NVIDIA 週一在 SIGGRAPH 會議上推出一系列針對機械人開發者的新技術，當中最受矚目的 Cosmos Reason 擁有 70 億參數，專門為實體 AI 應用和機械人設計。模型具備記憶和物理理解能力，讓機械人能夠「推理」並規劃下一步行動。
新發布的產品還包括 Cosmos Transfer-2，這個技術能從 3D 模擬場景或空間控制輸入加速生成合成數據。NVIDIA 同時推出 Cosmos Transfer 的精簡版本，在保持功能的同時大幅提升運行速度。這些模型可用於製作合成文字、圖像和影片數據集，供訓練機械人和 AI 代理使用。
NVIDIA 行政總裁黃仁勳表示機械人的 ChatGPT 時刻即將來臨。他指出世界基礎模型對推進機械人和自動駕駛發展至關重要，但並非所有開發者都擁有訓練自家模型的專業知識和資源。NVIDIA 創建 Cosmos 的目的是讓實體 AI 民主化，令一般機械人技術觸手可及。
NVIDIA 還推出新的神經重建庫，包括一種渲染技術，讓開發者能使用傳感器數據模擬真實世界的 3D 環境。這項渲染功能正整合到開源模擬器 CARLA，該平台在開發者社群中廣受歡迎。Omniverse 軟件開發工具包也獲得更新。
機械人產業爆發式增長 創造萬億商機
全球機械人市場正經歷前所未有的增長。根據 Mordor Intelligence 數據，2025 年市場規模達到 736.4 億美元（約 5,744 億港元），預計到 2030 年將增長至 1,853.7 億美元（約 14,459 億港元），年複合增長率達 20.28%。
協作機械人（cobots）成為增長最快的領域，預計到 2030 年的年複合增長率高達 26.71%。這類機械人能夠安全地與人類並肩工作，成本較低且易於編程，特別受到中小企業歡迎。亞太地區保持市場領導地位，佔全球機械人市場 50.4% 的份額，而中東地區以 21.84% 的年複合增長率成為增長最快的地區。
製造業和物流業依然是機械人應用的主要領域。Amazon 正將其機械人業務擴展至倉庫以外，推出自動化雜貨店試點項目。IDTechEx 市場研究預測，從 2025 年到 2045 年，協作機械人銷量將增長 6,100%，包裝和碼垛在食品飲料行業的增長尤其迅速。
工業機械人成本持續下降，推動更廣泛的採用。Statista 分析顯示，過去十年部署工業機械人的成本不斷下降，預計 2025 年每台機械人成本低至 10,856 美元，較 2017 年的 27,000 美元大幅下降。
Cosmos 平台如何改變遊戲規則
Cosmos 平台解決了實體 AI 開發面臨的核心挑戰：數據稀缺和計算成本高昂。傳統上，訓練機械人需要大量真實世界數據，收集過程既耗時又昂貴。Cosmos 世界基礎模型讓開發者能夠輕鬆生成大量逼真的、基於物理的合成數據來訓練和評估現有模型。
該平台採用開放模型授權，意味著各種規模的開發者都能免費使用。開發者可以在 NVIDIA API 目錄預覽首批模型，或從 NVIDIA NGC 目錄或 Hugging Face 下載完整模型系列和微調框架。這種開放策略大幅降低了進入門檻，讓小型公司和獨立開發者能夠在傳統上由資源雄厚組織主導的領域競爭。
Cosmos 的實際應用已經展現成效，Waabi 自動駕駛公司正評估該平台用於數據整理和模擬開發。機械人初創公司 Hillbot 使用 Cosmos 生成數 TB 的高保真 3D 環境來訓練機械人。Uber 與 NVIDIA 合作，結合其豐富的駕駛數據集與 Cosmos 的能力，加速自動駕駛移動開發。
使用 NVIDIA 最新的 Blackwell GPU，Cosmos 能在 14 天內處理 2,000 萬小時的影片數據，而使用傳統 CPU 系統完成同樣任務通常需要超過三年。其影片標記器實現 8 倍的壓縮率，同時數據處理速度提升 12 倍。
領先企業紛紛採用 搶佔市場先機
多家行業領導者已成為 Cosmos 的早期採用者，1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot、IntBot、NEURA Robotics、Skild AI、Virtual Incision、Waabi 和小鵬汽車等機械人和汽車公司，以及共享出行巨頭 Uber 都已開始使用該平台。
NEURA Robotics 特別強調 Cosmos 帶來的變革性影響，NVIDIA 表示 Cosmos 生成逼真合成數據的能力大幅加速了其 AI 模型的訓練，顯著減少時間和成本。其影片轉動作技術讓 NEURA 的機械人能夠理解和複製複雜任務，達到前所未有的精確度。
Virtual Incision 正探索將 Cosmos 部署在未來的手術機械人中。NVIDIA 認為 Cosmos 的推理能力和物理理解對於需要極高精確度的醫療應用至關重要。這種跨行業的採用展示了該平台的多功能性和潛在影響力。
NVIDIA 還與 Google DeepMind 合作，整合 SynthID 來為 AI 生成的輸出添加水印，確保內容透明度和負責任的 AI 使用。這種對安全和道德考量的關注對於在敏感應用中建立信任至關重要。
企業如何把握機械人 AI 機遇
企業應該立即評估機械人技術能夠提升效率的業務，製造業可以通過部署協作機械人來處理重複性任務，讓人類員工專注於更高價值的工作。物流公司能夠使用自主移動機械人優化倉庫運營和最後一哩配送。醫療機構可以探索服務機械人協助病人護理和設施管理。
投資策略需要平衡長期願景與短期回報，機械人即服務（RaaS）模式讓企業能夠以訂閱方式部署機械人，無需大量前期資本投資。這種模式特別適合希望測試機械人解決方案而不承擔全部擁有成本的中小企業。
人才發展成為關鍵成功因素，企業需要投資培訓現有員工，讓他們能夠與機械人系統協作。這包括技術技能如編程和維護，以及軟技能如適應新工作流程和人機協作。建立跨職能團隊，結合機械人專家、領域專家和營運人員，確保成功實施。
合作夥伴關係能夠加速採用和創新，企業應該考慮與機械人製造商、系統整合商和技術供應商建立戰略聯盟。參與行業聯盟和研究計劃可以提供獲取最新技術和最佳實踐的機會。
黃仁勳預測實體 AI 將革新價值 50 萬億美元的製造和物流業。從汽車、卡車到工廠和倉庫的一切移動物體都將成為機械人並由 AI 驅動。企業現在採取行動，利用像 Cosmos 這樣的平台，將在這個轉型中處於領先地位，而等待觀望的企業可能會發現自己落後於更敏捷的競爭對手。
來源：NVIDIA
