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黄仁勋：从智能体AI到具身AI
黄仁勋如何通过“倒推”思维为世界创造未来 + 2025 年及以后值得关注的人工智能和机器人技术趋势
最近，黄仁勋在 CES 上的主题演讲和与金融分析师的问答环节中分享了他对未来的愿景。这显然是自主人工智能和机器人技术的结合，他称之为物理人工智能。在本期“自主”系列节目中，我将重点介绍黄仁勋对自主人工智能的看法、向物理智能的演进，以及这种转变过程中我们应牢记的实用见解。他预测，10 年内，机器人将达到令怀疑者惊讶的能力水平。黄仁勋认为，这是一个价值数十亿美元的产业。我再次强烈建议观看他在 CES 上的完整演讲（或者说是表演？），从中你可以一窥未来。准备好了吗？让我们一起探索。
黄仁勋：
我采用“倒推”思维，自问：“英伟达必须如何做才能为世界实现那个未来？我必须做什么才能让世界做到这一点？”
英伟达魅力四射且富有远见的首席执行官黄仁勋，在主题演讲中不惧怕展现其轻松幽默的一面，长期以来一直站在定义人工智能前沿的地位。在最近的 CES 演讲中，黄仁勋阐述了人工智能演变的变革性愿景：一个数字代理能够无缝执行复杂任务，而物理人工智能系统将从根本上重塑我们与现实世界的互动。
他的人工智能演进路线图如下：
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- 感知人工智能：现代机器学习的基础，系统通过训练来解释和分析数据。
- 生成式人工智能：目前的重点——创建文本、图像和其他内容的模型，正在改变游戏、营销和媒体等行业。
- 自主人工智能：能够管理工作流程、解决问题并提供见解的自主代理的兴起。
- 物理人工智能：下一步——人工智能系统获得实体化，以便在物理世界中运行和互动。
黄仁勋认为人形机器人技术是一个数十亿美元的产业，但没有有效的自主系统是不可能实现的。因此，让我们深入了解是什么推动我们实现这一目标。
自主人工智能时代
许多人在预测中宣称 2025 年是自主代理之年。黄仁勋对此也深感兴趣，他将这些系统描述为**“新的数字劳动力”**，能够推理任务，将其分解为可执行的子任务，检索相关数据，并利用工具生成高质量的结果。与传统软件系统不同，自主人工智能能够适应动态环境，并以自主或半自主的方式运行，从而提升各行业的人类能力。
自主人工智能的独特之处是什么？
- 推理与适应性： 这些系统能够分解复杂问题，分析上下文因素，并动态地确定任务优先级。
- 多模态能力： 借助基础模型，它们整合语言、视觉和音频，处理来自多个来源和格式的信息。
- 工具与数据集成： 自主人工智能不仅处理静态输入，还能与工具交互，从数据库或网络检索信息，并综合分析得出见解。
根据黄仁勋的观点，实际应用有哪些？
黄仁勋认为自主人工智能将无处不在，覆盖各个行业和应用场景。例如：
- 知识工作者： 人工智能研究助理简化对学术期刊或财务报告等复杂文档的分析，将其转化为摘要或播客等易于获取的格式。
- 工业优化： 自主代理监控制造业或物流中的流程，识别效率低下之处并提出改进建议。
- 软件安全： 人工智能代理持续扫描代码库中的漏洞，为开发人员提供实时反馈。
- 医疗保健与药物发现： 虚拟实验室代理筛选数十亿种化合物，以比以往更快、更具成本效益的方式识别有潜力的候选药物。
这些例子突显了自主人工智能如何简化和改进通常需要人类投入的任务。 人工智能的下一个前沿是物理人工智能”
虽然自主人工智能专注于数字任务，但下一个前沿在于物理人工智能。黄仁勋将物理人工智能描述为能够理解并与现实世界互动的系统。这种转变涉及开发能够理解物理动力学、空间关系和环境细微差别的人工智能模型——使它们能够在非结构化的现实世界环境中运行。
什么是物理人工智能？
物理人工智能建立在自主系统的基础上，但融入了对物理世界的理解。它需要模型来掌握：
- 几何和空间推理： 理解三维空间以及物体如何在其中相互作用。
- 物理动力学： 控制现实世界运动和行为的重力、摩擦和惯性等概念。
- 时间感知： 预测和适应随时间变化的能力，例如天气条件的变化或物体轨迹。
物理人工智能是一个新概念吗？
是也不是。机器人行业是一个成熟的行业，围绕它进行了许多引人入胜的研究。你可能还记得，即使是 OpenAI 也曾经有一个机器人研究部门。早在 2019 年，其解决魔方的机器人手臂就登上了头条新闻，展示了强化学习如何教会机器处理复杂的物理任务。这感觉像是某种变革性事物的开始——人工智能和机器人技术的无缝融合。
但在 2021 年，OpenAI 静悄悄地退出了机器人领域。这一决定并非由于失败，而是由于战略上的转变。机器人技术需要硬件集成、资源密集型基础设施以及解决模拟环境与现实世界之间顽固差距的解决方案。对于 OpenAI 来说，回报不足以证明其努力是合理的。他们决定加倍投入像 GPT 这样的大型语言模型——在 2021 年，GPT-3 已经显示出更广泛影响的巨大潜力。
由于这一决定，我们现在有了 ChatGPT 和生成式人工智能的兴起，这已将自主系统提升到一个全新的水平（正如你可能怀疑的那样，自主代理也肩负着惊人的发展历史）。
通过实现自主人工智能的这一飞跃，OpenAI 为其他人重新构想可能性奠定了基础。受此转变的启发，黄仁勋设想了由先进人工智能驱动的机器人技术的未来 = 物理人工智能。倒推着思考，他看到了英伟达如何在该未来的实现中发挥关键作用，构建工具和基础设施来实现这一目标。
“倒推”方法
黄仁勋的“倒推”方法始于将人工智能的未来设想为跨行业的基础层，其中人工智能代理和物理系统自主且智能地行动。从这个愿景出发，他确定了必要的要素——可扩展的架构、强大的训练系统以及英伟达必须开发以实现这一未来的工具。倒推着思考，黄仁勋概述了三台关键计算机——现代人工智能和机器人系统至关重要的基本计算架构：
- 训练计算机旨在处理训练人工智能模型所需的海量数据和计算能力。这些计算机对于生成准确可靠的人工智能模型至关重要。
- 模拟和数字孪生计算机能够创建数字孪生和模拟，提供虚拟环境来在实际部署之前测试和优化人工智能和机器人系统。
- 部署计算机负责在实际应用中部署经过训练的模型。示例包括汽车或机器人系统中的人工智能计算机，它们为自主运行提供必要的计算能力。
为什么机器人技术现在变得如此重要？黄仁勋认为它们可能成为有史以来最大的计算机产业
全球劳动力人口正在下降，在一些制造业大国，这种下降尤为显著。对于这些国家来说，确保机器人技术成为其产业中富有成效且不可或缺的一部分已成为一项战略要务。由于劳动力没有可预见的增长，开发和部署先进机器人系统的紧迫性从未如此之高。
黄仁勋：
一切移动的东西都将是自主的。这是一个必然的结论。机器人没有限制。它很可能成为有史以来最大的计算机产业，原因是我们不需要比人更多的手机。但是，你知道，机器人，你可以随意建造。
机遇
- 特定行业的人工智能代理： 从医疗保健到物流，专业的代理可以彻底改变工作流程和生产力。
- 机器人技术和自动化： 物理人工智能有可能改变制造业、仓储和自动运输等行业。
- 通用机器人： 随着合成数据和模仿学习的进步，在非结构化环境中运行的多功能人形机器人的梦想比以往任何时候都更接近。
英伟达的战略：构建一个行业，而不仅仅是产品
正如黄仁勋所阐述的那样，英伟达战略的决定性方面之一是其致力于塑造和赋能整个行业，而不仅仅是创造单个产品。英伟达的运作方式就像一辆内置 3 D 打印机的坦克：在进步中毫不懈怠，不断在计算和人工智能领域构建新的现实。随着每一次进步，英伟达都在重塑格局，构建其他公司赖以创新的框架。其庞大的资源推动了硬件、软件和生态系统的同步进步，使各行业能够围绕其轨道发展和扩展。其战略的核心是一个生态系统，该生态系统为开发人员、研究人员和企业提供了在英伟达基础上构建的工具，使其仍然是创新的事实上的选择。
他们可能会或可能不会制造自己的机器人，英伟达将自己定位为在各行业扩展物理人工智能的催化剂。
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英伟达卓越的合作伙伴战略
经济学将如何运作？
正如黄仁勋所描述的那样，人形机器人技术的经济学围绕着易于部署、可扩展性和利用规模经济：
- 棕地部署优势： 人形机器人技术之所以脱颖而出，是因为它可以部署在现有环境（棕地）中，而无需对基础设施进行重大更改。与通常需要定制设施（绿地部署）的带轮子或履带的机器人不同，人形机器人技术可以无缝集成到当前的操作中。这类似于智能手机的采用，智能手机不需要新的基础设施，因为它们适合用户现有的生活方式（例如，口袋）。
- 易于部署和可扩展性： 部署人形机器人的简单性允许快速扩展。一旦将它们引入设施或操作中，就可以在各种环境中快速复制它们。这种可扩展性导致采用率提高，随着数量的增加，单位成本降低。
- 规模经济和技术飞轮： 随着人形机器人的部署规模扩大，规模经济开始发挥作用。大规模生产和部署实现的成本效率推动了技术飞轮，加速了创新。这个周期——采用推动成本降低，从而导致进一步采用——确保了持续的技术改进和扩展应用。
- 通过量身定制的解决方案赋能行业： 英伟达专注于赋能行业，而不是直接竞争。通过提供人工智能企业解决方案、自主人工智能工具包和模块化硬件/软件平台等工具，他们使汽车、机器人等各个行业能够将人工智能集成到其运营中。这种适应性使丰田、Waymo 和特斯拉等公司能够根据其特定需求定制英伟达的堆栈，从而增强自身的竞争优势。
- 加速创新： 易于部署、扩展和飞轮效应的结合意味着人形机器人技术将看到快速进步。
英伟达预测，在 10 年内，这些机器人将达到让怀疑论者都感到惊讶的能力水平。正如黄仁勋所见，这是一个价值数十亿美元的产业。
长远之计
英伟达对 Blackwell GPU 和人工智能模拟平台等基础技术的投资旨在支持未来几十年的行业发展。这种长远的眼光确保了随着人工智能采用率呈指数级增长，英伟达仍然不可或缺。通过将其战略与更广泛的技术趋势保持一致，英伟达确保它不仅是人工智能革命的一部分，而且是定义其方向的领导者。
你猜怎么着？2025 年 1 月，OpenAI 宣布重返机器人领域。Caitlin Kalinowski 分享了硬件工程师和机器人专家的职位列表，他们拥有自动驾驶汽车、无人机、轮式机器人、人形机器人和软机器人等领域的经验。该团队旨在解决曾经导致 OpenAI 从机器人领域退出的挑战，现在利用多年的人工智能进步和更深入的行业见解。这种转变突显了具身人工智能日益增长的潜力。
写在最后
那么，这让我们处于什么位置？今年，人工智能代理将开始腾飞——从软件工程、数字营销和客户服务开始。但黄仁勋设想了一个自主人工智能和物理人工智能融合以重新定义行业的未来，从制造业到医疗保健。对于许多人口下降的国家来说，依靠机器人对于维持生产力和经济增长至关重要。从自动驾驶汽车到工业机器人，人工智能正迅速成为未来行业的支柱。
这些数百万个新的机器人和自动驾驶汽车将推动数十亿美元进入支持数据中心。人工智能不再仅仅是一种工具；我们正在朝着使用工具的代理和助手迈进——计算堆栈之上的一个全新层。每个工厂都将拥有一个数字孪生，在实际部署之前镜像操作以优化 KPI。黄仁勋的警告很明确：如果你的企业还没有利用人工智能助手，那么你已经落后了。
OpenAI 对机器人技术的重新关注只会加强这种转变。他们的回归表明，具身智能正在成为整个领域的优先事项，标志着人工智能发展迈出了关键一步。
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