英伟达CES 2026：聚焦"物理AI"，开源机器人基础模型开启新篇章
在2026年国际消费电子展（CES）上，英伟达公司以"物理AI"为核心主题，展示了其在人工智能与机器人技术融合领域的最新进展。此次展会中，英伟达宣布推出开源机器人基础模型平台，并展示了一系列基于该平台的应用场景，引发了科技界的广泛关注。
一、技术发布背景与行业趋势
近年来，人工智能技术正从数字世界向物理世界延伸。英伟达观察到，随着自动驾驶、工业自动化、服务机器人等领域的快速发展，市场对能够理解和交互物理环境的AI系统需求日益增长。这种需求推动着AI技术从单纯的感知和决策，向具备物理操作能力的方向发展。
在CES 2026展前发布会上，英伟达高级副总裁提到："我们正见证着AI发展的新阶段，物理AI将成为连接数字智能与现实世界的关键桥梁。"这一观点得到了多位行业分析师的认同，他们指出，物理AI的发展将重塑制造业、物流业和消费服务等多个行业。
二、开源机器人基础模型架构
英伟达此次推出的开源机器人基础模型（Open Robotics Foundation Model, ORFM）采用模块化设计，包含三个核心组件：
多模态感知系统：整合了视觉、听觉、触觉和空间感知能力，能够处理来自不同传感器的异构数据。该系统支持多种常见工业传感器接口，降低了硬件适配门槛。
物理推理引擎：基于改进的Transformer架构，专门优化了对物理规律的学习能力。模型通过自监督学习方式，从大量物理交互数据中理解物体属性、运动规律和因果关系。
动作生成模块：采用分层强化学习框架，将复杂动作分解为可管理的子任务序列。该模块支持实时动作规划，能够适应动态变化的环境。
技术白皮书显示，ORFM的参数量达到170亿，在包含2000亿token的物理交互数据集上进行了预训练。英伟达表示，选择开源这一模型旨在促进生态发展，降低中小企业和研究机构的创新门槛。
三、应用场景展示
在CES展区，英伟达设置了多个演示区域，展示了ORFM在不同场景下的应用潜力：
工业制造：与某汽车制造商合作展示的机械臂系统，能够完成精密零件组装任务。通过视觉定位和力反馈控制，机械臂可以自适应不同尺寸的工件，组装精度达到0.02毫米。
物流仓储：自主移动机器人（AMR）演示了动态避障和路径规划能力。在模拟仓库环境中，机器人能够识别突然出现的障碍物，重新规划路径并保持运行效率。
医疗辅助：与医疗设备公司联合开发的康复机器人，通过触觉反馈系统帮助患者进行上肢运动训练。系统能够实时监测肌肉活动，调整辅助力度，记录训练数据供医生分析。
消费服务：家用服务机器人展示了物品整理和简单烹饪能力。通过持续学习，机器人能够识别新物品并掌握新的操作技能，逐步提升服务水平。
四、开发者支持计划
为推动ORFM的广泛应用，英伟达同时宣布了开发者支持计划：
模型仓库：提供预训练模型和微调工具包，支持开发者根据特定场景进行定制化开发。
仿真平台：推出基于Omniverse的物理仿真环境，开发者可以在虚拟空间中测试和优化机器人算法，降低实物测试成本。
硬件参考设计：发布适用于不同应用场景的机器人硬件参考设计，包括计算单元、传感器套件和执行机构等。
技术社区：建立在线开发者社区，提供技术文档、教程和论坛支持，促进经验交流和问题解决。
五、行业反响与未来展望
多家科技媒体报道指出，英伟达的开源策略可能改变机器人开发格局。传统上，机器人开发需要大量专业知识和资源投入，而ORFM的推出使得更多团队能够参与到这个领域。
行业分析师认为，物理AI的发展仍面临诸多挑战，包括数据获取、安全性和可靠性验证等。英伟达的开源模型为解决这些问题提供了新的思路，通过社区协作可以加速技术迭代。
据展会现场透露的信息，英伟达计划在未来18个月内持续更新ORFM，增加对更多传感器类型的支持和更复杂的物理场景适应能力。同时，公司正在与多家标准组织合作，推动物理AI相关标准的制定。
CES 2026上英伟达的展示表明，物理AI正从概念走向实际应用。开源机器人基础模型的推出，为这个新兴领域的发展注入了新的动力，其长期影响值得持续关注。随着技术的不断进步，物理AI有望在提升生产效率、改善生活质量等方面发挥越来越重要的作用。
