英伟达CEO黄仁勋受邀参加今年的CES展会，他在今天的开幕主题演讲中强调了两个核心：新显卡和AI，信息量极大。
黄仁勋表示：得益于AI对纹理和压缩算法的学习，英伟达新一代显卡RTX Blackwell 5090的性能是此前4090的两倍。新推出的Blackwell超级芯片与英伟达上一代相比，每瓦性能提高了四倍。
在工业数据化方面，未来每个工厂都将拥有一个与真实工厂运作方式完全相同的数字孪生体。一切都在模拟中进行。
黄仁勋预测：自动驾驶很可能是第一个万亿美元级的机器人产业。机器人技术领域有望成为世界上规模最大的技术产业。
他称，自动驾驶革命已经到来。
全球每年生产1亿辆汽车，道路上行驶的汽车有10亿辆，每年行驶里程达万亿英里，所有这些汽车都将实现高度自动驾驶，甚至即将实现完全自动驾驶。这将是一个极其庞大的产业，我预测这很可能是第一个万亿美元级的机器人产业。我们的业务，请注意，仅仅是这些开始投产的汽车中的一部分，规模就已经达到40亿美元，今年的运行速度可能约为50亿美元。
今天，我们宣布我们下一代汽车处理器——Thor。
这是Thor，一款机器人电脑，它接收并处理来自大量传感器的信息，包括无数个高分辨率摄像头、雷达和激光雷达。该芯片将传感器数据转换成标记，放入转换器并预测下一条路径。
Thor的处理能力是上一代Orin的20倍，而Orin是目前自动驾驶车辆的行业标准。Thor已全面投产，并广泛应用于各种机器人，例如自主移动机器人（AMR），可作为机器人或机械手的大脑。它是一款通用的机器人计算机。
机器人技术领域，特别是人形机器人和通用机器人技术，即将迎来ChatGPT时刻般的突破。
使能技术将推动通用机器人技术在未来几年取得令人惊讶的快速发展。通用机器人技术的重要性在于，它能创造出无需特殊环境就能适应“棕色地带”的机器人。
这三种机器人是：自主机器人和自主AI（信息工作者）；自动驾驶汽车（适应已建成的道路和城市）；人形机器人。如果我们拥有解决这三项问题的技术，这将是世界上规模最大的技术产业。
关键在于如何训练这些机器人，而对于人形机器人而言，模仿信息的收集尤其困难，因为汽车只需驾驶即可收集数据。
我们一直在探索人形机器人的运动学习。直接模仿人类演示对机器人来说效率低下，因此我们需要一种巧妙的方法，利用少量的人类演示数据，通过人工智能和Omniverse合成生成海量合成运动数据，从而让AI学习执行任务。
NVIDIA Isaac Groot合成运动生成的蓝图是一个基于模仿学习的仿真工作流程，能够从小数量的人类演示中生成指数级的大型数据集。最后，在将策略部署到真实机器人之前，开发人员可以在IsaacSim中进行软件在环测试和验证。
财经自媒体联盟
第一财经日报 
每日经济新闻 
贝壳财经视频 
尺度商业 
财联社APP 
量子位 
财经网 
华商韬略 
4000520066 欢迎批评指正
All Rights Reserved 新浪公司 版权所有
