当地时间1月5日，2026国际消费电子展（CES）拉斯维加斯展会现场，英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表主题演讲，抛出重磅行业判断：物理人工智能（Physical AI）的“ChatGPT时刻”已经到来。AI技术将正式从虚拟屏幕走向物理世界，机器人产业迎来规模化变革的关键节点。

　　现场，黄仁勋表示，发布了多款机器人“大脑”的开源基础模型。同时宣布，包括波士顿动力、Caterpillar、Franka Robotics、Humanoid、LG电子和NEURA Robotics在内的头部企业，均在利用英伟达机器人技术栈推出全新的AI驱动型机器人。

　　黄仁勋在演讲中系统阐释了人工智能的四阶段演进路径：感知AI（Perception）、生成AI（Generation）、代理AI（Agentic）与物理AI（Physical）。他强调，物理AI的核心突破在于让模型真正理解现实世界的物理规律，“当AI能够掌握质量、摩擦、惯性、动量守恒这些基础原理，才算真正Kaiyun走出屏幕，具备与物理世界交互、推理并规划行动的能力”。这一技术跃迁将破解当前机器人产业成本高昂、功能单一、编程复杂的核心痛点，推动能够快速学习多种任务的“通专结合”型机器人成为下一代技术浪潮的核心方向。

　　为降低物理AI开发门槛，英伟达此次推出三大核心开源模型，构建起从环境认知到动作执行的技术闭环。其中，NVIDIA Cosmos Transfer 2.5与Cosmos Predict 2.5组成开源可定制的“世界模型”，具备理解现实世界物理属性和空间关系的能力，可生成符合物理定律的合成数据，并在模拟环境中完成机器人策略评估。这一功能有效解决了自动驾驶等物理AI应用现实测试风险高、成本高的难题，为开发者提供了安全高效的虚拟测试环境。

　　针对机器的认知推理能力，NVIDIA Cosmos Reason 2视觉语言模型（VLM）正式亮相，该模型赋予机器类人化的视觉推理与决策能力，可借助先验知识和物理常识处理复杂场景。而面向备受关注的人形机器人赛道，NVIDIA Isaac GR00T N1.6视觉语言动作（VLA）模型实现关键突破，其基于Blackwell架构优化，融合Cosmos Reason 2的推理能力，可实现人形机器人关节级的全身精准控制，任务成功率较前代提升40%；同时依托合成数据训练，将传统3个月的训练周期压缩至36小时，数据效率提升60倍，并支持自然语言指令与环境感知的多模态交互。

　　开发工具链的升级同步落地，打通技术研究到产业应用的关键链路。英伟达在GitHub发布开源框架NVKaiyunIDIA Isaac Lab-Arena，该框架与Lightwheel合作设计，整合Libero、Robocasa等行业领先基准，为大规模机器人策略评估和基准测试提供协作系统，实现测试标准化，保障机器人技能部署前的稳健可靠。另一款云原生编排框架NVIDIA OSMO则将合成数据生成、模型训练、软件在环测试等工作流整合至统一控制台，支持从工作站到混合云的多环境部署，目前已被Hexagon Robotics采用并集成至微软Azure Robotics Accelerator工具链。

　　开源生态的协同扩张成为本次发布的核心亮点。英伟达与Hugging Face达成深度合作，将GR00T系列模型及Isaac Lab-Arena框架整合至LeRobot开源机器人库，实现200万英伟达机器人开发者与1300万Hugging Face AI构建者的生态联通。双方适配的Hugging Face Reachy 2人形机器人可与NVIDIA Jetson Thor硬件无缝协作，桌面机器人Reachy Mini则支持与NVIDIA DGX Spark联动，开发者可直接调用相关模型开展端到端开发。据悉，英伟达2025年已在Hugging Face贡献650个开源模型和250个数据集，相关资源下载量在开源社区遥遥领先。

　　硬件支撑体系同步升级，为物理AI运行提供算力保障。英伟达发布搭载Blackwell架构的全新Jetson T4000模组，作为现有Jetson Orin客户的升级选项，其在特定功耗下性能较上一代提升4倍；面向高端场景的Jetson Thor机器人计算机成为产业合作焦点，NEURA Robotics、智元机器人、LG电子等企业已展示基于该平台的工业、家用机器人产品。此外，面向工业边缘场景的IGX Thor平台也宣布即将上市，形成覆盖不同算力需求的硬件矩阵。

　　产业落地的协同效应已初步显现。发布会现场，黄仁勋身后十余款形态各异的机器人集体亮相，涵盖人形、轮式、桌面、清洁机器人及工程机械、无人机、手术辅助设备等多元场景，直观展现了物理AI技术的跨领域适配能力。

　　全球行业领军企业已纷纷加入英伟达生态，加速技术落地进程。其中，Franka Robotics、NEURA Robotics利用GR00T模型开展机器人行为仿真训练，大幅提升研发效率；医疗领域的LEM Surgical借助相关技术优化手术机器人系统，提升手术精准度与安全性；梅赛德斯-奔驰也宣布成为合作方，搭载英伟达相关模型的自动驾驶汽车今年将陆续上市，推动物理AI在智能交通领域的规模化应用。此外，波士顿动力、Caterpillar、Humanoid、LG电子等企业均在基于英伟达机器人技术栈，打造全新AI驱动型产品。

　　“英伟达拥有从Jetson处理器、CUDA架构、Omniverse仿真平台到开放物理AI模型的全栈技术，正赋能全球合作伙伴生态，用AI驱动机器人变革各行各业。”黄仁勋强调，开源策略的核心是让开发者绕过资源密集型的预训练环节，聚焦创新应用开发。