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      黃仁勛做機器人,先來中國搞了個朋友圈

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      圖片來自NVIDIA

      ?有界UnKnown原創

      作者丨錢江

      編輯|山茶

      黃仁勛過年很忙。

      從1月15日到1月21日,為了參加英偉達公司年會,黃仁勛先后輾轉深圳、北京、中國臺灣和上海。

      這并不新鮮。去年春節前,黃仁勛也曾到訪這幾座城市。之所以說這次有所不同,是因為這次圍繞在黃仁勛的不再是智能汽車、AI算力這樣老生常談的話題,取而代之的是人形機器人。

      這次中國之行,黃仁勛除了公司年會之外,還在北京單獨舉辦了一場對外的迎春晚宴,邀請了一波英偉達生態合作伙伴。其中中國機器人獨角獸,成了這場晚宴上的重頭戲。

      宇樹、銀河通用、帕西尼、加速進化等機器人公司高管均在現場,他們不僅與黃仁勛同框合影,在餐桌上也坐在黃仁勛左右。

      這是黃仁勛第一次集中性地在公開場合與中國機器人公司“團建”。



      這場晚宴,距離黃仁勛在CES上與14臺人形機器人同時登臺、公布英偉達訓練機器人的平臺“世界模型Cosmos”過去還不到半月。

      那場會議上,中國人形機器人占據半壁江山,宇樹、傅立葉、小鵬、智元、星動紀元、銀河通用6家中國人形機器人與黃仁勛同臺。

      肉眼可見的,黃仁勛在不斷強化“英偉達”與“中國人形機器人”之間的關聯。

      那么,黃仁勛什么如此頻繁的攢局,要將這些機器人企業聚在一起?又為何如此看重中國的機器人企業呢?



      為什么要交機器人朋友?

      吃飯喝酒,說到底是為“交朋友”,這幾乎是中國的一種文化傳統。但黃仁勛要交的這個朋友卻并不簡單,為此英偉達甚至已經籌謀了一年之久。

      2024年2月,英偉達高級科學家Jim Fan宣布成立通用具身智能研究實驗室GEAR。在Jim Fan的帶領之下,英偉達啟動了在人形機器人領域的布局謀略,并在接下來的一年里,針對人形機器人訓練問題完成了兩件大事。

      第一件事情,是針對人形機器人訓練場所構建一整套軟件生態。

      正如我們在《黃仁勛,有個機器人夢》(點擊閱讀)一文中所說的,英偉達搭建了一套機器人仿真訓練平臺,包括訓練機器人的虛擬場景構建平臺Omniverse、用于機器人行為仿真的平臺Isaac Sim、用于機器人算法訓練與優化的平臺Isaac Lab,并且為機器人的大腦做了一個通用模型Project GR00T。



      第二件事情,是針對人形機器人泛化過程的卡點“數據”問題,開發了一套可以無限模擬現實世界物體的世界模型Cosmos。這套模型試圖通過合成數據來獲得準確的物理數據。

      這兩套動作對人形機器人企業而言十分富有吸引力,它們可以降低人形機器人物理測試風險和成本,從而將物理世界的試錯成本轉化為數字世界的算力迭代。

      黃仁勛看中人形機器人市場已經不是什么秘密,而如今他之所以大張旗鼓的為機器人構建軟件生態,其實是想復制英偉達在GPU上的成功。

      本質上,英偉達的軟件生態都借助于它的算力優勢而建成,因為不論是機器人訓練需要的仿真場所還是合成數據,都需要用到大量芯片來進行算力支持。

      事實上,早年間英偉達也通過芯片搭了一趟機器人順風車。

      2014年,英偉達上線Jetson系列的第一代產品Jetson TK1,它采用了Tegra K1 SoC,這個芯片包含了四核ARMCortex-A15CPU和一個基于Kepler架構的GPU,有192個CUDA核心,這款芯片可應用于機器人領域,主要目的是為機器人提供“智能大腦”。

      但黃仁勛顯然不滿足于只做硬件,因此有了當下在人形機器人領域的一系列軟件生態布局。

      而這套基于芯片基礎上的生態,很容易讓人聯想到被外界視為英偉達護城河的CUDA生態,當年黃仁勛也是用這一套生態將開發者與英偉達牢牢綁定。

      通過CUDA,開發者可以將原先僅用于圖形計算的GPU,變為可以實現并行計算的通用芯片,并且,CUDA支持C語言,這讓開發者的使用門檻幾乎為零,黃仁勛投入大量資源,讓每一個版本的GPU都兼容CUDA能力。



      但看似完美的CUDA,在一開始卻無人問津,開發者并不想要放棄現有的工具轉而使用CUDA。

      于是,黃仁勛開始主動教育市場,結交各類“朋友”。比如向生物學、材料科學等領域開發者贈送芯片;與高校合作進行GPU學術培訓;向石油天然氣公司展示CUDA在地震數據處理中的加速效果;與基因測序公司合作,證明CUDA可加速基因組學分析。

      2012年,在一場視覺識別挑戰賽中,杰弗里·辛頓和他的學生利用GPU驅動深度學習,生成的參賽作品AlexNet拔得頭籌,自此,“英偉達”與“人工智能”有了深度綁定,黃仁勛成功地將“CUDA”與“GPU”劃上了等號。

      10多年后的今天,以LLM大語言模型為標志性節點的AI新時代,更是讓GPU供不應求。

      至此,在英偉達的努力之下,在2006年還是一個沒有明確前景的CUDA的誕生,18年后讓英偉達成為行業標桿。

      如今,黃仁勛在人形機器人領域看到了同樣的機會,他想要將GPU的成功路徑復用在人形機器人領域。

      這一次,黃仁勛以“仿真”為切入口,讓所有人形機器人都進入到英偉達構建的仿真生態進行訓練。

      同樣,做生態的核心抓手是用戶,只有足夠多的機器人入場,這一套生態才能正常運轉。

      這也是黃仁勛積極結交人形機器人朋友的核心原因。

      這一次,人工智能需要高算力已經成為全世界的共識,再基于之前做CUDA的經驗,黃仁勛也不需要再等待18年。



      為什么是中國?

      只有以行業第一名的速度,吸引足夠多的玩家入場,這套人形機器人生態才能玩轉起來,它才具備定義行業標準的能力。

      黃仁勛能夠成功做出CUDA生態,就是因為他是行業第一個做CUDA,并且持續吸引足夠多的開發者使用CUDA。也正因如此,AMD等競爭對手才難以超越英偉達的GPU地位。

      這一次,黃仁勛以同樣的方法吸引人形機器人玩家入場。而中國,就是他做人形機器人生態的首要“破局”陣地。

      首先,中國具備人形機器人本體供應鏈優勢,在人形機器人數量級上位居全球Top,滿足英偉達做人形機器人生態玩家數量級增長的需求。

      根據摩根士丹利報告顯示,就全球范圍來看,從2022年開始中國新增的人形機器人數量逐年上升,到2024年新成立35家人形機器人公司,位居全球第一。



      ▲《Humanoid Horizons: Is the ChatGPT moment here?》,Morgan Stanley Research

      這也得益于中國機器人供應鏈的集群效應,長三角、珠三角等地區集中零部件供應商、研發機構,有利于機器人產業降本增效。

      在這樣的背景之下,陸續有中國人形機器人公司宣布量產,智元機器人2024年年底宣布量產前臺商用機器人,宇樹、傅立葉也紛紛宣布量產。

      其次,中國還沒有出現能夠定義人形機器人軟件標準的企業,也就是做人形機器人領域的“通用大模型”,又叫“具身大模型”,而這也給了英偉達做第一名的機會和空間。

      在具身大模型領域,國外巨頭十分重視并早已布局,谷歌更是完成從Saycan到RT-H的多次迭代。相比較而言,國內大廠還沒有這一領域推出專門的大模型。

      但在2024年Q4,中國資本市場也開始出現一些具身大模型領域的獨角獸企業的身影。

      這些企業里,有主攻具身大模型并且自研硬件做適配的。比如2024年11月,完成超2億元Pre- A輪融資的星海圖,核心做端到端的AI算法,在硬件上發布了機械臂產品A1、輪式仿生機器人R1、矢量控制底盤X1。

      也有更側重于機器人靈巧性操作研發的企業。比如同樣在2024年11月,李飛飛學生擔任聯創的靈初智能完成天使輪融資,更關注機器人的靈巧操作,教會機器人串聯多個動作。

      也有類似于英偉達做機器人通用模型的國內企業。2024年12月,一度因幫人類“刮胡子”而風靡全網的穹徹智能完成數億元Pre-A+輪融資。穹徹智能發布穹徹具身大腦Noematrix Brain,通過“力”感知讓機器人更好地適應物理世界。

      雖然中國資本市場也開始關注具身大模型,但各家企業基本都是各自為陣,行業標準難以統一。

      這可能會形成的結果是,做硬件的本體公司自研軟件,做軟件研發的企業又重新研究硬件適配模型。

      從這個角度來看,對于英偉達而言,中國人形機器人需要一個通用大模型,來做成行業標準。

      數量夠多、市場夠大,具身大模型的第一名還沒出現,中國,就是黃仁勛下一個復制“CUDA生態”的優質市場。

      事實上,中國機器人本體公司也“不負眾望”,某種程度上成為英偉達機器人生態的“宣傳代表”,給英偉達的機器人生態造勢。

      英偉達高級科學家Jim Fan在X上也不停地給中國機器人公司點贊。

      比如,宇樹就多次出現在Jim Fan的視野。

      春節后,宇樹G1“科比上身”打籃球的視頻刷屏,可以完成跳躍、投籃一系列打球動作。



      甚至能跳APT舞蹈:



      Jim Fan在X上介紹使用的是英偉達與卡耐基梅隆大學共同研發的ASAP框架,這套框架是一個Sim2Real2Sim模型,可以使機器人動作更加靈活。

      在這之前,宇樹發布G1機器人可以在各種地形上“奔跑”的視頻,遭受到各方質疑是特效,Jim Fan率先在X上詳細倒推G1實現“滿地跑”所需要的技術,并且為G1站臺否認其是特效。



      中國機器人公司Engine AI發布其人形機器人“非常自然的步行步態”帖子,也引起Jim Fan的注意,他一度懷疑是否人工合成,很快確認了其Sim2Real是在英偉達Isaac2模擬器中訓練的神經網。



      準確地說,Jim Fan點贊的都是英偉達機器人生態里、使用了英偉達服務的中國機器人公司。

      選中中國,是英偉達人形機器人生態破局的開始。



      結語

      從黃仁勛和英偉達高級科學家Jim Fan的頻繁互動中,可以看出英偉達對中國機器人充滿了好感。

      從英偉達北京答謝會的影像資料中,可以看出,這不是一場嚴肅的交流會,而是一場輕松的“好友線下見面會”。比如開頭的照片里,黃仁勛密切地與機器人公司創始人合影同框,照片中的嘉賓穿著十分休閑。

      他們也同桌共飲,一邊喝酒聊天,一邊欣賞著帶有濃厚中國傳統文化意義的“臉譜”。

      除了和機器人背后的老板打成一片,黃仁勛現場也和機器人互動。在和加速機器人Booster T1互動的過程中,黃仁勛一邊摸著T1的頭一邊夸贊“Good Boy”,即便被T1 的拳頭“擊中”了一次,也歡樂地在T1胸前留下親筆簽名。

      酒桌上的觥籌交錯之后,中國人形機器人和英偉達開啟一場互惠互利的來往。

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