GTC 2026 有超過(guò)一千場(chǎng)的會(huì)議全方位展示了 AI 的突破性進(jìn)展及其如何重塑各行各業(yè)。本文精選了其中 12 場(chǎng)熱門(mén)會(huì)議，主題涵蓋物理 AI 與人形機(jī)器人、代理式 AI、AI 基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字孿生與仿真、大模型等關(guān)鍵領(lǐng)域。這 12 場(chǎng)會(huì)議的演講視頻均配有中文字幕，助您獲取富有啟發(fā)性的見(jiàn)解，掌握 AI 的未來(lái)發(fā)展。

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AI 前沿與未來(lái)方向

邁向 AI 的下一個(gè)前沿：

Jeff Dean 與 Bill Dally 的深度洞察

演講嘉賓：

Bill Dally | NVIDIA 首席科學(xué)家兼 NVIDIA 研究中心高級(jí)副總裁

Jeff Dean | 谷歌首席科學(xué)家

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

這場(chǎng)演講探討了硬件創(chuàng)新、系統(tǒng)擴(kuò)展與算法進(jìn)步之間關(guān)鍵的交叉點(diǎn)，旨在推動(dòng) AI 邁向 2026 - 2030 年的智能體系統(tǒng)時(shí)代，實(shí)現(xiàn)超低延遲推理和節(jié)能擴(kuò)展。

NVIDIA 研究中心的 AI 研究突破

（由 Two Minute Papers 創(chuàng)始人 Karoly 主持）

演講嘉賓：

Karoly Zsolnai-Fehér | Two Minute Papers 創(chuàng)始人、研究員

Marco Pavone | NVIDIA 高級(jí)研究總監(jiān)

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演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

他們將深入探討 AI 領(lǐng)域的最新突破，重點(diǎn)介紹最具前景的新興技術(shù)趨勢(shì)，并坦誠(chéng)地探討該領(lǐng)域目前面臨的最大挑戰(zhàn)。

物理 AI 與人形機(jī)器人

迪士尼“雪寶”：

通過(guò)物理 AI 從銀幕走向現(xiàn)實(shí)

演講嘉賓：

Moritz Baecher | 華特迪士尼幻想工程、蘇黎世研究實(shí)驗(yàn)室主任

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

動(dòng)畫(huà)角色例如雪寶 Olaf 的動(dòng)畫(huà)化，或是像 BDX 機(jī)器人這樣的角色設(shè)計(jì)，都需要在藝術(shù)還原度和物理世界的限制之間取得平衡。本場(chǎng)演講將深入探討這些機(jī)器人角色如何通過(guò)模塊化機(jī)電系統(tǒng)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的深度融合來(lái)實(shí)現(xiàn)這一平衡。

從概念到生產(chǎn)：

人形機(jī)器人規(guī)�；�

演講嘉賓：

Chelsea Finn | 斯坦福大學(xué)助理教授、Physical Intelligence 聯(lián)合創(chuàng)始人

Amit Goel | NVIDIA 機(jī)器人技術(shù)與邊緣計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)負(fù)責(zé)人

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演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

在推理 AI、大規(guī)模仿真和實(shí)時(shí)邊緣計(jì)算的技術(shù)突破驅(qū)動(dòng)下，人形機(jī)器人正從原型機(jī)演進(jìn)為可投入生產(chǎn)的系統(tǒng)。但要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，行業(yè)必須彌合數(shù)字智能與物理現(xiàn)實(shí)之間的鴻溝。

開(kāi)放世界模型如何推動(dòng)

物理 AI 的下一次突破

演講嘉賓：

Ming-Yu Liu | NVIDIA 生成式 AI 研究副總裁

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

本場(chǎng)演講將探討最新的 Cosmos 更新如何推動(dòng)物理感知學(xué)習(xí)、解鎖仿真到現(xiàn)實(shí)的能力，并支持長(zhǎng)期運(yùn)行的智能體以及像 OpenClaw 這樣的框架，協(xié)調(diào)大規(guī)模持續(xù)合成數(shù)據(jù)生成與推理工作流。

面向真實(shí)世界的物理 AI：

NVIDIA 機(jī)器人研究的愿景

演講嘉賓：

Jim Fan | NVIDIA 總監(jiān)、杰出研究科學(xué)家

Yashraj Narang | NVIDIA 機(jī)器人研究高級(jí)經(jīng)理

Yuke Zhu | NVIDIA 總監(jiān)、杰出研究科學(xué)家

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

參加本次會(huì)議，了解模擬到現(xiàn)實(shí)、現(xiàn)實(shí)世界學(xué)習(xí)、模型架構(gòu)和模型訓(xùn)練方面的研究突破，以及邁向面向現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用的通用具身智能的關(guān)鍵里程碑。

代理式 AI

金融服務(wù)中的代理式 AI：

模型用例

演講嘉賓：

Chintan Mehta | 富國(guó)銀行首席信息官兼數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)新負(fù)責(zé)人

Bobby Grubert | 加拿大皇家銀行資本市場(chǎng)人工智能與數(shù)字創(chuàng)新負(fù)責(zé)人

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演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

聆聽(tīng)由頂尖金融服務(wù)創(chuàng)新者組成的專(zhuān)家小組分享他們?nèi)绾卧趯?shí)際生產(chǎn)用例中應(yīng)用代理式 AI。與會(huì)專(zhuān)家還將探討在高度監(jiān)管的金融服務(wù)行業(yè)中，如何才能將代理式 AI 投入實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景，以及如何有效地衡量新應(yīng)用案例的投資回報(bào)率（ROI）。

自編碼智能體：

架構(gòu)、數(shù)據(jù)飛輪與自主代碼修復(fù)

演講嘉賓：

Bartley Richardson | NVIDIA 工程高級(jí)總監(jiān)

Ali Golshan | NVIDIA 高級(jí)總監(jiān)

Kris Murphy | NVIDIA 技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

AI 智能體正借助自編碼、反饋驅(qū)動(dòng)和自適應(yīng)架構(gòu)，迅速朝著真正的自主性演進(jìn)。本場(chǎng)演講將深入探討智能體通過(guò)數(shù)據(jù)飛輪實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化的框架 —— 即通過(guò)反饋和每次交互持續(xù)學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化自身模型。

代理式 AI 入門(mén)

演講嘉賓：

Erik Pounds | NVIDIA 企業(yè) AI 產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)高級(jí)總監(jiān)

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

本場(chǎng)演講旨在幫助開(kāi)發(fā)者和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者建立代理式 AI 的清晰認(rèn)知框架，并提供從實(shí)驗(yàn)探索到實(shí)際應(yīng)用的具體路徑。

AI 基礎(chǔ)設(shè)施與開(kāi)發(fā)實(shí)踐

MLOps 入門(mén)：構(gòu)建 AI 的平臺(tái)與流程

演講嘉賓：

Michael Balint | NVIDIA 產(chǎn)品架構(gòu)總監(jiān)

William Benton | NVIDIA 首席產(chǎn)品架構(gòu)師

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

本場(chǎng)演講將介紹 MLOps 的基礎(chǔ)模式，探討這些新能力如何重塑 AI 設(shè)計(jì)與運(yùn)營(yíng)策略，同時(shí)將通過(guò)多個(gè)用例，剖析新時(shí)代下 MLOps 的流程與理想平臺(tái)。

數(shù)字孿生與仿真

加速物理 AI 時(shí)代：

數(shù)字孿生與實(shí)時(shí)仿真

演講嘉賓：

Rev Lebaredian | NVIDIA Omniverse 與仿真技術(shù)副總裁

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

本場(chǎng)演講將分享在 OpenUSD 和 NVIDIA 加速計(jì)算平臺(tái)、庫(kù)及生態(tài)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)下，基于 OpenClaw 的自主智能體、數(shù)字孿生與實(shí)時(shí)仿真，正如何在物理 AI 時(shí)代加速各行各業(yè)的突破。

大模型與算法創(chuàng)新

我們?nèi)绾螖U(kuò)展 Kimi K2.5

演講嘉賓：

楊植麟 | Kimi（月之暗面）創(chuàng)始人兼 CEO

演講內(nèi)容簡(jiǎn)介：

探索 Kimi（月之暗面）如何通過(guò)開(kāi)創(chuàng) Muon 優(yōu)化器將 Token 學(xué)習(xí)效率提升一倍，并通過(guò) Day 0 基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同設(shè)計(jì)最大化訓(xùn)練吞吐量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì) Kimi K2.5 的擴(kuò)展。深入理解 AI 原生訓(xùn)練與線性注意力架構(gòu)，助您解鎖更持久運(yùn)行智能體的潛力。

前往下方鏈接，探索涵蓋物理 AI、代理式 AI、推理、AI 工廠等主題的精彩會(huì)議，在 NVIDIA On-Demand 平臺(tái)點(diǎn)播觀看：播放列表 playList-d77614ca-829e-45f3-9620-60c692143a93 | NVIDIA On-Demand