器带来前所未有的免费模板推动智能和适应能力，这些合作伙伴包括波士顿动力公司 、生成式Collaborative Robotics、器人Covariant、相结Sanctuary AI、推动宇树科技等。生成式

现在正是器人一个千载难逢的好时机。

Talla 表示 ：“由 AI 驱动的自主机器人越来越多地应用于提高效率、降低成本和解决劳动力短缺问题。”

共创变革

从一开始 ，NVIDIA 就一直是这场生成式 AI 变革的核心。源码库

十年前
，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋亲手将第一台 NVIDIA DGX AI 超级计算机交付给 OpenAI 。如今 ，得益于 OpenAI 的 ChatGPT，生成式 AI 已成为当代发展最快的技术之一 。

而这一切才刚刚开始。

Talla 预测，生成式 AI 的影响将超越文本和图像生成，进入到家庭和办公室 、农场和工厂
、医院和实验室中 。

其关键在于，类似于人类大脑语言中心的建站模板大语言模型（LLM），使机器人能够更自然地理解和响应人类指令。这些机器能够不断地向人类、彼此和周围的世界学习。

Talla 表示：“鉴于这些特性，生成式 AI 非常适合用于机器人技术。”

机器人如何使用生成式AI

Agility Robotics 和其他公司正在将生成式AI 整合到他们的机器人中 ，以帮助理解文本或语音命令。追觅科技的机器人吸尘器，正在由生成式AI 模型创建的模拟生活空间中接受训练 。同时，Electric Sheep 也正在开发一种自动割草的模板下载全球范式 
。

NVIDIA Isaac 和Jetson 平台等 NVIDIA 技术能够为 AI 机器人的开发和部署提供助力 ，被超过 120 万名开发人员和 10,000 名客户以及合作伙伴所使用。

其中的许多企业都参加了本周的 CES，包括亚德诺半导体 、Aurora Labs、Canonical 、追觅创新科技、DriveU、e-con Systems 、Ecotron 、Enchanted Tools 、GlüxKind 、云计算禾赛科技、Leopard Imaging、九号公司（未岚大陆（北京）科技有限公司） 、Nodar、奥比中光 、QT Group、速腾聚创、Spartan Radar、TDK 、Telit、宇树科技、Voyant Photonics 和一径科技等。

双机胜于单机

为了展示该模式的运作方式，Talla 在演讲中展示了将 AI 部署到机器人技术中所必需的双计算机模型（如下） ，服务器租用展现出 NVIDIA 在 AI 开发和应用方面的全面性。

第一台计算机被称为“AI 工厂”，是创建和不断改进 AI 模型的核心。

AI 工厂使用了 NVIDIA 数据中心计算基础设施以及 NVIDIA AI 和 NVIDIA Omniverse 平台 ，可以仿真和训练 AI 模型
。

第二台计算机代表机器人的运行环境
。

运行环境根据应用的不同而有所变化 ，比如可以是云或数据中心；对于半导体制造中的缺陷检测等任务则是本地服务器；配备多个传感器和摄像头的自主机器也可能成为运行环境 。

生成高质量资产和场景

Talla 还重点介绍了 LLM 在打破技术壁垒方面的作用 。LLM 可以将普通用户变成技术艺术家
，能够创建复杂机器人工作单元或整个仓库仿真。

借助 NVIDIA Picasso 等生成式 AI 工具
，用户可以根据简单的文字提示来生成逼真的 3D 资产，并将其添加到数字场景中
，以实现动态、全面的机器人训练环境
。

这一功能还可扩展到在 Omniverse 中创建多样化且符合物理学的场景，从而加强机器人的测试和训练，保证机器人在现实世界中的适用性 。

这与生成式 AI 在重新构建机器人部署方式上的变革潜力不谋而合。

以前的机器人是为特定任务而专门制造的，而根据不同任务来修改机器人十分耗时。

Talla 还解释道，LLM 和视觉语言模型领域的进步正在消除这一瓶颈，使我们能够通过自然语言与机器人进行更直观的交互。

这种适应性强 、能感知周围环境的机器将很快遍布世界各地。