北京时间2025年1月7-10日，CES 2025于美国拉斯维加斯举办，英伟达CEO黄仁勋进行开幕主题演讲，机器人方面的要点主要包括：目前人形機器人的平衡、運動能力普遍達到較爲成熟的水平，制約行業進一步放量的核心因素在於訓練，特別是實現進一步能力泛化的訓練。
智通財經APP獲悉，光大證券發表研報稱，目前人形機器人的平衡、運動能力普遍達到較爲成熟的水平，制約行業進一步放量的核心因素在於訓練，特別是實現進一步能力泛化的訓練。泛化能力的訓練依賴於大量的真實世界數據，直接通過人類演示獲取這些數據成本高昂，且高質量的機器人運動素材較爲稀缺。英偉達(NVDA.US)Cosmos模型可幫助開發者生成指數級規模的合成運動數據，或將開啓機器人物理AI時代。
事件：
北京時間2025年1月7-10日，CES 2025於美國拉斯維加斯舉辦，英偉達CEO黃仁勳進行開幕主題演講，機器人方面的要點主要包括：
1）推出名爲Cosmos的生成式世界基礎模型開發平台（World Foundation Model），推出「物理人工智能」（Pysical AI）概念，可生成高質量合成數據，用於訓練機器人和自動駕駛系統；
2）率領14款人形機器人亮相，包括銀河通用G1、星動紀元Star1、智元機器人遠征A2、傅里葉通用機器人GR-2、小鵬的Iron機器人等。
點評：
通常物理AI模型的開發成本很高，需要大量的真實世界數據和測試。英偉達推出Cosmos模型，可以根據文本、圖像和視頻等輸入組合以及機器人傳感器或運動數據生成基於物理學的視頻。這些模型可實現基於物理學的交互、物體恒存性以及生成高質量的仿真工業環境（例如倉庫或工廠）和駕駛環境（包括各種路況），使得機器人在模擬環境中能夠更加真實地模擬物體的運動和相互作用，且Cosmos模型能與Omniverse協作，開發人員能更便捷地生成大量可控且逼真的合成數據，生成符合物理規律的虛擬世界，構建Pysical AI機器人系統，可訓練機器人和自動駕駛，比傳統數據收集方法更具性價比。
Cosmos有三款：1）Nano（約15B，超低延遲的實時模型，適合邊緣端設備部署）、2）Super（34B，高性能基線模型，支持開箱即用的微調與部署）、Ultra（約70B，準確度和質量最高，適合大規模數據中心場景），這些模型接受了18000萬億次tokens的訓練，包括2000萬小時的真實世界自動駕駛、機器人、無人機鏡頭和合成數據，通過訓練讓AI理解物理世界。目前，已有銀河通用、1X、Agility Robotics、FigureAI、小鵬、Uber等公司率先開始了試用。
風險分析：技術落地緩慢的風險、需求不及預期的風險、人形機器人產業化進度不及預期的風險。
