在2025年世界機(jī)器人大會(huì)（WRC）上，英偉達(dá)Omniverse與仿真模擬技術(shù)副總裁 Rev Lebaredian、宇樹科技創(chuàng)始人王興興、銀河通用創(chuàng)始人兼CTO王鶴罕見同框。王興興也開始稚嫩地像黃仁勛教主那樣“布道”。

目前，宇樹科技和銀河通用等機(jī)器人企業(yè)都和英偉達(dá)進(jìn)行了合作，比如銀河通用的G1 Premium人形機(jī)器人，就是首批搭載 NVIDIA Jetson Thor 的人形機(jī)器人之一，在工業(yè)碼垛、拆垛及物料箱搬運(yùn)等復(fù)雜場景中展現(xiàn)出流暢性與作業(yè)速度。宇樹科技則在其新型人形機(jī)器人 R1上部署了英偉達(dá)全棧機(jī)器人技術(shù)，通過Isaac Sim高仿真平臺(tái)優(yōu)化運(yùn)動(dòng)與操控能力，并借助Isaac Lab系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)快速策略迭代。

Rev Lebaredian首先拋出核心判斷：過去三四十年，計(jì)算機(jī)和IT產(chǎn)業(yè)放大了各行各業(yè)的能力，但還影響停留在數(shù)字化的內(nèi)容。IT 行業(yè)的總規(guī)模約為5萬億美元，相比全球超過100萬億美元的所有產(chǎn)業(yè)總量，只是小部分。他指出其他行業(yè)更大的價(jià)值在于觸達(dá)物理世界的原子領(lǐng)域——交通、制造、物流、醫(yī)療等?！岸裉欤S著人工智能的出現(xiàn)，我們終于有了讓機(jī)器具備‘物理智能’的能力，可以把物理世界和信息世界真正連接起來?！彼麖?qiáng)調(diào)，這意味著計(jì)算機(jī)的力量將進(jìn)入100萬億美元的物理世界市場，而機(jī)器人正是實(shí)現(xiàn)這一躍遷的橋梁。

談到英偉達(dá)，他指出，公司使命是打造專門針對(duì)“最難問題”的計(jì)算機(jī)，要推動(dòng)機(jī)器人發(fā)展、物理 AI 落地，英偉達(dá)提出必須構(gòu)建三類計(jì)算機(jī)：一是嵌入機(jī)器人本體的計(jì)算機(jī)，例如人形機(jī)器人搭載的 Jetson Thor；二是 AI 工廠計(jì)算機(jī)，用于在部署前通過 DGX、HGX 系統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型；三是仿真計(jì)算機(jī)，通過物理定律生成數(shù)據(jù)并提前測試機(jī)器人，測試速度可快于現(xiàn)實(shí)時(shí)間。

王鶴從具身智能的底層邏輯切入。他指出，通用機(jī)器人將成為下一個(gè)價(jià)值數(shù)萬億美元、數(shù)萬億人民幣市場的關(guān)鍵性、革命性產(chǎn)品。這種革命性產(chǎn)品背后包含多個(gè)核心要素，第一個(gè)是機(jī)器人的本體，第二是驅(qū)動(dòng)它運(yùn)轉(zhuǎn)的具身智能模型。模型背后則是數(shù)據(jù)支撐，王鶴表示：“我們與英偉達(dá)一致認(rèn)為，合成數(shù)據(jù)是推動(dòng)具身智能快速落地的關(guān)鍵。目前，真實(shí)世界數(shù)據(jù)僅占我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)的1%，其余99%均為合成數(shù)據(jù)?！薄拔翌A(yù)計(jì)未來每三年人形機(jī)器人的產(chǎn)值會(huì)乘10，那么我們現(xiàn)在頭部是賣1000臺(tái)，三年后就是1萬臺(tái)，再三年后就是10萬臺(tái)，如果賣幾十萬元一臺(tái)的話，就達(dá)到了1000億元，超過了整個(gè)工業(yè)機(jī)械臂的總產(chǎn)值?！?/p>

王鶴進(jìn)一步表示：“在未來10年，我們將看到的是一個(gè)能夠超越當(dāng)前所有工業(yè)機(jī)器人量的機(jī)器人市場。再往后10年，可能是超越汽車手機(jī)這個(gè)市場量的萬億市場，所以不能低估它，但也沒有大家想的那么快。”

王興興描繪了機(jī)器人市場：2025 年上半年，機(jī)器人整機(jī)廠商及零部件企業(yè)平均增速達(dá) 50%-100%，這一數(shù)據(jù)在全球制造業(yè)史上極為罕見。目前全球?qū)嶋H出貨的機(jī)器人中，超 70% 由中國企業(yè)生產(chǎn)。這一優(yōu)勢源于中國完整的供應(yīng)鏈體系 —— 宇樹 R1 人形機(jī)器人的 94 個(gè)觸覺傳感器、微型行星滾柱絲杠等核心部件，國產(chǎn)化率已達(dá) 83%。對(duì)比特斯拉 Optimus 的量產(chǎn)計(jì)劃，宇樹通過 “硬件夠用 + 模型突破” 的差異化路徑，正在消費(fèi)級(jí)市場建立壁壘。

針對(duì)行業(yè)普遍關(guān)注的數(shù)據(jù)瓶頸，王興興提出顛覆性觀點(diǎn)：當(dāng)前最大問題是模型架構(gòu)缺陷，而非數(shù)據(jù)不足。他以 ChatGPT 發(fā)展歷程類比，指出機(jī)器人模型仍處于 “前 ChatGPT 時(shí)代”—— 即使積累海量數(shù)據(jù)，因模型無法有效泛化，仍難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場景的自主決策。例如，宇樹實(shí)驗(yàn)室測試顯示，現(xiàn)有模型在陌生環(huán)境執(zhí)行 “遞水” 任務(wù)時(shí)，成功率不足 30%。

王興興介紹了模型革命的三大方向。一是統(tǒng)一端到端架構(gòu)：摒棄傳統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)，開發(fā)能融合視覺、語言、行動(dòng)的通用模型。宇樹 AI 團(tuán)隊(duì)正在研發(fā)的 “盤古” 模型，已實(shí)現(xiàn)從指令理解到動(dòng)作執(zhí)行的全流程閉環(huán)。二是世界模型的應(yīng)用：借鑒谷歌 Genie 3 技術(shù)，通過虛擬環(huán)境模擬訓(xùn)練機(jī)器人應(yīng)對(duì)物理交互問題。宇樹測試顯示，經(jīng)虛擬訓(xùn)練的機(jī)器人在真實(shí)場景的適應(yīng)速度提升 40%。三是分布式算力網(wǎng)絡(luò)：提出 “工廠級(jí)算力集群” 概念，通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)解決機(jī)器人實(shí)時(shí)決策的延遲問題。宇樹已與中國移動(dòng)合作，在杭州某工廠部署首個(gè)分布式算力試點(diǎn)。

王興興坦言，宇樹最新發(fā)布的 R1 人形機(jī)器人硬件成本已壓縮至 2.8 萬元，其 26 個(gè)關(guān)節(jié)電機(jī)采用自研一體化設(shè)計(jì)，成本較外購方案降低 70%。這種 “硬件不賺錢、生態(tài)賺未來” 的策略，正在復(fù)制智能手機(jī)行業(yè)的成功路徑。

王興興預(yù)測，機(jī)器人自主決策能力的突破將在 1-3 年內(nèi)發(fā)生。標(biāo)志性場景是：機(jī)器人在從未去過的會(huì)場，僅憑 “把水遞給第三排穿紅衣服的觀眾” 指令就能完成任務(wù)。他強(qiáng)調(diào)，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)需要全球共創(chuàng) —— 宇樹的電機(jī)技術(shù)借鑒了德國精密制造經(jīng)驗(yàn)，而其 AI 算法研發(fā)與 OpenAI 保持技術(shù)交流。針對(duì)當(dāng)前 “脫鉤” 趨勢，王興興呼吁：“技術(shù)創(chuàng)新沒有國界，就像 ChatGPT 的突破離不開全球研究者的貢獻(xiàn)，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)也需要開放合作。”

就像喬布斯在1990年代甚至更早，就人機(jī)互動(dòng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、云服務(wù)等等的預(yù)言，后來都成了現(xiàn)實(shí)。黃教主在AI方面的話也類似布道。下面分享2025年5月初在華盛頓舉辦的2025 Hill and Valley Forum（“硅谷與國會(huì)山論壇”，或者“山谷論壇”）峰會(huì)黃教主的演講，由高飛整理。

一、AI作為新工業(yè)革命：三層次理解AI的框架

黃仁勛將AI定位為一場新的工業(yè)革命，通過三個(gè)層次的框架來解釋AI的變革性本質(zhì)。

首先是技術(shù)層面："AI是一種新技術(shù)，它的構(gòu)建方式與過去的軟件不同，這種新軟件能做過去軟件無法完成的事情。"

第二個(gè)層次是產(chǎn)業(yè)層面，即AI生產(chǎn)方式的革命性變化："在過去的軟件產(chǎn)業(yè)中，軟件生產(chǎn)主要依靠人類編寫代碼。而現(xiàn)在我們有了一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)，這種軟件是通過機(jī)器生產(chǎn)的。"他進(jìn)一步闡述了這種生產(chǎn)方式的獨(dú)特性："你需要一臺(tái)大型超級(jí)計(jì)算機(jī)，向其輸入電力，而從中產(chǎn)生的是'tokens'（標(biāo)記）。這些標(biāo)記可以被重新組合成數(shù)字、單詞、蛋白質(zhì)、圖像、視頻和三維結(jié)構(gòu)等各種形式。我們稱之為智能。"

黃仁勛將這種新型生產(chǎn)設(shè)施稱為"AI工廠"，其特點(diǎn)在于每天持續(xù)不斷地生產(chǎn)標(biāo)記（tokens）。這與傳統(tǒng)意義上的工廠有顯著不同，但本質(zhì)上是將電力轉(zhuǎn)化為數(shù)字智能的生產(chǎn)過程。他將AI的變革性與電力的發(fā)明相提并論。

第三個(gè)層次是基礎(chǔ)設(shè)施層面，即AI對(duì)其他所有行業(yè)的革命性影響。AI工廠，智能的生產(chǎn)，將回過頭來革命性地改變和轉(zhuǎn)變其他每一個(gè)行業(yè)。這些標(biāo)記將應(yīng)用于醫(yī)療、教育、金融服務(wù)、工程、軟件編程、供應(yīng)鏈管理以及即將進(jìn)入的制造業(yè)等領(lǐng)域。

二、AI工廠：21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)中的新型生產(chǎn)設(shè)施

黃仁勛詳細(xì)闡述了AI工廠的概念及其在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中的核心地位。"比如說你制造割草機(jī)，或者像卡特彼勒（Caterpillar）那樣建造建筑機(jī)械。今天，這些機(jī)械主要是手動(dòng)操作的。但在未來，它們將變得自主或高度自主、半自主或輔助式的。一旦它們變得能自主行動(dòng)，就將由軟件定義。"

這意味著制造商將需要生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)這些機(jī)械的軟件標(biāo)記（tokens）。黃仁勛進(jìn)一步闡明了這種雙重工廠模式的未來圖景："在未來，每一家建造產(chǎn)品的公司都將擁有一個(gè)工廠來制造他們銷售的產(chǎn)品，同時(shí)還會(huì)有另一個(gè)工廠來構(gòu)建和生產(chǎn)運(yùn)行在那些產(chǎn)品上的AI。"

三、AI的演進(jìn)：從感知AI到物理AI的發(fā)展歷程

黃仁勛詳細(xì)闡述了AI的發(fā)展歷程，將其劃分為幾個(gè)關(guān)鍵階段，最終展望了物理AI的前景及其對(duì)政策制定者的意義。

回顧歷史，大約2012年，計(jì)算機(jī)視覺、第一波AI浪潮——感知AI（Perception AI）的崛起。它是關(guān)于感知，感知世界的各種信息模態(tài)?？赡苁菆D像、聲音、振動(dòng)、溫度等。

隨后的第二波浪潮是大約五年前開始廣為討論的生成式AI（Generative AI）。AI模型已經(jīng)學(xué)會(huì)了如何理解信息的含義，并進(jìn)行轉(zhuǎn)換?？梢蕴崾舅蓤D像。生成式AI本質(zhì)上是一種通用翻譯器，一種理解人類語言的通用翻譯器。

當(dāng)前，我們正處于第三波AI浪潮——推理AI（Reasoning AI）時(shí)代。這種推理AI能力催生了所謂的"代理式AI"（Agentic AI）或"代理"（Agents）："它具有代理能力...可以理解給定的任務(wù)，能夠自行學(xué)習(xí)和閱讀，使用計(jì)算器、網(wǎng)絡(luò)瀏覽器和電子表格等工具，然后回來為你完成任務(wù)。"黃仁勛預(yù)見未來的CEO們將同時(shí)管理"生物勞動(dòng)力和數(shù)字勞動(dòng)力"，將人力資源部門負(fù)責(zé)前者，而IT部門將成為后者的"人力資源部門"。

最后，黃仁勛介紹了下一波浪潮——物理AI（Physical AI）。這種AI需要理解物理法則、摩擦、慣性、因果關(guān)系等概念："當(dāng)我放下瓶子時(shí)，它不會(huì)穿過桌子。所有這些孩子擁有的、我們的寵物擁有的常識(shí)性物理推理能力，大多數(shù)AI都沒有。"他舉例說明："我在廚房柜臺(tái)上滾動(dòng)一個(gè)球，它越過頂部然后消失。AI認(rèn)為它消失了，但你的狗知道它在另一邊。它理解這個(gè)被稱為'物體永久性'的概念。"

當(dāng)這種物理AI被放入物理對(duì)象（如機(jī)器人）中，我們就得到了機(jī)器人技術(shù)。黃仁勛強(qiáng)調(diào)這對(duì)美國制造業(yè)的重要性："這對(duì)我們現(xiàn)在非常重要，因?yàn)槲覀冋诿绹鞯亟ㄔO(shè)工廠。我們希望以一種利用最新技術(shù)的方式來建設(shè)。所以希望在接下來的10年里，當(dāng)我們建造這一代新工廠時(shí)，它們是高度機(jī)器人化的，幫助我們應(yīng)對(duì)全球范圍內(nèi)嚴(yán)重的勞動(dòng)力短缺問題。"

四、全球AI競賽：美國政府應(yīng)做何種戰(zhàn)略考量

在討論全球AI競賽時(shí)，黃仁勛強(qiáng)調(diào)了理解競賽本質(zhì)和美國自身優(yōu)勢與劣勢的重要性。他將AI競賽視為一場"無限游戲"，而非有時(shí)間限制的競爭。

黃仁勛從前面提到的三個(gè)層面來剖析AI競賽：

在技術(shù)層面，最重要的是理解智力資本。"記住，全球50%的AI研究人員是中國人。"在AI工廠層面，能源是關(guān)鍵。"因?yàn)閺母旧现v，我們將電力轉(zhuǎn)化為數(shù)字標(biāo)記（tokens）。就像上一次工業(yè)革命通過能源將原子轉(zhuǎn)化為鋼鐵等物理物品、汽車和建筑物一樣。而再前一代，我們將水輸入一種叫做發(fā)電機(jī)的機(jī)器，產(chǎn)生的是電力?，F(xiàn)在我們輸入電力，產(chǎn)出的是標(biāo)記（tokens）。"

在基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用層面，黃仁勛指出，關(guān)鍵在于技術(shù)的應(yīng)用。"上一次工業(yè)革命的贏家不是發(fā)明它的國家，而是應(yīng)用它的國家。美國比任何國家都更快地應(yīng)用鋼鐵、應(yīng)用能源。當(dāng)其他國家擔(dān)心勞動(dòng)力和馬被汽車取代等問題時(shí)，美國直接采納并大力推進(jìn)。"

五、AI對(duì)就業(yè)市場的影響：重新定義工作的未來

當(dāng)被問及AI對(duì)就業(yè)市場的影響時(shí)，黃仁勛提出了一個(gè)平衡的視角："一些新工作將被創(chuàng)造，一些工作將會(huì)消失，每一種工作都將發(fā)生變化。"

AI創(chuàng)造了一種新型的工作，因?yàn)樗鼜母旧细淖兞塑浖_發(fā)的方式："過去由人類編寫代碼的軟件在CPU上運(yùn)行，現(xiàn)在是由機(jī)器學(xué)習(xí)生成的軟件在GPU上運(yùn)行。每一層——工具、編譯器、方法論、數(shù)據(jù)收集和管理方式、使用AI設(shè)置護(hù)欄、使用AI教學(xué)、使用AI保持AI安全——所有這些技術(shù)現(xiàn)在都在被發(fā)明，它創(chuàng)造了大量的工作。"

在AI工廠層面，黃仁勛描繪了一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)："我們正在開始建設(shè)7、8、10千兆瓦的AI工廠。一個(gè)千兆瓦工廠價(jià)值600億美元。...這相當(dāng)于波音公司的年收入。"建設(shè)這樣的設(shè)施需要融資（創(chuàng)造就業(yè)）、場地和外殼建設(shè)（創(chuàng)造建筑工作）、機(jī)械工程師、電氣工程師、水管工以及所有IT和網(wǎng)絡(luò)工作。"整個(gè)周期大約三年。需要?jiǎng)?chuàng)造大量新的技術(shù)工種...在下一個(gè)計(jì)算平臺(tái)轉(zhuǎn)變中，大多數(shù)公司增長的首要關(guān)鍵路徑將是技術(shù)工種，而不是軟件工程師。"

黃仁勛強(qiáng)調(diào)了對(duì)技術(shù)工種的尊重和鼓勵(lì)："我們的國家需要承認(rèn)技術(shù)工種是受人尊敬的工作，是關(guān)鍵工作，是建設(shè)我們國家所必需的。所以我們要鼓勵(lì)技術(shù)工種，電工、水管工、木匠、鋼鐵工人，整個(gè)范圍的工種。我們將需要大量這樣的人才。"

六、制造業(yè)、回流與數(shù)字孿生：AI如何重塑生產(chǎn)方式

針對(duì)制造業(yè)回流和AI在其中的作用，黃仁勛提出了幾個(gè)關(guān)鍵觀點(diǎn)，特別是關(guān)于數(shù)字孿生技術(shù)的潛力。

首先，黃仁勛明確指出現(xiàn)代制造業(yè)的本質(zhì)："先進(jìn)制造業(yè)今天不是關(guān)于低成本勞動(dòng)力?，F(xiàn)代制造業(yè)是軟件驅(qū)動(dòng)的。整個(gè)工廠都是軟件驅(qū)動(dòng)的。整個(gè)工廠是一個(gè)巨型機(jī)器人，它協(xié)調(diào)著內(nèi)部的眾多機(jī)器人。"這些先進(jìn)工廠雖然有許多人，但主要依靠技術(shù)運(yùn)作。

在討論數(shù)字孿生技術(shù)時(shí)，他建議將同樣的方法應(yīng)用于工廠："我們應(yīng)該對(duì)數(shù)字工廠做同樣的事情。這些大型工廠，我們應(yīng)該完全創(chuàng)建數(shù)字孿生，使用人工智能創(chuàng)建這些數(shù)字孿生，操作它，進(jìn)行虛擬集成。在未來，每個(gè)工廠都將有一個(gè)數(shù)字孿生版本。"

黃仁勛還展望了數(shù)字孿生技術(shù)的更廣泛應(yīng)用："在未來，我希望每個(gè)人都會(huì)有一個(gè)數(shù)字孿生版本。每輛車都有一個(gè)數(shù)字孿生版本。每座建筑都有一個(gè)數(shù)字孿生版本。每座城市都有一個(gè)數(shù)字孿生版本。這種數(shù)字孿生的理念現(xiàn)在正在發(fā)生，而這一切都是因?yàn)槿斯ぶ悄堋?

七、AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人：未來十年的普及預(yù)期

黃仁勛指出自動(dòng)駕駛汽車本質(zhì)上就是一種機(jī)器人，其他類型的機(jī)器人將需要更短的時(shí)間實(shí)現(xiàn)普及。到2030年左右，我們可能會(huì)看到AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人開始大規(guī)模生產(chǎn)和部署。他的分析還強(qiáng)調(diào)了兩個(gè)關(guān)鍵因素：環(huán)境約束的重要性（受限環(huán)境使機(jī)器人更容易實(shí)現(xiàn)）以及現(xiàn)有制造商（如汽車公司）在轉(zhuǎn)向機(jī)器人生產(chǎn)方面的潛力。