> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 物理 AI 全栈布局与生态发展总结 ## 核心内容 英伟达在2026年GTC大会上展示了其在物理AI领域的全栈布局，涵盖从硬件到软件、从仿真到模型训练与部署的完整体系。该布局聚焦于机器人、自动驾驶等具身智能领域，强调通过数据驱动、软件定义的方式，实现高效迭代和商业化落地。 英伟达将AI架构分解为五层：能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用。其中，模型层与应用层是其重点发力方向，形成了“合成数据生成 + 高性能仿真训练 + 基础模型算法 + 自动化评估部署”的闭环体系，为物理AI提供全面的技术支撑。 ## 主要观点 1. **技术体系完整**：英伟达构建了从底层硬件（Jetson Thor、DGX Station）到上层应用（机器人、自动驾驶）的全栈AI技术体系，强化了物理AI在仿真、模型与部署环节的能力。 2. **模型层持续升级**：推出了多个基础模型与平台，如Cosmos、Isaac Lab、GR00T、Sonic、DreamDojo、DreamZero、EgoScale，这些模型在仿真训练、动作生成、任务规划等方面实现突破。 3. **仿真与物理引擎深度融合**：Newton作为开源物理引擎，集成了Kamino和MJWarp求解器，支持高保真物理模拟，为机器人灵巧操作和运动控制提供基础。 4. **与行业龙头合作推动落地**：英伟达联合多家机器人企业及研究机构，如智元机器人、宇树科技、银河通用机器人等，加速物理AI在工业、医疗、人形机器人等场景的商业化进程。 5. **具身智能是AI工业化的重要方向**：以人形机器人为代表的具身智能成为AI应用落地的关键，英伟达通过技术与生态的协同，推动该领域发展。 ## 关键信息 ### 软件技术/平台布局 | 技术/平台 | 定义 | 功能 | 初始发布时间 | 2026年GTC更新内容 | |---------------|----------------------------------------|----------------------------------|------------------|--------------------------------------------------| | Isaac Sim | 基于Omniverse的参考应用程序 | 用于开发、模拟和测试AI驱动机器人 | 2018年推出 | — | | Omniverse | 实时3D仿真与协作平台 | 构建虚拟世界，支持多用户协作 | 2020年10月测试 | 发布Omniverse DSX Blueprint，用于AI工厂模拟 | | GR00T | 开源推理视觉语言动作基础模型 | 用于机器人任务理解、规划与执行 | 2024年GTC发布 | Isaac GR00T N1.7发布，N2版本预告，成功率提升 | | Isaac Lab | GPU加速机器人仿真与学习框架 | 支持大规模强化学习与模仿学习 | 2024年6月基于Isaac Sim构建 | Isaac Lab 2.3发布，新增灵巧抓取，集成Newton引擎 | | Cosmos | 生成式世界基础模型平台 | 生成符合物理规律的合成数据 | 2025年CES首次发布 | Cosmos 3发布，支持虚拟世界生成、物理推理与动作仿真 | | Newton | 开源物理引擎 | 支持GPU加速、可扩展、可微分 | 2025年3月发布概念 | Newton 1.0 GA发布，集成Kamino、SDF碰撞模型等 | | Sonic | 机器人全身运动控制大模型基座 | 支持多模态交互与实时运动规划 | 2025年论文发表 | 开源BONES-SEED，用于训练Sonic模型 | | DreamDojo | 基于大规模人类视频预训练的世界模型 | 实现零样本泛化与精细控制 | 2026年2月发布论文 | — | | DreamZero | 预训练视频扩散模型构建的世界动作模型 | 支持跨机器人少样本适配 | 2026年2月发布论文 | 支撑GR00T N2研发 | | EgoScale | 基于VLA架构的人机灵巧操作迁移框架 | 提升灵巧操作成功率 | 2026年2月发布论文 | — | ### 合作伙伴与应用场景 英伟达联合多家企业推动物理AI商业化，包括： - **智元机器人**：利用Genie Sim 3.0仿真平台加速精灵G2在工商业场景部署。 - **宇树科技**：展示其机器人运控技术演进，并部分采用Newton物理引擎。 - **银河通用机器人**：推出Galbot S1重载机器人，结合AstraBrain大模型实现端到端控制。 - **云深处科技**：从Isaac Gym向Isaac Lab迁移强化学习流程，利用Cosmos生成数据。 - **北京人形机器人**：基于Omniverse构建“训练-评估-优化”闭环，提升仿真效率。 - **Sharpa**：通过触觉信息训练模型，提升操作鲁棒性，优化Sim-to-Real gap。 此外，英伟达与迪士尼合作开发的Olaf机器人，搭载Jetson芯片并使用Omniverse仿真训练，已具备体温管理、碰撞降低等能力，将在巴黎迪斯尼乐园首次亮相。 ## 投资建议 - **T链推荐**：恒立液压（液压系统）；建议关注五洲新春（减速器）、三花智控（家电相关）、拓普集团（汽车相关）。 - **国产主机厂**：建议关注越疆、卧安机器人、宇树、乐聚、云深处等具备技术优势与商业化潜力的企业。 - **应用场景落地**：推荐杭叉集团（工厂物流叉车），建议关注杰克科技（工业机器人应用）。 ## 风险提示 1. 关键技术突破不及预期，可能影响产品性能与市场适应性。 2. 下游场景开发进度缓慢，需求空间打开不足，可能导致产业化停滞。 3. 全球贸易壁垒提升，芯片等高端零部件供应紧张，影响行业发展。 4. 政策调整过快或支持力度减弱，可能抑制具身智能行业成长。