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黄仁勋演讲总结(2种显卡，1个开源大模型，1个数据采集平台)

news 来源：原创 2025/5/9 6:40:07

研发算力显卡RTX50系列，PC端显卡GB10，开源大模型Cosmos（用于机器人和自动驾驶）， Isaac GR00T（人形机器人的数据采集平台）。

新一代 RTX 50 系列显卡

RTX 50 系列 GPU，相对之前系列，最明显的是5090的显存增加到了32G，这对做算法的研究的很有帮助，另外算力等主要指标都有大幅度提升。

现场公布的售价如下：

其中，RTX 5090和RTX 5080将在1月上市，RTX 5070 Ti和RTX 5070在2月上市。

发布全球最小的个人AI超级计算机——Project Digits。性能强悍，2000亿参数的大模型，直接在个人电脑就能跑。

Project DIGITS的关键，就在于它搭载的全新Grace Blackwell超级芯片（GB10）。可连接多达72个Blackwell GPU。

其指标如下：

开源允许商用的世界基础模型——Cosmos。

Cosmos拥有一套开放的扩散和自回归模型，还有先进的视频tokenizer、护栏和加速数据处理流程，专为开发机器人和自动驾驶而设计。这些模型接受了18000万亿次tokens的训练，包括2000万小时的真实世界自动驾驶、机器人、无人机镜头和合成数据，通过训练“教AI理解物理世界。”

一共介绍了三类模型：Nano、Super、Ultra

Nano：超低延迟的实时模型，适合边缘端设备部署；

Super：高性能基线模型，支持开箱即用的微调与部署；

Ultra：最高准确度和质量，适合大规模数据中心场景。

这些模型的参数约为40亿~140亿，无论企业规模大小都可以自由使用Cosmos。

目前，机器人公司1X、Agility Robotics，以及自动驾驶领域的Uber、小鹏、比亚迪等已经开始了首批试用。

在接下来的二十年里，人形机器人市场预计将达到 380 亿美元。为满足这一巨大需求，特别是在工业和制造业领域，NVIDIA 正在发布一系列机器人基础模型、数据管道和模拟框架，以加速下一代人形机器人的开发工作。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）今天在国际消费电子展（CES）上宣布，用于合成运动生成的 NVIDIA Isaac GR00T 蓝图可帮助开发者生成指数级规模的合成运动数据，以便使用模仿学习来训练他们的人形机器人。

模仿学习是机器人学习的一个子集，它使人形机器人能够通过观察和模仿人类专家的演示来获取新技能。在现实世界中收集这些大量、高质量的数据集既繁琐又耗时，而且往往成本高昂得令人望而却步。实施 Isaac GR00T 合成运动生成蓝图使开发者能够仅从少量人类演示中轻松生成指数级规模的合成数据集。

从 GR00T - 遥操作（Teleop）工作流程开始，用户可以利用 Apple Vision Pro 在数字孪生中捕捉人类动作。这些人类动作由模拟中的机器人模仿并记录下来，用作真实数据。

然后，GR00T - 模仿（Mimic）工作流程将捕获的人类演示扩展为更大的合成运动数据集。最后，基于 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA Cosmos 平台构建的 GR00T - 生成（Gen）工作流程通过域随机化和 3D 放大以指数方式扩展该数据集。

该数据集随后可作为机器人策略的输入，在 NVIDIA Isaac Lab（一个用于机器人学习的开源模块化框架）中教机器人如何有效且安全地移动并与环境交互。

NVIDIA Isaac GR00T、Omniverse 和 Cosmos 共同助力物理人工智能和人形机器人创新实现巨大飞跃。包括波士顿动力（Boston Dynamics）和 Figure 在内的主要机器人公司已开始采用 Isaac GR00T 并展示了成果。

人形机器人软件、硬件和机器人制造商可以申请提前加入 NVIDIA 的人形机器人开发者计划。