机器人千金策略，站到了舞台中央！
在美国拉斯维加斯的2026年国际消费电子展会（CES）上，英伟达（NVIDIA）的CEO黄仁勋再度站上全球科技行业的舞台中央。他用一场长达90分钟的演讲，向外界宣告人工智能正式迈入全新阶段──从理解语言，进化到理解物理世界。黄仁勋直言，机器人产业已迎来属于自己的“ChatGPT 时刻”。
与此同时，英伟达发布了新的NVIDIA Cosmos和GR00T开放模型及数据，用于机器人学习与推理，推出了Isaac Lab-Arena用于机器人评估，以及OSMO边缘到云计算框架，简化机器人训练工作流程。从移动机械臂到类人机器人，波士顿动力、卡特彼勒、弗兰卡机器人、LG电子和NEURA机器人首次推出了基于NVIDIA技术的新机器人和自主机器。
英伟达的大招
可能与外界预期的并不一样，今年CES上聚焦在了机器人上面。
据英伟达官网千金策略，英伟达宣布了面向物理AI的新开放模型、框架和AI基础设施，并展示了来自全球合作伙伴的各行业机器人。英伟达的新技术加快了整个机器人开发生命周期的工作流程，加速了机器人技术的下一波浪潮，包括打造能够快速学习多项任务的通用型专业机器人。
全球行业领导者包括波士顿动力、卡特彼勒、Franka Robotics、Humanoid、LG电子和NEURA Robotics，正在利用NVIDIA机器人技术栈推出新的AI驱动机器人。
黄仁勋直言，机器人产业已迎来属于自己的“ChatGPT 时刻”。他表示，人形机器人不再只是实验室展示品，而是具备实际商业潜力的产品。 透过数字孪生与模拟训练，机器人大量学习可在虚拟世界完成，进而快速部署到现实场域，应用于制造、物流与服务业。黄仁勋认为，随着成本持续下降、能力快速提升，机器人将像过去的PC与智能手机一样，逐步走向普及，成为下一个万亿级市场。
据悉，英伟达新型开放模型推动机器人学习与推理。将如今昂贵、单任务且难以编程的机器转变为推理型通才机器人。英伟达正在构建开放模型，使开发者能够绕过资源密集的预训练，专注于打造下一代人工智能机器人和自主机器。
新型开源仿真与计算框架用于机器人开发。可扩展仿真对于培训和评估机器人至关重要，但当前的工作流程仍然零散且难以管理。基准测试通常是手动且难以扩展，而端到端的流水线则需要跨不同计算资源的复杂编排。英伟达在GitHub上发布了新的开源框架，简化了这些复杂的流程，加速了从研究向实际应用场景的转变。
据悉，NVIDIA IGX Thor将于本月晚些时候上市千金策略，将机器人技术延伸到工业前沿，提供高性能AI计算，具备企业软件支持和功能安全。Archer利用IGX Thor将人工智能引入航空领域，推动飞机安全、空域整合和自动驾驶系统的关键能力。
英伟达合作伙伴包括AAEON、Advantech、ADLINK、Aetina、AVerMedia、Connect Tech、EverFocus、ForeCR、Lanner、RealTimes、Syslogic、Vecow和YUAN，提供支持边缘人工智能、机器人和嵌入式应用的Thor驱动系统。
此外，卡特彼勒正在扩大与英伟达的合作，将先进的人工智能和自主性带入建筑和采矿的设备和工地。卡特彼勒首席执行官Joe Creed将于1月7日星期三的CES主题演讲中，与英伟达机器人副总裁及Edge AI副总裁Deepu Talla一同分享相关细节。
商业化落地加速
人形机器人正加速在工业制造、物流搬运及康养服务等场景落地，具备替代人工、提升效率的潜力。
在汽车制造领域，优必选、特斯拉等已实现小批量部署，预计2028年需求达73.64万台；物流行业则通过智能化升级提升运营效率，头部企业如杭叉集团、井松智能等已推出具备高负载、多场景适应能力的产品，预计2028年需求达5.91万台。康养领域中，松霖科技与三晖电气等企业正推动机器人在康复理疗、失能失智照护等场景的应用，具备柔性力控、多维感知等技术优势。
方正证券认为，人形机器人行业已从技术探索转向商业化落地，Figure、宇树科技、优必选、智元机器人、越疆、银河通用等国内外头部企业均推出多代产品，覆盖工业、服务、家庭等场景。国内企业如宇树科技、越疆等已实现稳定量产和盈利，而Figure凭借多轮高额融资，估值达390亿美元，成为全球最高估值人形机器人公司。
行业呈现B端与C端并重的市场策略，产品向高性价比、模块化、平台化演进。技术路径上，电机驱动替代液压驱动成为主流，AI大模型与具身智能深度融合。应用场景方面，人形机器人正从工业向家庭、康养、物流等多领域拓展，特斯拉Optimus推动“工业-服务-家庭”全场景适配能力提升。
国金证券认为，人形机器人特斯拉0—1兑现，国产1—N加速。特斯拉链：预计2026Q1第一代量产产品发布，2026年上半年供应链大批量产线建设完成，2026M8开启大规模量产。国产链：头部本体出货量规模有望从数千台跨越到数万台，应用场景主要来自于二开、导览、巡检等。场景突破：自主协作能力提升，工业等上肢应用场景突破将是人形机器人2026年最大看点之一。
技术跨越上来看，大脑有望突破，上肢能力迭代近奇点。目前人形机器人“肢体”硬件方案趋于收敛，硬件发展领先于算法，算法为人形机器人提供任务级交互、环境感知、任务规划和决策控制能力，是目前技术上的最大痛点，2026年随着大模型逻辑和训练架构迭代，机器人大脑有望实现突破。
排版：杨喻程
校对：廖胜超千金策略
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