NVIDIA 推动生成式 AI 与机器人相结合

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香港云服务器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服务器租用大语言模型（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高防服务器全球范式 。

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），免费模板展现出 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
。