英偉達CEO黃仁勛受邀參加今年的CES展會，他在今天的開幕主題演講中強調了兩個核心：新顯卡和AI，信息量極大。

黃仁勛表示：得益于AI對紋理和壓縮算法的學習，英偉達新一代顯卡RTX Blackwell 5090的性能是此前4090的兩倍。新推出的Blackwell超級芯片與英偉達上一代相比，每瓦性能提高了四倍。

在工業數據化方面，未來每個工廠都將擁有一個與真實工廠運作方式完全相同的數字孿生體。一切都在模擬中進行。

黃仁勛預測：自動駕駛很可能是第一個萬億美元級的機器人產業。機器人技術領域有望成為世界上規模最大的技術產業。

他稱，自動駕駛革命已經到來。

全球每年生產1億輛汽車，道路上行駛的汽車有10億輛，每年行駛里程達萬億英里，所有這些汽車都將實現高度自動駕駛，甚至即將實現完全自動駕駛。這將是一個極其龐大的產業，我預測這很可能是第一個萬億美元級的機器人產業。我們的業務，請注意，僅僅是這些開始投產的汽車中的一部分，規模就已經達到40億美元，今年的運行速度可能約為50億美元。

今天，我們宣布我們下一代汽車處理器——Thor。

這是Thor，一款機器人電腦，它接收并處理來自大量傳感器的信息，包括無數個高分辨率攝像頭、雷達和激光雷達。該芯片將傳感器數據轉換成標記，放入轉換器并預測下一條路徑。

Thor的處理能力是上一代Orin的20倍，而Orin是目前自動駕駛車輛的行業標準。Thor已全面投產，并廣泛應用于各種機器人，例如自主移動機器人（AMR），可作為機器人或機械手的大腦。它是一款通用的機器人計算機。

機器人技術領域，特別是人形機器人和通用機器人技術，即將迎來ChatGPT時刻般的突破。

使能技術將推動通用機器人技術在未來幾年取得令人驚訝的快速發展。通用機器人技術的重要性在于，它能創造出無需特殊環境就能適應“棕色地帶”的機器人。

這三種機器人是：自主機器人和自主AI（信息工作者）；自動駕駛汽車（適應已建成的道路和城市）；人形機器人。如果我們擁有解決這三項問題的技術，這將是世界上規模最大的技術產業。

關鍵在于如何訓練這些機器人，而對于人形機器人而言，模仿信息的收集尤其困難，因為汽車只需駕駛即可收集數據。

我們一直在探索人形機器人的運動學習。直接模仿人類演示對機器人來說效率低下，因此我們需要一種巧妙的方法，利用少量的人類演示數據，通過人工智能和Omniverse合成生成海量合成運動數據，從而讓AI學習執行任務。

NVIDIA Isaac Groot合成運動生成的藍圖是一個基于模仿學習的仿真工作流程，能夠從小數量的人類演示中生成指數級的大型數據集。最后，在將策略部署到真實機器人之前，開發人員可以在IsaacSim中進行軟件在環測試和驗證。