#輝達目前研發機器人的進度和前景?

更新於 2025/03/18發佈於 2025/03/18閱讀時間約 18 分鐘

G.K.
關鍵要點

研究顯示，輝達在機器人研發方面進展顯著，特別是AI驅動的機器人和人形機器人。
他們提供了Isaac平台和Project GR00T等工具，預計未來市場增長潛力巨大。
競爭對手包括Intel和Arm，但輝達在平台整合方面領先。

研發進度

輝達的機器人研發進展顯著，重點在AI驅動的機器人和人形機器人。他們的Isaac平台包括模擬工具和AI模型，支援自主移動機器人（AMRs）和人形機器人。2025年CES上，推出了Jetson Thor平台，專為人形機器人設計，並推出了Isaac GR00T Blueprint，幫助訓練人形機器人。

前景

未來前景看漲，機器人市場特別是人形機器人預計將大幅增長。輝達的模擬工具和雲服務（如OSMO）將推動開發，與領先製造商合作確保技術廣泛採用。潛在挑戰包括競爭和監管問題，但輝達在平台整合方面領先。

調查報告

以下是對輝達目前機器人研發進度和前景的詳細分析，基於多個來源的資料，截至2025年3月17日的最新資訊。

背景與分析方法

輝達（NVIDIA）是一家領先的科技公司，以其圖形處理單元（GPU）和人工智慧（AI）技術聞名。近年來，他們擴展到機器人領域，特別是AI驅動的機器人和人形機器人。本報告聚焦於他們的研發進展和未來前景，資料來源包括輝達官方網站、博客、新聞稿和行業分析文章，確保資訊的全面性和準確性。

當前研發進度

輝達在機器人領域的進展顯著，特別是AI和模擬技術的應用。以下是具體細節：

平台與工具：
- Isaac平台：這是一個端到端的AI機器人開發平台，包括加速庫、應用框架和AI模型，支援自主移動機器人（AMRs）、機械臂和人形機器人的開發。例如，Isaac - AI Robot Development Platform | NVIDIA Developer提到，Isaac ROS基於開源ROS 2，提供了CUDA加速的計算包和AI模型，加速高級AI機器人應用開發。
- Isaac Sim：基於NVIDIA Omniverse的模擬工具，允許開發者在物理基礎的虛擬環境中測試和優化AI驅動的機器人解決方案。Isaac Sim - Robotics Simulation and Synthetic Data Generation | NVIDIA Developer顯示，Isaac Sim支援生成合成數據、軟體在環測試和機器人學習。
- Project GR00T：這是一個專注於人形機器人基礎模型的計劃，旨在讓機器人理解自然語言並模仿人類動作。2024年3月17日的公告提到，Project GR00T是人形機器人的一個通用基礎模型，進一步推動機器人和具身AI的突破 NVIDIA Announces Project GR00T Foundation Model for Humanoid Robots and Major Isaac Robotics Platform Update | NVIDIA Newsroom。
硬體：
- Jetson系列：這是專為AI應用設計的緊湊型電腦，包括Jetson Nano和即將推出的Jetson Thor。2025年1月6日的CES上，輝達宣布Jetson Thor是專為人形機器人設計的新一代緊湊型電腦，基於Thor系統單晶片（SoC） Nvidia unveils robot training tech, new gaming chips and Toyota deal | Reuters。這將提供必要的計算能力來處理AI和機器學習任務。
合作與生態系統：
- 輝達與領先的機器人製造商和開發者合作，例如Boston Dynamics、Mentee、Neura Robotics和RobotEra。2024年7月28日的公告提到，這些合作夥伴加入了輝達的人形機器人開發者計劃，獲得早期訪問Isaac Lab和Isaac Sim等工具 NVIDIA Accelerates Humanoid Robotics Development | NVIDIA Newsroom。
最新發展：
- 2025年CES上，輝達推出了Cosmos基礎模型，生成照片般真實的視頻，用於訓練機器人和自動駕駛汽車，成本低於傳統數據 Nvidia unveils robot training tech, new gaming chips and Toyota deal | Reuters。此外，Isaac GR00T Blueprint幫助開發者使用合成運動數據訓練人形機器人，預計市場潛力巨大 NVIDIA Reveals Gaming, Creating, Generative AI, Robotics Innovations at CES | NVIDIA Blog。

未來前景

輝達在機器人領域的未來前景看漲，基於以下因素：

市場增長：
- 機器人市場，特別是人形機器人，預計將大幅增長。根據2024年10月23日的博客，全球人形機器人市場預計到2035年達到380億美元，比兩年前的預測增長六倍 Physical AI Accelerated by Three NVIDIA Computers for Robot Training, Simulation and Inference | NVIDIA Blog。這為輝達提供了巨大的市場機會。
創新與技術：
- 輝達繼續開發AI和模擬工具來提升機器人學習和性能。例如，2024年11月6日的博客提到，Isaac Lab是一個開源的機器人學習框架，基於Omniverse，支援強化學習和模仿學習 NVIDIA Advances Robot Learning, Humanoid Development With New AI and Simulation Tools | NVIDIA Blog。雲服務如OSMO也將簡化機器人開發工作流程，允許開發者在雲端運行多階段機器人工作負載。
合作與採用：
- 與行業領袖的合作確保輝達技術的廣泛採用。例如，BYD Electronics、Siemens和Teradyne Robotics等公司正在使用Isaac平台開發下一代AI機器人 NVIDIA Robotics Adopted by Industry Leaders for Development of Tens of Millions of AI-Powered Autonomous Machines | NVIDIA Newsroom。
競爭優勢：
- 輝達在GPU技術和AI晶片市場的領先地位使其在機器人領域具有競爭優勢。與Intel、Arm等競爭對手相比，輝達提供了一個整合的平台，包括硬體、軟體和模擬工具 Top NVIDIA Alternatives, Competitors。

挑戰與考量

儘管前景樂觀，但輝達也面臨一些挑戰：

競爭：
- 其他科技公司和初創企業也在投資機器人領域，例如Tesla和Boston Dynamics。輝達需要持續創新以保持領先地位 Nvidia's next move: Powering humanoid robots | TechCrunch。
監管與倫理問題：
- 隨著機器人越來越多地融入社會，可能會面臨監管和倫理挑戰，例如就業影響和機器人安全標準 Nvidia’s Great Leap Forward: Will It Usher in a Robotics Golden Age—Or Spark a Tech Dystopia?。

詳細數據與比較

以下表格比較輝達在機器人領域的關鍵技術與競爭對手：

結論

輝達目前在機器人研發方面進展顯著，特別是AI驅動的機器人和人形機器人。他們的Isaac平台、Project GR00T和Jetson Thor等工具顯示了強大的技術能力，未來前景看漲，市場增長潛力巨大。然而，競爭和監管挑戰需要持續關注。

關鍵引用

D.S.
以下是對輝達（NVIDIA）在機器人領域的研發進度與前景的整理分析，整合其技術佈局、核心產品及未來趨勢（截至2024年最新資訊）：

一、輝達機器人研發的核心技術平台

1. NVIDIA Jetson 邊緣運算平台

定位：專為機器人與自主系統設計的AI邊緣運算模組。
最新進展：
- Jetson Orin 系列（2023年強化）：提供275 TOPS算力，支持多感測器融合（LiDAR、相機、IMU）。
- 整合 NVIDIA Isaac ROS 軟體堆疊，加速ROS 2（Robot Operating System）開發流程。
應用場景：工業機械臂、物流AGV、服務型機器人。

2. NVIDIA Isaac Sim 機器人模擬平台

功能：基於Omniverse的虛擬仿真環境，用於訓練與測試機器人AI模型。
關鍵技術：
- 合成數據生成：生成逼真訓練數據，減少實機測試成本。
- 物理引擎強化：支援剛體、柔體、流體模擬（用於複雜操作任務）。

3. NVIDIA Omniverse 與生成式AI整合

生成式AI工具：
- Eureka（2023年發布）：透過LLM（大型語言模型）自動生成機器人訓練獎勵函數，加速強化學習。
- VIMA（視覺-語言-動作模型）：讓機器人理解自然語言指令並執行多模態任務。

二、輝達機器人領域的關鍵進展

1. 自主移動機器人（AMR）

合作案例：
- Medtronic：開發AI手術機器人，整合Jetson與Isaac Sim進行術前模擬。
- Zebra Technologies：物流機器人使用Isaac SDK實現倉庫導航與避障。
技術突破：
- Real-Time Path Planning：結合深度強化學習與SLAM（即時定位與地圖構建）。