机器人产业正在经历一次方法论转向：单点算法或单一硬件的领先，越来越难以支撑“泛化能力、工程可靠性与规模化交付”三者同时成立。围绕这一痛点，英伟达（NVIDIA）在CES 2026期间集中推出一套面向机器人与“物理AI（Physical AI）”的全栈平台组合，将开放基础模型、仿真评测框架、工作流编排与边缘计算模块打包推进，试图把机器人研发流程从碎片化工具链，拉回到更可复制的“标准工程化管线”。

在官方表述中，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）把此次动作定义为机器人产业的关键拐点。他在新闻稿中表示，“机器人领域的ChatGPT时刻已经到来”，物理AI的突破正在解锁全新的应用；并强调英伟达的Jetson机器人处理器、CUDA、Omniverse以及开放物理AI模型，将支持全球合作伙伴用AI驱动机器人改造行业。 英伟达希望像Android之于智能手机那样，成为“通用型机器人”的默认平台层。

从“模型层”看，NVIDIA此次发布的核心是三类开放模型：其一是面向物理世界合成数据与仿真评测的“世界模型”体系NVIDIA Cosmos，其中包括Cosmos Transfer 2.5与Cosmos Predict 2.5，用于物理一致的合成数据生成与在仿真中进行策略评估；其二是Cosmos Reason 2，一款面向物理世界理解的推理视觉语言模型（VLM）；其三是NVIDIA Isaac GR00T N1.6——一款面向人形机器人、具备推理能力的视觉-语言-动作（VLA）开放模型，强调全身控制能力并调用Cosmos Reason来增强上下文理解。上述模型与框架被英伟达明确放到开放生态中，官方称其可在Hugging Face等渠道获取。 作为补充，英伟达（NVIDIA）在其开源仓库中也对GR00T N1.6给出了更技术化的定义：该模型接收语言与图像等多模态输入，用于在多样环境中完成操控任务，并支持通过后训练适配具体本体与任务。

“仿真与评测层”则对应NVIDIA对研发流程的再组织。新闻稿称，NVIDIA发布了开源框架NVIDIA Isaac Lab-Arena，用于在仿真中进行大规模策略评测与基准测试，并与Lightwheel协作设计评测与任务层；同时推出NVIDIA OSMO作为云原生编排框架，把合成数据生成、模型训练、软件在环测试等流程统一到一个“指挥中心”，可跨工作站与混合云资源运行，以缩短开发迭代周期。 Unite.AI进一步把这套组合概括为“脑（GR00T）+世界（Cosmos）+实验场（Lab-Arena）+调度台（OSMO）”的闭环，并强调其目标是把机器人在上真实工厂/仓库之前的大部分风险验证，前置到可规模化的虚拟环境里完成。

“算力与部署层”同样给出了清晰的产品化参数口径。英伟达在新闻稿中披露，新发布的NVIDIA Jetson T4000模块基于Blackwell架构，为Jetson Orin用户提供升级路径：在1000片采购量下定价为1999美元，宣称相较上一代实现4倍性能提升，提供1,200 FP4 TFLOPS算力与64GB内存，并可在可配置的70瓦功耗范围内运行，面向能耗受限的自主机器与通用机器人。 同一份材料还提到，NVIDIA IGX Thor将把机器人算力进一步延伸到工业边缘侧，提供企业级软件支持与功能安全能力，并计划在当月晚些时候提供。

值得注意的是，NVIDIA也在把“开源社区”纳入其平台战略的一部分。新闻稿称，Hugging Face与NVIDIA将把Isaac与GR00T相关技术整合进LeRobot开源框架，以降低开发者获取模型、数据与工具链的门槛，并推动端到端开发更顺滑。 Hugging Face是一家以开源模型、数据集与协作工具闻名的AI社区与平台企业，近年在开源生态中扮演“分发与协作枢纽”的角色；英伟达选择在此完成整合，意图把其机器人栈的使用门槛拉到更广泛的开发者群体。

这次“全栈机器人平台”的信号并不在于某一项模型或某一块模组参数，而在于NVIDIA把机器人研发的关键瓶颈拆解为可对接的标准接口：用开放模型缩短预训练门槛，用仿真评测把“可用性验证”规模化，用OSMO把算力与流程编排工程化，再用Jetson/Thor/IGX把能力落到边缘部署。对希望从单点智能迈向可复制规模化落地的机器人产业而言，这种“工具链一体化+开源分发”的路线，正在把竞争从“单机性能”推向“研发效率与交付效率”的系统战。