1月6日消息，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES 2026发表主题演讲。不同于以往单纯强调算力倍增，今年的演讲核心全面转向“物理AI”与产业落地。

黄仁勋直言，AI正在从理解语言走向理解物理世界，机器人将成为继AI之后的第二大增长极。

一、 核心战略：确立“物理AI”三大技术支柱

英伟达认为物理AI不再是未来概念，而是当下的现实。为了让AI具备感知和操控物理世界的能力，英伟达构建了三大支柱：

• Newton物理引擎： 专为机器人设计，响应速度低于0.01秒，确保极高的动态控制精度。

• Cosmos基础模型平台： 拥有1000亿参数规模，但推理延迟仅为1毫秒，解决了机器人“大脑”实时反应的难题。

• 混合算力架构（GPU+LPU）： 结合图形处理单元与语言处理单元，实现效率提升100倍，同时将成本大幅降低90%，旨在重构工厂与仓储自动化体系。

二、 软件生态：首发四大开源模型矩阵

为了加速全行业的AI开发，英伟达发布了四款针对不同垂直领域的开源模型，并配套了史无前例的大规模数据集：

1. Nemotron（智能体AI）： 专注于逻辑推理与任务执行的Agent模型。

2. Cosmos（物理AI）： 专注于理解物理规律和环境交互的基础模型。

3. Alpamayo（自动驾驶）： 业界首个开源VLA（视觉-语言-动作）模型，支持端到端推理。

4. Clara（医疗健康）： 专用于生物医药研发与医疗影像分析的模型。

配套数据： 开放了10万亿语言Token、50万条机器人操作轨迹等高质量数据。

三、 汽车业务：L4自动驾驶时间表敲定

汽车是物理AI落地的首个大规模场景，英伟达公布了具体的商业化进展与硬件售价：

• 奔驰合作落地： 梅赛德斯-奔驰CLA车型将搭载英伟达Drive AV软件。

• Robotaxi时间表： 计划于2026年第一季度正式启动L4级自动驾驶出租车的路测。

• 硬件定价曝光： 下一代车载计算平台Drive AGX Thor的售价约为3500美元，展现了极强的市场竞争力。

• 技术路径： 依托Alpamayo模型，实现端到端的轨迹规划与推理，解决自动驾驶的长尾难题。

四、 机器人与工业：打造“AI工厂”

黄仁勋强调，未来每个工厂都将是“AI工厂”，机器人将像PC一样普及：

• Omniverse融合： 工业元宇宙平台Omniverse将与机器人开发深度融合，支持在虚拟环境中进行闭环训练。

• 仿真框架AlpaSim： 发布全新的AlpaSim仿真框架，加速机器人的学习与验证过程。

• 人形机器人： 明确人形机器人是通用机器人规模化的关键形态，并将在物流、制造等领域快速铺开。

五、 芯片与硬件：Rubin架构聚焦推理

在算力底座方面，英伟达继续保持高速迭代：

• Blackwell Ultra： 正式宣布进入量产阶段。

• Rubin架构： 新一代架构重点优化了推理效率，以适配对实时性要求极高的物理AI场景。

• 算力替代： 再次强调“加速计算全面替代通用计算”的趋势，以应对摩尔定律的失效。

黄仁勋断言，机器人将成为继AI之后的第二大增长极，未来每个工厂都将进化为AI工厂，而英伟达正在通过这一系列软硬件组合，试图垄断从虚拟大脑到物理躯体的整个基础设施。（转载自AI普瑞斯）