如果想入门机器人，可以学习英伟达的开源资料。 NVIDIA Isaac Sim™ is an open-source application on NVIDIA Omniverse for developing, simulating, and testing AI-driven robots in realistic virtual environments.

【#黄仁勋：##物理AI# 将成为下一个万亿级风口】 在 #英伟达# 2026年度股东大会上，黄仁勋表示，“有用的AI时代已经到来”，AI正从实验阶段走向大规模生产，而物理AI（Physical AI）将成为英伟达下一轮增长引擎。 核心观点包括： 1. 数据中心正升级为“AI工厂” 黄仁勋提出AI产业“五层蛋糕”模型：能源、芯片与系统、基础设施、模型、应用。未来数据中心生产的核心产品将是Token，可转化为代码、服务和智能能力。 2. 物理AI将推动AI走向现实世界 与数字AI不同，物理AI不仅理解文本和图像，还能结合视觉、触觉、力觉等信息，实现感知、推理和自主行动，让机器人、汽车、工厂成为现实世界中的智能体。 三大核心应用场景 1. 自动驾驶与Robotaxi：无人驾驶汽车、无人配送、智能物流。 2. 人形机器人：工业制造、仓储物流、家庭服务等场景加速落地。 3.智能工厂与数字孪生：推动工业自动化、设备运维和供应链优化。 行业已进入产业化前夜 过去两年多，物理AI在VLA模型、世界模型、仿真训练、本体硬件和商业闭环等关键领域取得突破，已具备从演示走向真实场景的基础。 产业链布局加速 英伟达已构建从AI工厂、仿真平台Omniverse到边缘计算平台Jetson的完整技术栈；同时，世界模型、机器人本体、高端传感器和工业软件将成为未来竞争焦点。 黄仁勋判断：继生成式AI之后，物理AI有望成为下一个万亿美元级产业。

卧槽，兄弟们！ 孙宇晨又精准预判了！ 十年前押英伟达+比特币暴富，去年喊“永远缺存储”直接引爆板块，今年直接重仓物理AI，直言：未来三年唯一主线！ 普通虚拟AI红利吃完了，接下来就是给AI装“钢铁身体”，杀进真实世界搬砖、开车、飞天！ 白嫖党福音来了！ 我把物理AI拆成七大核心细分赛道（人形机器人、无人机/低空经济、3D视觉、自动驾驶、执行器/减速器、工业仿真+空间计算、能源算力配套），上下游全链条一次性捋清 1. 人形机器人（最直观载体，爆点中的爆点）上游：减速器（绿的谐波）、伺服电机（汇川）、执行器、灵巧手 中游：整机（宇树、优必选、乐聚） 下游：工厂/家庭/养老 孙哥押的就是“身体”端，成本降下来就是万亿级劳动力革命！ 2. 低空经济/无人机（已经商业闭环）蜂群战术、农田喷洒、物流配送、应急救援… 上游传感器+算力，中游飞行平台，下游空管+保险 物理AI落地最早的赛道，政策+订单双杀！ 3. 3D视觉+空间计算（AI的“眼睛”）让机器人看懂真实世界距离、障碍 奥比中光这类龙头直接吃肉，Vision Pro/FSD同款技术下沉！ 4. 自动驾驶（物理AI自动落地验证场）端到端模型+域控制器，德赛西威等直接受益 从车到机器人，算法复用，降本加速！ 5. 执行器/核心零部件（卡脖子+高毛利）谐波减速器、关节、传感器…国产替代空间巨大！ 6. 工业仿真+物理引擎（虚拟训练降本神器）索辰科技这类，毫米级仿真+合成数据，训练成本砍到1%！英伟达Omniverse平替！ 7. 算力+能源配套（永远的底座）高性能GPU/光计算、天基算力、储能… 孙哥老本行，芯片+电=物理AI的血液！兄弟们，这不是概念，是真金白银的生产力革命！ 从比特到原子，AI终于要干活了！ 孙宇晨十年预判史就是财富密码，这次你跟不跟？ 行动起来： 想看哪个赛道深度拆解？评论区可以说说你怎么看？

黃仁勳：十年把 AI 效能提升 100 萬倍！｜GTC 柏林 2026 主題演講 2026.10.21 概述NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在柏林 GTC 发表主题演讲。他回顾了 NVIDIA 在欧洲 33 年的发展，提出 AI 是一个“五层蛋糕”式的新制造业，并发布了 Vera Rubin 全栈 AI 工厂、DSX Pod、OpenShell 安全运行时、Hyperion 自动驾驶生态扩展、Agile ONE 参考机器人和 RTX Spark 个人 AI 电脑。 = 》他的判断是：每家欧洲企业都会成为 AI 公司。 核心要点AI 是新的工业革命：AI 是“生产智能的制造业”，按五层结构理解：能源 → 计算 → AI 工厂 → 模型 → 应用。 Vera Rubin 已全面量产：100% 液冷，无线缆，单节点组装时间从 Grace Blackwell 的 2 小时降到 5 分钟以内；性能约为 Blackwell 的 30 倍。 过去 10 年 AI 性能累计提升约 100 万倍，同期摩尔定律只能带来约 100 倍。 DSX Pod：把 NVL72 机架在供应链内完成集成、测试并装入集装箱交付，现场部署从约 4–5 个月缩短到约 1 个月。智能体五要素：模型、Harness（“外骨骼”）、沙箱（OpenShell）、知识、工具。 OpenShell + Sentry：开源（Apache 2.0）的智能体安全运行时，策略在智能体外部执行；Sentry 运行在 BlueField-4 上，提供硬件级隔离监控。 物理 AI：覆盖电信 AI-RAN、自适应放疗、Robotaxi（Hyperion）和人形机器人，需要“三台计算机”：训练、数字孪生、机器人端。 RTX Spark：与微软合作 4 年，搭载 N1X 芯片，提供 1 PFLOPS 算力和 128GB 内存，规格相当于 2016 年交付给 OpenAI 的 DGX-1。 NVIDIA 与欧洲：早期芯片 NV1、NV2、NV3（RIVA 128）都在欧洲制造：合作伙伴 SGS-Thomson，在法国 Crolles 生产，在马耳他封装。 早期最大客户是 Medion；ELSA 于 2000 年把 NVIDIA 带入工作站市场；2005 年进入 Audi 车内；2020 年与 Mercedes 合作自动驾驶。过去一年在欧洲投资近 100 亿美元，本周宣布投资 14 家初创公司，欧洲合作伙伴超过 12,000 家。 合作的欧洲企业包括 L'Oréal、Revolut、Spotify、Merck、Vodafone、Zara、Porsche、Nestlé、HSBC 等。 AI 五层蛋糕与基础设施，每一层都在增长：能源层（Schneider、Siemens Energy）、计算层（NVIDIA）、AI 工厂层（Nebius、Firebird、Cassava）、模型层、应用层（AI 原生初创公司）。预测全球约 10 万个电信站点、约 100GW 的分布式基站和数据中心，未来会演变为分布式 AI 网络。 模型层不只有语言模型，还包括生物、化学、物理、机器人动作、动画等多种模态。1GW AI 工厂造价约 500 亿美元；如果年收入按 400 亿美元计，延迟 3 个月约损失 100 亿美元收入。 全栈 AI 工厂平台硬件：Vera Rubin GPU、NVLink 交换机（72 颗 GPU 连成一个巨型 GPU，每颗 20 PFLOPS）、Vera CPU（每时钟 8 条指令，首个 LPDDR 内存系统）、BlueField-4、Spectrum-X 以太网（使 NVIDIA 成为全球最大的网络公司）、Groq 3 解码加速器。 Spectrum-X CPO：全球首款量产的共封装光学交换机，512 端口 × 200Gb/s，采用与 TSMC 合作的 COUPE 工艺。软件：AI 工厂系统软件、350 多个 CUDA-X 库（cuDNN 被比作“AI 界的 SQL”），以及多领域模型。 架构演进：Pascal（DGX-1，2016 年交付 OpenAI）→ Volta → Ampere → Hopper → Blackwell（首个机架级计算）→ Vera Rubin（处理整个智能体）。DSX 参考架构：PTC、Dassault Systèmes、Schneider Electric、Jacobs、Siemens、Procore 参与数字孪生设计；DSX Max-Q 节省 30% 电力；冷却液温度最高 45°C，采用干式冷却；2GW 规模下每天可节水 5,400 万升，相当于 18 万户家庭的日用水量。 NVIDIA 的两大差异化：通用加速计算架构（CUDA，保持一致约 25 年），以及 全栈 AI 工厂交付能力。架构“可互换（fungible）、耐用、高生产力”，可服务 CSP、新云、OEM/ODM、AI 实验室和各行业终端市场。 智能体与安全OpenClaw 开启了开源智能体浪潮，token 消耗和 GPU 需求随之激增。OpenShell 在系统调用、文件访问、网络连接三个粒度上执行策略。形式化验证保证权限不超出上限；密钥由 supervisor 保管；Sentry 可在毫秒级隔离异常智能体，并留下防篡改记录。安装只需两条命令。 前沿实验室、操作系统、网络安全和平台公司纷纷采用；Anthropic 与 NVIDIA 合作打造 Claude OpenShell 智能体。可用的 Harness 包括 OpenClaw、Hermes、OpenHands、LangChain Deep Agents，或直接用 Python 编写。 开放模型、知识与工具开放模型家族：Nemotron（语言）、Cosmos（世界基础模型）、GR00T（人形机器人）、Alpamayo（自动驾驶）、Ising（量子-经典计算）、Earth-2（物理 AI）。同时开放权重、数据和训练脚本。客户案例：AI21 与 Alice、Baseten 与 CodeRabbit、Trajectory 与 Harvey、Scale 与 Skydance、Palantir 与 Tampa General Hospital，通过后训练达到前沿水平。 知识基础：Nemotron Parse、Embed、Rerank（排行榜领先），以及用 Kumo 对结构化数据做预测（例如预测供应短缺）。 CUDA-X 工具相比 CPU 可加速 10–100 倍。 案例： - Lila Sciences：B 细胞淋巴瘤疗法设计，使用 BioNeMo。 - Siemens Erlangen 工厂：使用 Cosmos 和 Omniverse。 - Dassault Systèmes：把 Golf 车门设计改到 Tiguan 上，使用 ENOVIA、CATIA、SIMULIA。 观点：AI 不会终结软件或工具公司，工具公司会变成智能体公司。 物理 AI电信：与 Nokia 在 T-Mobile 网络上完成首个商用通话，历时近 8 年。自适应放疗：被视为一种机器人手术。Hyperion：标准传感器套件包括 14 个摄像头、9 个雷达、3 个激光雷达，由双 NVIDIA GPU 驱动。 新增 VW 厢式车、JLR、Volvo、Mercedes 下一代车型；全球每年行驶约 1 万亿英里。人形机器人：标准化形态能带动技术飞轮，欧洲在机电一体化方面有优势。 Agile ONE 参考机器人与 Agile Robots 合作，预计明年第一季度推出。 RTX Spark 与演示： RTX Spark 系列包括台式机、笔记本和工作站；DGX Station for Windows 提供 20 PFLOPS 和 754GB 内存，预计今年底上市。构建智能体的方式是“让智能体帮你构建智能体”。 演示中，Hugging Face/Pollen Robotics 的 Micro Duck 机器人由 Hermes、Nemotron 和 GPT-6 Astra 驱动，借助 FreeCAD、Blender、Isaac Sim/Lab 和 Newton 完成建模、云端并行训练、本地验证和真机部署。 关键结论AI 工厂正在从“运行模型”转向“运行完整智能体”。欧洲应成为 AI 的生产者而非消费者，每家公司都将成为 AI 公司。 行动方向：使用开放模型结合自有数据进行后训练，以 OpenShell 保证安全，借助 DSX Pod 加速 AI 工厂部署，并抓住物理 AI 和人形机器人的机遇。 $NVDA

英伟达老黄在GTC大会上都说了什么？ 看了下演讲全文，感觉这次老黄不只是在卖芯片，而是在卖一个全新世界观：AI 不是工具，不是应用，而是人类下一个工业革命的能源+发动机。AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。梳理下要点： 1. 第一性原理：AI 的本质重新定义（别再当它是“聪明App”了） 老黄认为 1）AI 不是单一模型突破，也不是“会聊天”的玩具，而是像电力一样的核心基础设施。 2）每个公司都会用，每个国家都会建，不建就落后，就像19世纪不建电厂一样。 2）计算需求过去两年已增长“一百万倍”，且还在指数级加速。 老黄更是给了一个炸裂的前瞻指引，预计到2027年，仅英伟达这些旗舰芯片（Blackwell + Vera Rubin 系列）就能贡献至少1万亿美元营收。”（比之前市场预期的5000亿翻倍，时间拉长一年但金额更狠） 这已经不是简单的财报指引，是给全球CEO和国家元首的最后通牒：你们不投AI工厂，我们就帮别人建。 2. Token工厂：数据中心的新物种 老黄把数据中心彻底改名——不再是存数据的仓库，而是生产智能代币的工厂。CEO 现在要像管传统工厂一样管“代币产出率”和“单位代币成本”。英伟达通过全栈垂直整合，已经把单位代币成本做到全球最低。 这就是工业化拐点：AI 从实验室玩具 → 国家级重资产基础设施。 投资视角来看，这会让“AI基建”概念彻底主流化，能源、冷却、网络、光模块、液冷、变压器等全产业链都会被重估。别只盯着GPU，看“Token工厂”全链条。 3. Vera Rubin 平台：下一代AI工厂的完整蓝图 Rubin不是单颗芯片，是垂直整合的7大芯片 + 5个机架级系统 + 1个超级计算机*。 他的亮亮点在于： 1）Vera CPU（专为Agent优化）、全液冷、Groq确定性流式推理 + Dynamo解耦、吉瓦级工厂代币生成速度提升350倍。 2）大规模光电共封装（CPO）、硅光子，目标百万卡集群、低功耗低延迟。 老黄原话这么说：“Vera Rubin 不是芯片，而是一个巨型系统，从能源到端到端全优化。” 这其实在告诉对手和客户：英伟达已经把“AI发电厂”的参考设计做出来了，你们直接抄作业就行（当然得用我们的零件😎） 4. Agentic AI + OpenClaw：下一个十年的操作系统级革命 OpenClaw在这次GTC上被老黄定义为“AI时代的Linux”——开源、底层框架，让Agent自主调用工具、写代码、管理文件。 老黄宣布NewClaw企业版平台，现场“极简养虾”demo（一键让AI代理管复杂养殖流程），象征极简部署 + 自主执行。 老黄更是明确说，今天世界上每一家公司都必须制定OpenClaw策略。同时推Nemotron开放模型联盟（语言、视觉、机器人、生物、气候等全覆盖），开放生态才是王道。 这是在逼所有企业从SaaS转向AaaS（Agent as a Service），代理框架、工具链、隐私护栏相关公司会爆。开源+企业级双轮驱动，类似于当年Android的打法。 5. Physical AI + 机器人：从数字到物理的ChatGPT时刻 老黄认为物理AI迎来爆发：不再是屏幕里的智能，而是能真正作用于现实世界。他聊到Robotaxi Ready新增比亚迪、现代、吉利等，覆盖1800万辆/年 + Uber大规模部署。 现场迪士尼Olaf雪宝机器人直接登台，展示Omniverse数字孪生 + Newton物理引擎，从虚拟直接迁移到物理适应。 老黄说机器人会成为数万亿美元市场，而物理AI是下一个大爆炸的领域。当然我们自己也需要清楚，物理世界落地比数字难100倍，但一旦起飞，体量远超纯软件。关注端到端（感知-决策-执行）全链公司。 6. 更远的下一代 + 未来场景（Feynman + 太空） 1）预告Feynman架构：Rosa CPU、LP40 LPU（推理专用）、BlueField-5、CX10网络等。 2）太空数据中心：Vera Rubin Space-1轨道AI计算机，用Omniverse建“数字孪生”太空基建。 这一次老黄呼应了老马，英伟达不只是地球算力霸主，还想做太空AI基础设施。 老黄这次演讲核心就是 AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。英伟达提供从能源到芯片的全栈钥匙，这个市场到2027年带给英伟达至少万亿美元营收。