CES 2026》開源物理AI模型、OSMO框架齊發　黃仁勳：機器人迎接「ChatGPT時刻」

輝達（NVIDIA）在CES期間把「AI的下一個前沿」具象化為「走出螢幕、進入現實世界」的物理人工智慧（Physical AI）。輝達宣布推出一套面向機器人學習與推理的開放式模型、資料與工具鏈：包含全新NVIDIA Cosmos與GR00T模型與資料、用於機器人評估的Isaac Lab-Arena，以及可把合成資料、訓練與測試流程「從工作站一路串到混合雲」的OSMO邊緣到雲端運算框架，意在縮短機器人從資料、訓練、模擬到部署的開發週期。

輝達創辦人暨執行長黃仁勳以「機器人技術的ChatGPT時刻」定調這波轉折。他指出，能「理解現實世界、推理並規劃行動」的模型等物理AI突破，正開啟全新應用；而輝達從Jetson機器人處理器、CUDA、Omniverse到開放式物理AI模型的「全端堆疊」，將用來強化合作夥伴生態系，推動產業導入AI驅動的機器人轉型。

在演講現場，黃仁勳把物理AI的核心難題，指向「真實世界資料又慢又貴、而且永遠不夠」。他說，若要教AI理解物理世界的「常識」與互動多樣性，僅靠真實影片遠不足以涵蓋所需；解法是以符合物理法則、可控且可擴增的合成資料來補齊長尾情境，並用世界模型把「算力轉成資料」。

他並以Cosmos示範其定位：透過交通模擬器等輸入，再由世界基礎模型生成「符合物理、可合理推進的環景影片」，讓模型得以在可控情境下學習與評估，進一步支援機器人與自駕系統面對不可預期的真實世界。

輝達此次釋出多款可供開發者「跳過高成本預訓練、專注微調與落地」的開放式模型，包括Cosmos Transfer 2.5與Cosmos Predict 2.5（開放式世界模型）、Cosmos Reason 2（推理視覺語言模型VLM），以及專為人形機器人設計、支援全身控制的Isaac GR00T N1.6（推理視覺語言行動模型VLA）。

如果說模型與資料解決了「學什麼」，OSMO則要解決「怎麼把流程跑起來」。新聞稿形容，NVIDIA OSMO是一個雲端原生協調框架，可把合成資料生成、模型訓練與軟體迴圈測試整合到單一指揮中心，並可在工作站到混合雲端執行個體等不同運算環境間協調資源，以加速開發週期。

OSMO目前已開放使用，並已被機器人開發者採用，同時也整合進Microsoft Azure Robotics Accelerator工具鏈，顯示輝達意圖把「物理AI工作流」推進到更廣泛的雲端生態。

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輝達也把「AI 的下一個前沿」推向開源社群：公司宣布與Hugging Face合作，將開源Isaac與GR00T技術整合至LeRobot開源機器人框架，讓開發者以更一體化的方式取得軟硬體工具。新聞稿並點出這項合作的規模：將輝達的200萬機器人開發者，與Hugging Face的1,300萬AI建構者社群串連在一起。

同時，GR00T N與Isaac Lab-Arena已在LeRobot資料庫中提供，便於微調與評估；Hugging Face的開源人形機器人Reachy 2可與Jetson Thor互通、執行包括GR00T N1.6在內的VLA模型；而Reachy Mini桌面機器人則可與DGX Spark互通，結合本機執行的語音與電腦視覺開放模型，打造客製化體驗。

硬體端，輝達以Jetson Thor作為人形機器人的「推理大腦」，並在CES現場展示多家開發者將新機器人與Jetson Thor整合的成果，包括NEURA Robotics、Richtech Robotics、AGIBOT，以及LG電子發表的新家用機器人；Boston Dynamics、Humanoid與RLWRLD亦將Jetson Thor整合進既有人形機器人，以提升導航與操控能力。

在工業與通用機器人邊緣運算上，輝達則推出Jetson T4000模組，將Blackwell架構引入自主機器與通用機器人領域。新聞稿揭露，Jetson T4000在1,000台訂購量的價格為1,999美元（約合新台幣63,044元，按央行2026/01/05新台幣兌美元收盤31.538計算），相較前一代可在可配置的70瓦功耗範圍內提供1,200 FP4每秒浮點運算效能並搭載64GB記憶體，鎖定能源受限的自動化應用。

此外，NVIDIA IGX Thor也將在「本月稍晚」發售，目標是把機器人技術延伸至工業邊緣，提供高效能AI運算、企業軟體支援與功能安全；新聞稿並提到航太公司Archer正運用IGX Thor把AI帶入航太場景，推進安全與自主化就緒系統等關鍵功能。

值得注意的是，這波物理AI敘事也被黃仁勳用「舞台語言」包裝成轉折點。他在談到自駕與物理AI通用技術後，直接把下一段落切到「機器人將是下一個時代」，並指出機器人將以各種尺寸與型態出現，從機械手臂、移動機器人到全人形皆然。 （相關報導： CES 2026》AMD蘇姿丰：AI走入實體領域，從智慧座艙到人形機器人 ｜ 更多文章 ）

這也與他在同一段示範中強調的Omniverse、Isaac Sim/Isaac Lab訓練流程相呼應：在他的描述裡，機器人「先在數位世界學會物理常識」，再走入真實世界，正是「AI 的下一個前沿」要落地的路徑。