英偉達布局物理AI戰略：工程、機器人與太空

英偉達正在將人工智能推向傳統數據中心之外，進入工業設計軟件、機器人開發流程，甚至太空中的新興計算基礎設施。在圣何塞舉行的GTC大會上，CEO黃仁勛表示，對其下一代系統的需求可能轉化為到2027年高達1萬億美元的采購。英偉達描述了旨在將其加速計算和仿真平臺轉化為所謂的"物理AI"基礎的項目和合作，即能夠讓自主機器在物理世界中感知、理解和執行復雜行動的AI系統。

工程平臺增加AI智能體和GPU加速

公司宣布正在擴展工業設計和工程軟件的合作伙伴關系，這一類別已成為將AI應用于物理系統的關鍵切入點。英偉達表示，全球幾家最大的工程軟件供應商正在將其加速計算技術棧集成到他們的平臺中，包括Cadence Design Systems、達索系統（Dassault Systèmes）、PTC、西門子（Siemens）和新思科技（Synopsys）。

這些集成旨在支持工程軟件內的新型AI驅動工作流自動化。Cadence和其他幾家公司正在開發AI智能體，能夠協助規劃設計流程、調試代碼以及協調半導體和系統設計中的前端驗證步驟等任務。這些合作伙伴關系結合了英偉達的CUDA-X庫、Omniverse（英偉達的元宇宙平臺）仿真技術和GPU加速工程軟件。

英偉達還強調了GPU加速仿真如何越來越多地應用于汽車空氣動力學和航空航天推進等工業工程問題。例如，英偉達聲稱，本田正在英偉達Grace Blackwell平臺上使用新思科技的Fluent計算流體力學軟件，運行空氣動力學仿真速度比基于CPU的系統快34倍。捷豹路虎和梅賽德斯-奔馳等汽車制造商正在英偉達基礎設施上使用西門子Simcenter STAR-CCM+軟件分析車輛空氣動力學。航空航天公司Ascendance正在GPU基礎設施上使用Cadence Fidelity軟件運行混合動力電動飛機的空氣動力學仿真，使以前需要大量高性能計算資源的大規模仿真成為可能。在能源領域，工業制造商Solar Turbines正在GPU加速系統上使用相同軟件模擬燃燒室設計，模型規模達數十億個單元。

仿真和數字孿生也被用于工業運營。西門子最近推出了數字孿生組合器平臺，使用Omniverse庫構建工廠、造船廠和生產線的基于物理的仿真。包括富士康、現代、百事可樂和凱傲集團在內的公司正在使用這些系統在部署前在虛擬環境中測試制造工作流和物流運營。

黃仁勛表示，我們正處于新工業革命的開端，物理AI和自主AI智能體正在"從根本上重新發明世界設計、工程和制造的方式"，并補充說英偉達正在"提供全棧加速計算平臺，使每個行業都能以前所未有的規模和速度將這一愿景變為現實"。

NVIDIA CEO 黃仁勛主題演講

訓練機器人和計算機視覺AI的藍圖

GTC上另一個主要的物理AI公告是推出英偉達物理AI數據工廠藍圖（Physical AI Data Factory Blueprint），這是一個新的開放參考架構，旨在自動化用于訓練機器人、計算機視覺和自動駕駛車輛模型的數據集的創建、增強和評估。訓練這些系統通常需要大量專業化數據，捕捉異常光照條件、稀有對象或意外事件等邊緣情況。

英偉達表示，該架構結合了其Cosmos世界模型與自動化編排工具，生成合成數據并擴展有限的現實世界數據集。物理AI數據工廠藍圖將數據生產組織為幾個階段，包括策劃、增強和自動驗證。Cosmos Curator處理和注釋大型數據集，而Cosmos Transfer通過額外變體擴展它們。一個名為Cosmos Evaluator的組件分析生成的數據，確定其在物理上是否合理且適合訓練。

英偉達表示，包括微軟Azure和Nebius在內的云服務提供商正在將該藍圖集成到他們的基礎設施中，允許開發人員大規模運行這些流水線。早期用戶包括ABB機器人、泰瑞達機器人（Teradyne Robotics）和Skild AI等公司，以及優步等自動駕駛車輛開發者。該藍圖還結合了一個名為OSMO的編排系統，管理分布式計算資源并協調訓練工作流的各個階段。英偉達表示，OSMO可以與監控基礎設施使用情況并自動化流水線中運營任務的編碼智能體集成。

英偉達表示，物理AI數據工廠藍圖將于4月在GitHub上發布。

太空：終極邊緣部署

雖然大多數新聞集中在地球上的行業，但英偉達還宣布了將其AI基礎設施擴展到太空的計劃。公司推出了Vera Rubin Space-1模塊，這是一個為衛星和其他必須遵守嚴格尺寸、重量和功耗限制的太空系統設計的計算平臺。

Vera Rubin Space-1模塊旨在運行大型語言模型和前沿模型，并直接在航天器上支持實時數據處理（或按公司所說的軌道分析）。英偉達表示，Vera Rubin Space-1模塊具有緊密集成的CPU-GPU架構和高帶寬互連，可以實時管理來自太空儀器的數據。包括太空基礎設施開發商Axiom Space和衛星圖像公司Planet在內的公司正在與英偉達的硬件合作，用于地理空間圖像分析和衛星網絡運營等應用。

英偉達還表示，其現有的邊緣平臺IGX Thor和Jetson Orin也被用于需要板載推理和圖像處理的太空任務。這些平臺有助于直接在軌道上處理傳感器數據，而不是將原始數據傳回地球進行分析。數據洪流在地球上并未停止。成像衛星、雷達系統和射頻傳感器產生持續的觀測流，這些觀測被添加到用于環境監測、基礎設施跟蹤和氣候分析的大型地理空間檔案中。歷史上，這些處理中的大部分都是在基于CPU的系統上完成的，對于達到數百P字節的數據集來說，這是一個緩慢的過程。

英偉達表示，其GPU加速平臺，如RTX Pro 6000 Blackwell服務器版GPU，正被用于加速這些大型數據集的分析，并支持檢測衛星圖像中模式的AI模型。公司表示，相同的計算技術�？梢钥缭皆苹A設施、地面站和航天器運行，允許在更接近數據生成的地方分析數據。

黃仁勛在他的主題演講中表示，在太空中建設計算基礎設施仍然存在挑戰，包括冷卻和輻射管理。"我們必須弄清楚如何在太空中冷卻這些系統。但我們有很多優秀的工程師正在為此努力，"他說。英偉達沒有透露Vera Rubin Space-1模塊何時發布，只表示將在稍后推出。

目前，英偉達在物理AI方面的項目和合作表明，它正在將AI推向數據中心之外，進入設計產品和技術、訓練機器人和其他自主機器以及分析來自太空數據的系統。這些系統將能達到什么程度還有待觀察。