生成式人工智能正在重塑价亿美元的产业，而英伟达公司作为智能机器人领域的领跑者，正在抓住这一机遇。 英伟达™（NVIDIA®）机器人与边缘计算副总裁Deepu Talla在今天的CES展前特别演讲中详细介绍了英伟达™（NVIDIA®）及其合作伙伴如何将人工智能与机器人技术相结合。

英伟达™（NVIDIA®）机器人与边缘计算事业部副总裁 Deepu Talla 详细介绍了英伟达™（NVIDIA®）及其合作伙伴如何将生成式人工智能与机器人技术结合在一起。

Talla说："人工智能驱动的自主机器人正被越来越多地用于提高效率、降低成本和解决劳动力短缺问题。"

参与创造

英伟达从一开始就一直是生成式人工智能革命的核心。十年前，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋亲手将第一台英伟达 DGX AI 超级计算机交付给 OpenAI。现在，得益于 OpenAI 的 ChatGPT，生成式人工智能已成为当代发展最快的技术之一。

而这一切才刚刚开始

Talla 预测，生成式人工智能的影响将超越文本和图像生成，进入家庭和办公室、农场和工厂、医院和实验室。关键在于LLM 类似于大脑的语言中心，将让机器人更自然地理解和响应人类的指令。这些机器将能够不断地向人类学习、相互学习以及向周围的世界学习。

Talla说："鉴于这些特性，生成式人工智能非常适合机器人技术。"

机器人如何使用生成式人工智能

Agility Robotics、NTT 和其他公司正在将生成式人工智能融入机器人，帮助它们理解文本或语音命令。Dreame Technology 公司的机器人吸尘器正在生成式人工智能模型创建的模拟生活空间中接受训练。而 Electric Sheep 公司正在开发一种用于自动割草的世界模型。

英伟达™（NVIDIA®）的技术，如英伟达™（NVIDIA®）Isaac和Jetson平台，为开发和部署人工智能机器人提供了便利，目前已有120多万开发人员和1万多家客户与合作伙伴依赖这些技术。

其中许多公司都参加了本周的 CES，包括 Analog Devices、Aurora Labs、Canonical、Dreame Innovation Technology、DriveU、e-con Systems、Ecotron、Enchanted Tools、GluxKind、Hesai Technology、Leopard Imaging、Segway-Ninebot、Nodar、Orbbec、Qt Group、Robosense、Spartan Radar、TDK Corporation、Telit、Unitree Robotics、Voyant Photonics 和 ZVISION Technologies Co.

两个大脑胜过一个大脑

在 CES 的演讲中，Talla 展示了在机器人技术中部署人工智能所必需的双计算机模型（如下图），展示了英伟达在人工智能开发和应用方面的综合方法。

第一台计算机被称为 "人工智能工厂"，是创建和不断改进人工智能模型的核心。AI 工厂利用英伟达数据中心计算基础设施以及 AI 和 NVIDIA Omniverse 平台来模拟和训练 AI 模型。

第二台计算机代表机器人的运行环境

运行环境因应用而异：它可以位于云端或数据中心；也可以位于内部服务器中，用于半导体制造中的缺陷检测等任务；还可以位于配备多个传感器和摄像头的自主机器中。

生成优质资产和场景

Talla 还强调了 LLM 在打破技术壁垒方面的作用，它将普通用户转变为技术艺术家，能够创建复杂的机器人工作单元或整个仓库模拟。

利用英伟达毕加索（NVIDIA Picasso）等生成式人工智能工具，用户可以根据简单的文本提示生成逼真的三维资产，并将其添加到数字场景中，从而创建动态、全面的机器人训练环境。同样的功能还可以扩展到在 Omniverse 中创建各种物理上精确的场景，从而增强机器人的测试和培训，确保其在现实世界中的适用性。

这与生成式人工智能在重新配置机器人部署方面的变革潜力不谋而合。传统上，机器人是为特定任务而专门制造的，而为不同任务修改机器人则是一个耗时的过程。 但 LLM 和视觉语言模型的进步正在消除这一瓶颈，通过自然语言与机器人进行更直观的互动。 这种适应能力强、能感知周围环境的机器很快就会遍布全球。

VIDIA（Nvidia Corporation，/ɛnˈvɪdiə/；中国台湾与香港繁中名为輝達，中国大陆简中名为英伟达），创立于1993年1月，是一家以设计和销售图形处理器为主的无厂半导体公司。NVIDIA亦会设计游戏机核心，例如Xbox和PlayStation。NVIDIA最出名的产品线是为个人与游戏玩家所设计的GeForce系列，为专业CGI工作站而设计的Quadro系列，以及为服务器和高效运算而设计的Tesla系列，虽然起家于PC电脑的显卡业务，英伟达也曾涉及移动芯片Tegra的设计，但智能机市场对此响应不大，不过近年却利用这些研发经验，目前朝向人工智能和机器视觉的市场发展，也是图形处理器上重要的开发工具CUDA的发明者。不过NVIDIA的发展过程也是非议不断，批评多集中于滥用排他性商业合作、不正当营销方式、对业界开放标准和自由软件运动的拒斥等。

NVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉位于硅谷的中心位置。

历史

NVIDIA创办人兼首席执行官兼总裁黄仁勋

黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆于1993年4月美国加州创办了NVIDIA（随后成为特拉华州企业）。NVIDIA保持低调到1997－1998年，当时它发布了RIVA个人电脑绘图处理器产品线。并于1999年1月在纳斯达克挂牌上市；同年5月，售出第一千万个绘图处理器。于2000年收购了一代王者3dfx的知识产权。3dfx是1990年代中期其中一间最大的图形处理器厂商。NVIDIA与许多OEM厂商，和一些组织创建起密切关系，最知名的包括台积电。2002年2月，NVIDIA售出第一亿个绘图处理器。

目前NVIDIA和AMD供应了市场上大部分独立显卡。NVIDIA最著名的GeForce绘图处理器产品线于1999年首次亮相。现在GeForce产品线已经扩展至桌面型和笔记本电脑。移动设备方面，NVIDIA拥有Tegra产品线。它能提供高性能，同时保持低电源消耗。此类产品通常用于无线通信设备。

2020年4月 27日，NVIDIA宣布已完成对Mellanox Technologies, Ltd.（迈络思科技有限公司）的收购，成交价70亿美元。

2020 年 7 月，有报导称英伟达正在与软银谈判以 320 亿美元收购英国芯片设计公司安谋。 2020 年 9 月 13 日，英伟达宣布将以 400 亿美元的价格从软银集团手中收购 Arm Holdings，但须接受通常的审查，后者保留英伟达 10% 的股份。

2021年6月11日，英伟达宣布收购自动驾驶汽车高清地图开发商 DeepMap, Inc.。

产品制造

作为一家无晶圆IC半导体设计公司，NVIDIA于自己的实验室研发芯片，但将芯片制造工序分包给晶圆代工厂。以往，NVIDIA从其他厂商，例如IBM、意法半导体、台积电（NVIDIA目前最重要的代工合作伙伴）和联华电子获得硅芯片生产能力。芯片的供应链需涉及数间第三厂：制造完毕的晶圆由集成电路封装厂进行初步测试与封装作业，之後交由测试厂的测试部门进行深度测试并根据性能分类。依据存货清单，NVIDIA必须提早数月订购芯片，并将之存储起来等待使用。

在最终产品上（指显卡、主板等），NVIDIA会推出所谓原厂“公版”（Reference）产品（称为参考样卡或参考模板）供展示及测试之用，早期产品是由台湾的微星和斯博科、美国的威竣（VisionTek）和新美亚（Sanmina-SCI）、德国的埃尔莎代工，目前由新加坡的伟创力与台湾的鸿海（富士康）、华硕和捷波代工或设计。在零售市场上，NVIDIA会把顶级型号的“原厂”公版产品给各个第三方厂商贴牌，如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等，这些厂商的产品设计用料完全相同，均由一家厂商代工。在OEM市场上，亦有部分“原厂”公版产品存在。2008年后NVIDIA允许了旗舰级产品的“非公版”（Non-Reference）设计，但只有极少数有实力的厂商（如华硕、技嘉、微星、影驰等）会推出自己设计的产品。2010年10月初，NVIDIA曾透过BestBuy少量销售由富士康代工的NVIDIA品牌“原厂”产品。

主要产品

NVIDIA的产品组合包括绘图处理器、个人电脑平台（主板逻辑核心）芯片组和数字媒体播放器的软件。在Mac/PC用户社区中，NVIDIA的"GeForce"产品线最为人熟悉。除了独立型显卡外，还有微软的Xbox游戏核心和nForce主板（已停产）的核心技术，NVIDIA最近进入的领域是用于手机和平板电脑的ARM芯片，品牌为Tegra至今已推出5代。

在2004年12月，NVIDIA宣布会协助索尼设计PS3的绘图处理器（RSX）。NVIDIA只会负责设计，Sony会负责制造该绘图处理器。根据合约，NVIDIA会使用索尼的芯片厂（索尼和东芝）来制造RSX，并将制程提升至65纳米。这与微软的协议是互相违背的，因为NVIDIA会透过第三者制造Xbox的绘图处理器。（其间微软选择了AMD去提供Xbox 360的绘图硬件的IP设计。任天堂的GameCube和Wii亦采用ATI的绘图处理器。）

2008年2月11日，NVIDIA发布了用于手机平台的APX 2500应用处理器。该处理器集成了一个ARM处理器和一个显示核心。这款处理器是由NVIDIA和微软联合研制，方面应用于使用Windows Mobile的电话中，提高Windows Mobile平台的多媒体处理能力。芯片的制程是65nm，核心频率750 MHz，并集成256KB的L2缓存。芯片亦内置GeForce核心，支持OpenGL ES 2.0和Direct3D Mobile标准。APX 2500属于ARM架构，其低耗电设计，使手提电话可以长时间播放音乐或720p高清晰视频。

NVIDIA于2008年12月发布了一支持Intel Atom处理器的NVIDIA ION移动平台，主打轻薄桌面型市场，可以支持DirectX 10的内置显示芯片性能是原本英特尔官方945GSE芯片组的5倍，让迷你电脑也有部分游戏能力；它解决了Atom没有GPU、无法支持高清、无法支持数字显示、屏幕需小于10英寸、不能支持更高版本的Windows Vista的种种问题。

在2011年1月5日的CES上，NVIDIA宣布将自行设计与研发基于ARM架构的台式机CPU，产品代号Project Denver（丹佛项目）。其处理器能够支持微软下一代桌面系统Windows 8以及行动平台上的Android、苹果iOS等。相比之前的Tegra产品，NVIDIA总裁表示这将是一颗高度定制的“ARM兼容CPU”，即获得ARM指令集授权，但处理器微架构则完全由NVIDIA自行开发，以更高性能面向桌面、服务器甚至高性能计算市场。届时NVIDIA基于ARM架构的处理器将在市场上与英特尔和AMD等基于X86架构的处理器直接竞争。

在GTC 2020主题演讲中，NVIDIA宣布推出Ampere架构，是NVIDIA 8代GPU历史上最大的一次性能飞跃，包含超过540亿个晶体管，是有史以来最大的7纳米芯片，性能相较于前代提升了高达20倍，

NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架构的GPU，全新多实例GPU技术可将单个A100分割成最多七个独立的GPU来处理各种计算任务；第三代NVIDIA NVLink技术能将多个GPU组合成一个巨型GPU；全新结构化稀疏功能将GPU的性能提高一倍。具有TF32的第三代Tensor Core核心 ，其功能经过扩展后加入了专为AI开发的全新TF32，它能在无需更改任何代码的情况下，使FP32精度下的AI性能提高多达20倍。此外，Tensor Core核心现在支持FP64精度，相比于前代，其为HPC应用所提供的计算力比之前提高了多达2.5倍。

2020年，NVIDIA发布软件开发包NVIDIA Maxine。