首页英伟达 2025 年的物理人工智能和机器人愿景是什么？
人工智能领域正在迅速发展，其触角已从纯粹的数字空间延伸到有形的物理世界。英伟达™（NVIDIA®）是这一领域的领导者，它提出了 "物理人工智能"（Physical AI）的愿景。这一理念旨在为机器人和自主系统配备复杂的现实世界交互所需的智能、效率和适应性。通过利用先进的模拟和人工智能模型，英伟达正在为未来机器人无缝融入日常生活、处理复杂任务和解决实际问题奠定基础。本文探讨了英伟达的战略、实现战略的核心技术以及物理人工智能的潜在社会影响。
要点
物理人工智能（Physical AI）：通过机器人技术，让人工智能能够理解并接触物理世界。
模拟是基石：利用高保真模拟来有效地训练和验证人工智能模型。
GROOT：通用机器人 00 技术：英伟达开发通用机器人的基础项目。
物理 API：允许直接控制物理硬件并与之互动的软件接口。
机器人技术中的数据稀缺性：模拟克服了现实世界训练数据有限的挑战。
物理图灵测试：评估人工智能能否像人类一样自然地与物理世界互动的基准。
RoboCASA 框架：用于训练机器人完成日常家务劳动的模拟环境。
向数字表亲的转变：利用生成物理引擎作为精确数字双胞胎的灵活替代方案。
机器人核能倡导使用清洁、强大的能源，以满足先进机器人技术的需求。
产业革命：物理人工智能有望改变众多行业。
了解基础：什么是物理人工智能？
定义物理人工智能
物理人工智能标志着人工智能从软件向机器人和机器等实体系统的重大演进。这些系统可以感知周围环境，根据物理定律进行推理，并采取行动实现目标。其目标是赋予机器人在非结构化的真实世界环境中运行的智能。英伟达™（NVIDIA®）公司的吉姆-范（Jim Fan）概括了这一目标：创造能够真正理解和操纵物理世界的人工智能。
这一概念的核心是物理图灵测试
.经典的图灵测试评判的是对话智能，而物理版本则要求与环境进行无缝交互。考虑一下机器人在活动后打扫卫生或做饭的情况--它必须识别物体、浏览空间，并以与人类无异的方式完成这些动作。这需要强大的感知能力、复杂的规划能力和精确的运动控制能力。
物理人工智能将强大的算法与机器人技术和自动化相结合，有望带来更高的运行效率、更高的安全性和更强的跨应用适应性等优势。
模拟的当务之急：克服机器人技术中的数据匮乏问题
数据：人工智能的燃料
机器人人工智能的一个主要障碍是现实世界数据的稀缺。与拥有庞大数字数据集的领域不同，机器人技术依赖于物理交互数据，而物理交互数据的收集成本高、速度慢。Jim Fan 将互联网称为"人工智能的化石燃料"。
强调了现有数据是如何促进模型训练和进步的。
这种数据短缺阻碍了可靠、通用的机器人人工智能的发展。英伟达的解决方案是将高保真模拟作为物理人工智能的基本组成部分。模拟创建了逼真的虚拟世界，机器人可以在其中进行广泛的训练，在受控环境中生成大量经济高效的数据。
高保真模拟：英伟达™（NVIDIA®）构建了物理上精确的虚拟环境，让机器人能够学习和适应无数场景，而无需承担现实世界中的风险或费用。这些模拟结合了逼真的物理、照明和传感器模型，可将技能传授给实际机器人。
领域随机化：为了构建更强大的人工智能，英伟达采用了领域随机化技术。这项技术可改变模拟参数，如重力、摩擦力和光照，使人工智能处于不同的条件下。它可以防止模拟过度拟合，提高人工智能对现实世界复杂性的概括能力。有效的模拟需要速度和多样性才能接近现实。
RoboCASA：物理图灵测试训练
为此，英伟达开发了 RoboCASA 框架
该框架可模拟家庭环境。通过复制日常任务，它可以训练通用机器人适应真实世界的环境。
RoboCASA 具有高度的可定制性，可简化人工智能训练。它的一个主要特点是人工智能生成环境纹理，LLM 可创建 XML 代码来详细描述 3D 资产。这种方法造就了一个高度可定制的模拟平台。
数字双胞胎和数字表兄弟
英伟达™（NVIDIA®）的仿真框架包含数字双胞胎和数字表兄弟的概念。
.完美的数字孪生以一对一的精度反映其物理对应物，这可能具有挑战性。通常，生成物理模型（或称 "表兄弟"）是一种实用的替代方案。
数字孪生模型是一种生成式物理引擎，可能会牺牲一些精度来换取速度。它们的有效性在很大程度上取决于领域随机化的应用。
有效使用模拟：关键原则
仿真原则
英伟达™（NVIDIA®）为有效的机器人人工智能训练制定了核心原则。首先，模拟世界的速度必须比实时速度快 10,000 倍。这种加速度可让机器人体验更多场景，并加快模型迭代。最初的一百万个模拟世界看似相似，但最终会出现独特的挑战，而正是在这些边缘情况下，才会出现有意义的人工智能学习。
训练在模拟 "矩阵 "中进行，然后将知识部署到现实中。与生成模拟数据相比，收集现实世界训练数据的成本过高。
物理人工智能工具的定价
许可和开源可访问性
英伟达认为开源开发对物理人工智能的未来至关重要。在三月份的 GTC 大会上，英伟达宣布未来的核心模型将是开源的。此举旨在实现该领域的民主化，扩大物理人工智能工具的使用范围，并通过社区合作加速改进。这些模型将根据全球开发人员的意见继续发展。
未来之路：物理人工智能的优缺点
优点
显著提高多个行业的效率。
提高危险工作环境下的安全性。
提高在动态、非结构化环境中的适应性。
通过任务自动化降低成本。
通过模拟进行人工智能培训比实体试验更经济实惠。
缺点
系统开发和部署的初始投资高。
耗电量大。
人工智能系统通常仍需要人为监督或干预。
与自主系统故障或意外行为相关的潜在风险。
物理机器人硬件可能先于人工智能软件出现疲劳或故障。
英伟达物理人工智能生态系统的核心功能
物理人工智能的核心功能
英伟达™（NVIDIA®）物理人工智能战略的核心是将仿真、高保真模型和合成数据整合在一起，超越了简单的任务执行。
以下章节将详细介绍这些组件，在此仅作简要概述。
英伟达 GROOT：通用机器人 00 技术
GROOT 是英伟达公司的一个雄心勃勃的项目，旨在打造能够执行各种任务的通用机器人。该项目包括为机器人技术建立一个统一的人工智能平台，允许开发人员在不同的硬件上部署模型。GROOT 包含必要的硬件、软件和人工智能模型，为下一波智能机器人提供动力。
物理应用程序接口：缩小差距
英伟达™（NVIDIA®）展望未来，软件开发人员将使用标准化的物理应用程序接口（Physical API）轻松控制物理系统。与抽象化复杂性的软件 API 类似，物理 API 将为机器人、传感器和执行器提供一致的接口。这样，开发人员就可以专注于构建创新应用，而无需深厚的硬件专业知识。
革新行业：物理人工智能用例
用物理人工智能改变行业
物理人工智能有望改变众多行业，包括
- 制造业：实现复杂装配的自动化，以提高效率并降低成本。
- 物流：利用自动驾驶汽车和机器人简化仓库、优化交付并改善供应链。
- 医疗保健：协助手术、运送物资并为病人提供支持。
- 农业：实现作物监测、收割和其他农场工作的自动化，以提高产量并减少劳动力。
- 零售业：协助顾客、管理库存和处理交易。
- 建筑业执行危险或重复性工作，以提高工人安全并加快项目进度。
每个行业应用都依赖于高性能计算硬件。
常见问题
什么是物理人工智能？
物理人工智能是将人工智能融入物理世界，使机器人和自主系统能够与周围环境进行智能交互。
什么是物理图灵测试？
图灵测试是一项基准测试，旨在评估机器人能否像人类一样胜任物理任务。
机器人仿真和数字孪生有什么好处？
它们提供了一种安全、经济高效的方法，用于生成训练强大机器人人工智能所需的海量数据集。
什么是 GROOT？
英伟达™（NVIDIA®）公司的一项计划，旨在为创建多功能、通用型机器人开发一个基础平台。
相关问题
机器人人工智能开发的未来将面临哪些挑战？
为机器人开发人工智能面临着巨大的障碍，包括训练所需的海量数据、高质量真实世界数据的稀缺性以及获取这些数据的高昂成本。这些挑战加剧了人工智能开发的典型困难。一个更广泛的问题是，人工智能的预培训已经开始耗尽现成的数据源。
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数字孪生模型是一种生成式物理引擎，可能会牺牲一些精度来换取速度。它们的有效性在很大程度上取决于领域随机化的应用。
有效使用模拟：关键原则
仿真原则
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训练在模拟 "矩阵 "中进行，然后将知识部署到现实中。与生成模拟数据相比，收集现实世界训练数据的成本过高。
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什么是物理图灵测试？
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