最近，英偉達(dá)又成了話題中心。

 短短幾天里，接連兩場(chǎng)看起來(lái)毫不相干的活動(dòng)持續(xù)刷屏，一場(chǎng)是斯坦福教授李飛飛和英偉達(dá)首席科學(xué)家 Jim Fan 的直播，對(duì)談主題是“讓 AI 學(xué)會(huì)在世界里行動(dòng)”，而另一場(chǎng)黃仁勛的女兒、英偉達(dá)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)高級(jí)總監(jiān) Madison Huang 首次公開(kāi)亮相，與光輪智能（Lightwheel）創(chuàng)始人謝晨展開(kāi)對(duì)話，共同探討仿真、具身智能與 Sim2Real 的未來(lái)。

兩場(chǎng)活動(dòng)一邊屬于學(xué)術(shù)界的象征，一邊則是產(chǎn)業(yè)界的未來(lái)接班力量。但當(dāng)我們把它們放在一起看時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們其實(shí)講述的是同一件事：英偉達(dá)正在全力推進(jìn)它的仿真計(jì)算機(jī)戰(zhàn)略。

這是黃仁勛為未來(lái)十年定下的方向：用 Omniverse、Isaac Sim 和 Physical AI 三大支柱，去構(gòu)建一張貫穿虛擬與現(xiàn)實(shí)的“智能物理世界計(jì)算網(wǎng)”。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，英偉達(dá)想要打造的不只是更強(qiáng)的算力，而是一套讓 AI 能夠“在世界中學(xué)習(xí)與行動(dòng)”的系統(tǒng)，讓機(jī)器不止能理解數(shù)據(jù)，而是真正學(xué)會(huì)理解世界本身。

英偉達(dá)正在下很大一盤(pán)棋。

三臺(tái)「計(jì)算機(jī)」的新格局

而在過(guò)去十年里，英偉達(dá)的身份已經(jīng)悄然轉(zhuǎn)變。從顯卡制造商到 AI 超算引擎，再到如今的世界構(gòu)建者，這家公司早就不再滿足于讓模型理解語(yǔ)言或圖像，而是要讓智能真正理解物理，并能在現(xiàn)實(shí)世界中行動(dòng)。

這也是黃仁勛最近再各種場(chǎng)合反復(fù)提到的 Simulation Computer Strategy——仿真計(jì)算機(jī)戰(zhàn)略，即未來(lái)的智能世界，不會(huì)只靠一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)驅(qū)動(dòng)。這個(gè)戰(zhàn)略的核心，是讓 AI 在虛擬世界中被訓(xùn)練、被測(cè)試、被磨練，再以近乎零摩擦的方式遷移回真實(shí)世界。

在這個(gè)新體系下，英偉達(dá)定義了“三臺(tái)計(jì)算機(jī)”的格局：訓(xùn)練計(jì)算機(jī)、仿真計(jì)算機(jī)和實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī) —— 它們構(gòu)成了一個(gè)從思考到行動(dòng)的完整智能循環(huán)。

英偉達(dá)的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)是“訓(xùn)練計(jì)算機(jī)”（Training Computer）。我們可以把它看成 AI 的“智力工廠”，最典型的代表就是 DGX 系統(tǒng)。所有的大模型都誕生在這里 —— 從 GPT 這樣的語(yǔ)言模型，到機(jī)器人用的世界模型，AI 的腦子就是在這臺(tái)機(jī)器上被訓(xùn)練出來(lái)的。這里是它學(xué)會(huì)思考的地方。

第二臺(tái)計(jì)算機(jī)，是仿真計(jì)算機(jī)（Simulation Computer）。這是英偉達(dá)這兩年最激動(dòng)人心的部分，由 Omniverse 和 Isaac Sim 驅(qū)動(dòng)?，F(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)太貴、太慢、太有限，而仿真世界沒(méi)有這些限制。AI 可以在虛擬空間里無(wú)數(shù)次地試錯(cuò)、生成數(shù)據(jù)、重來(lái)一遍又一遍，在那里，它能學(xué)會(huì)如何看世界、怎么動(dòng)手、怎么反應(yīng)。你可以把它想成 AI 的練功房，它在那里摸爬滾打、不斷升級(jí)。雷峰網(wǎng)

第三臺(tái)，是實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)（Real-Time Computer），也就是像 Jetson AGX、Jetson Thor 這樣的平臺(tái)。它們是跑在機(jī)器人和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)里的AI 大腦。在這里，AI 不再是模型，而是真正在動(dòng)的智能體——它能實(shí)時(shí)感知、推理、規(guī)劃、行動(dòng)，把在虛擬世界里練出來(lái)的本事，用在現(xiàn)實(shí)世界里。

這三臺(tái)計(jì)算機(jī)構(gòu)成了英偉達(dá)的“物理智能三部曲”：從 Training Computer 負(fù)責(zé)訓(xùn)練智能，到 Simulation Computer 模擬世界，再到 Real-Time Computer 驅(qū)動(dòng)現(xiàn)實(shí)，三者首尾相連，形成了一個(gè)從思考到行動(dòng)的閉環(huán)。

這三臺(tái)計(jì)算機(jī)，分別對(duì)應(yīng)了智能的“思維—體驗(yàn)—行動(dòng)”三個(gè)階段，也構(gòu)成了英偉達(dá)新一代物理智能體系的骨架。

仿真計(jì)算機(jī)戰(zhàn)略的「三大支柱」

如果說(shuō)算力是大腦，那么 Omniverse 則是世界的神經(jīng)系統(tǒng)。作為英偉達(dá)最雄心勃勃的項(xiàng)目之一，Omniverse 并非一個(gè)單純的圖形引擎，而是一套構(gòu)建數(shù)字世界的底層操作系統(tǒng)。

它基于 OpenUSD 架構(gòu)，把視覺(jué)、物理、語(yǔ)義與傳感器信息統(tǒng)一在一個(gè)可計(jì)算的世界模型中。它允許企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和開(kāi)發(fā)者用一致的語(yǔ)言去描述和操作虛擬世界，從工廠到城市，從機(jī)器人到車(chē)輛，每個(gè)物體都能在這個(gè)數(shù)字空間中擁有精確的存在。

更重要的是，Omniverse 不只是用來(lái)“看”的，而是用來(lái)“算”的。光的折射、風(fēng)的流動(dòng)、機(jī)械臂的摩擦、機(jī)器人行走的重心，全都可以在這里被精確模擬。世界在這里被重新編碼為可計(jì)算的邏輯，這讓 AI 不僅能理解圖像，更能理解世界。

正是在 Omniverse 的基礎(chǔ)上，英偉達(dá)構(gòu)建了面向機(jī)器人領(lǐng)域的 Isaac Sim。這個(gè)仿真引擎讓機(jī)器人能在虛擬環(huán)境中成長(zhǎng)、學(xué)習(xí)、甚至獲得真實(shí)的經(jīng)驗(yàn)。在英偉達(dá)的 Isaac Lab–Arena 系統(tǒng)中，成千上萬(wàn)個(gè)虛擬機(jī)器人同時(shí)運(yùn)行，它們被放置在不同場(chǎng)景中，不斷測(cè)試動(dòng)作策略、強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型、傳感器響應(yīng)機(jī)制。

Cosmos 系統(tǒng)則負(fù)責(zé)定義這個(gè)世界的物理規(guī)則 —— 光線的傳播、重力的作用、物體的硬度與材質(zhì)。Newton 模塊確保每一次碰撞和每一次位移都符合真實(shí)物理。通過(guò)這樣的體系，英偉達(dá)把“虛擬世界”變成了“智能的課堂”，讓機(jī)器人可以像人類一樣在安全的環(huán)境里反復(fù)試錯(cuò)，最終掌握可遷移到現(xiàn)實(shí)的經(jīng)驗(yàn)。

而 Physical AI 則是黃仁勛近年來(lái)頻繁提到的詞匯，它代表著 AI 的下一階段：具備物理常識(shí)、能夠與世界互動(dòng)的智能。一個(gè)真正的智能體，必須能理解重力、慣性、摩擦，必須能預(yù)測(cè)自己的行為將對(duì)環(huán)境產(chǎn)生怎樣的結(jié)果。這種能力無(wú)法僅靠文本訓(xùn)練獲得，必須通過(guò)仿真——通過(guò)不斷地與虛擬世界互動(dòng)、體驗(yàn)、修正，AI 才能形成可遷移到現(xiàn)實(shí)的智慧。英偉達(dá)正在嘗試讓每一個(gè)模型都經(jīng)歷這樣的“成長(zhǎng)”：先在仿真中學(xué)習(xí)世界，再在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用世界。

Madison Huang 在那場(chǎng)《OpenUSD Insiders》直播中也曾說(shuō)到：“機(jī)器人不能只讀取數(shù)據(jù)，它們必須體驗(yàn)世界?！?這句話是對(duì)整個(gè)英偉達(dá)仿真戰(zhàn)略的最好注解。

她在自己的首次亮相中并沒(méi)有談 GPU，也沒(méi)有談市場(chǎng)，而是談仿真、具身智能與 Sim2Real。這正是英偉達(dá)未來(lái)的邏輯：數(shù)據(jù)訓(xùn)練讓 AI 理解語(yǔ)言，仿真訓(xùn)練讓 AI 理解世界。

在這場(chǎng)節(jié)目中，Madison 對(duì)話光輪智能，與這家初創(chuàng)企業(yè)暢談仿真與具身智能的未來(lái)，甚至坦言：“英偉達(dá)需要合成數(shù)據(jù)工廠，而光輪剛好出現(xiàn)?！?/p>

這句話后來(lái)在開(kāi)發(fā)者社區(qū)引起了廣泛討論，也揭開(kāi)了英偉達(dá)仿真戰(zhàn)略中一個(gè)鮮為人知的關(guān)鍵角色。

從 Behavior 到 Sim2Real 的機(jī)器人革命

值得一提的是，英偉達(dá)的這兩場(chǎng)直播，分別把鏡頭對(duì)準(zhǔn)了“虛擬世界的科學(xué)家”和“現(xiàn)實(shí)世界的工程師” —— 李飛飛團(tuán)隊(duì)和光輪智能。

在學(xué)術(shù)端，斯坦福大學(xué)李飛飛教授主導(dǎo)的 Behavior Challenge 是當(dāng)前最具代表性的仿真研究項(xiàng)目之一。

她的團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)極其復(fù)雜的虛擬家庭環(huán)境，讓 AI 在其中完成各種日常任務(wù)——收拾桌子、做飯、找東西。乍一看像游戲，但背后卻是嚴(yán)肅的科學(xué)：讓 AI 學(xué)會(huì)如何觀察、規(guī)劃與行動(dòng)。這樣的研究推動(dòng)了具身智能的發(fā)展，也讓學(xué)術(shù)界對(duì)“AI 如何理解世界”這一根本問(wèn)題有了更深入的探索。

英偉達(dá)與 Behavior Challenge 的合作，也并不僅僅是技術(shù)層面的支持，更是一種理念上的共鳴。李飛飛希望 AI 能在虛擬世界中獲得行為智慧，而英偉達(dá)正致力于打造那個(gè)“可讓智能成長(zhǎng)的世界”。對(duì)雙方而言，AI 的未來(lái)不再停留在識(shí)別圖片或理解文字，而是要真正理解物理世界，理解人類與環(huán)境之間的復(fù)雜關(guān)系。

換個(gè)角度，如果說(shuō) Behavior Challenge 代表學(xué)術(shù)界的未來(lái)實(shí)驗(yàn)室，那么光輪智能就是工業(yè)界的“現(xiàn)實(shí)引擎”。

這家公司專注于仿真資產(chǎn)、合成數(shù)據(jù)與仿真基礎(chǔ)設(shè)施，目標(biāo)清晰直接：讓 AI 能在虛擬世界中完成那些原本必須在現(xiàn)實(shí)里進(jìn)行的大規(guī)模訓(xùn)練與測(cè)試。

值得一提的是，光輪智能的創(chuàng)始人謝晨曾在英偉達(dá)擔(dān)任自動(dòng)駕駛仿真框架負(fù)責(zé)人，對(duì)“仿真驅(qū)動(dòng)智能”的理念有著深刻理解。

而在這次的直播中，謝晨提到他們一直在做仿真資產(chǎn)和合成數(shù)據(jù)，希望讓 AI 能在虛擬世界里完成原本得在現(xiàn)實(shí)中做的訓(xùn)練和測(cè)試。他說(shuō)，光輪的使命是“讓仿真成為現(xiàn)實(shí)創(chuàng)新的起點(diǎn)”，也就是把數(shù)字世界變成一個(gè)可以提前驗(yàn)證想法的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)。雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))

光輪團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)叫 “SimReady” 的概念，意思是“為仿真準(zhǔn)備好的資產(chǎn)”。謝晨解釋說(shuō)，仿真不光要看起來(lái)真，還得感覺(jué)真，像門(mén)鉸鏈、抽屜、布料這些細(xì)節(jié)都要在虛擬世界里真實(shí)地動(dòng)起來(lái)。這樣，機(jī)器人才能在仿真里練出真正的“手感”。

Madison Huang 在直播中也提到，很多策略評(píng)估流程能跑得這么順利，很大程度上得益于光輪智能提供的高保真 SimReady 資產(chǎn)。這些資產(chǎn)現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在 Isaac Sim、Isaac Lab、DexBench 等項(xiàng)目里，成了英偉達(dá)整個(gè)物理 AI 生態(tài)的重要一環(huán)。Madison 更是表示：英偉達(dá)十分需要光輪。

謝晨還分享了他們和英偉達(dá)在 Newton 求解器、Cosmos 框架上的合作案例，展示了仿真如何幫助機(jī)器人更快地進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)和策略遷移。他最后強(qiáng)調(diào)，真正的突破將來(lái)自仿真 —— 因?yàn)樗呀?jīng)足夠強(qiáng)大，足以成為打通物理 AI 數(shù)據(jù)壁壘的關(guān)鍵力量。

最后說(shuō)，希望大家能“相信仿真”——因?yàn)榉抡嬉呀?jīng)足夠強(qiáng)大，可以幫我們突破物理 AI 的數(shù)據(jù)瓶頸。

可以說(shuō)，在某種意義上，光輪智能是英偉達(dá)“仿真計(jì)算機(jī)戰(zhàn)略”的現(xiàn)實(shí)支點(diǎn)。它讓前沿研究真正轉(zhuǎn)化為可落地的生產(chǎn)力，也讓那張連接虛擬與現(xiàn)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)，開(kāi)始真正運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。

黃仁勛在下的那盤(pán)棋

最終，當(dāng)我們把這些線索拼在一起時(shí)，一幅新的棋盤(pán)圖景浮現(xiàn)出來(lái)。

Omniverse 是世界的定義層，提供構(gòu)建虛擬地球的法則；Isaac Sim 是行動(dòng)與學(xué)習(xí)的引擎，讓智能在虛擬世界中成長(zhǎng)；光輪智能則是內(nèi)容與數(shù)據(jù)的提供者，負(fù)責(zé)讓虛擬世界變得真實(shí)可感；而李飛飛的 BEHAVIOR Challenge 是認(rèn)知層的代表，探索智能如何理解人類的行為與動(dòng)機(jī)。這四個(gè)部分相互疊合，構(gòu)成了英偉達(dá)“仿真計(jì)算機(jī)戰(zhàn)略”的全景。

所以，當(dāng)我們?cè)倩仡^看那兩場(chǎng)引發(fā)熱議的事件：李飛飛的直播，以及老黃女兒在直播首秀中對(duì)談的光輪智能，它們其實(shí)都是英偉達(dá)棋盤(pán)上的信號(hào)：一個(gè)來(lái)自學(xué)界的啟示，一個(gè)來(lái)自產(chǎn)業(yè)的回應(yīng)。

它們共同展現(xiàn)了英偉達(dá)的下一步：不只是提升算力，而是模擬現(xiàn)實(shí)，不只是訓(xùn)練模型，而是訓(xùn)練世界。

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