每經(jīng)記者 楊卉    實(shí)習(xí)生 魯亞男    每經(jīng)編輯 楊夏    

一年一度的“AI春晚”來(lái)了。當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月18日，英偉達(dá)在GTC（GPU Technology Conference）2024大會(huì)上發(fā)布了人形機(jī)器人通用基礎(chǔ)模型Project GR00T，以及一款基于NVIDIA Thor系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）的新型人形機(jī)器人計(jì)算機(jī)Jetson Thor；還對(duì)其機(jī)器人平臺(tái) NVIDIA Isaac™ 進(jìn)行了升級(jí)，包括生成式AI基礎(chǔ)模型和仿真工具，以及AI工作流基礎(chǔ)設(shè)施等。

《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者從英偉達(dá)處獲悉，GR00T驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人（Generalist Robot 00 Technology）將能夠理解自然語(yǔ)言，并通過觀察人類行為來(lái)模仿動(dòng)作——快速學(xué)習(xí)協(xié)調(diào)、靈活性和其它技能，以便導(dǎo)航、適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界并與之互動(dòng)。

Project GR00T 是一種多模態(tài)人形機(jī)器人通用基礎(chǔ)模型。 圖片來(lái)源：企業(yè)供圖

而Jetson Thor則是一個(gè)全新的計(jì)算平臺(tái)，能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)并安全、自然地與人和機(jī)器交互，具有針對(duì)性能、功耗和尺寸優(yōu)化的模塊化架構(gòu)。該SoC包括一個(gè)帶有transformer engine 的下一代GPU，采用 NVIDIA Blackwell架構(gòu)（英偉達(dá)與此次在GTC推出的用于萬(wàn)億參數(shù)級(jí)生成式AI的架構(gòu)），可提供每秒800萬(wàn)億次8位浮點(diǎn)運(yùn)算AI性能，以運(yùn)行GR00T等多模態(tài)生成式AI模型。

在GTC大會(huì)的主題演講中，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛直言：“開發(fā)通用人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型是當(dāng)今AI領(lǐng)域中最令人興奮的課題之一。”另外，據(jù)英偉達(dá)方面透露，公司正在為領(lǐng)先的人形機(jī)器人公司開發(fā)一個(gè)綜合的AI平臺(tái)，如1X Technologies、Agility Robotics、Apptronik、波士頓動(dòng)力公司、Figure AI、傅利葉智能、Sanctuary AI、宇樹科技和小鵬鵬行等。

值得關(guān)注的是，人形機(jī)器人商用難一直是制約行業(yè)發(fā)展的重要因素之一。談及未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景，英偉達(dá)相關(guān)負(fù)責(zé)人在3月18日的媒體吹風(fēng)會(huì)上回答《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者提問時(shí)指出，目前關(guān)于人形機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景還處于非常早期的階段，焦點(diǎn)主要集中在制造業(yè)領(lǐng)域，以應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺等問題。隨著時(shí)間推移，預(yù)期在服務(wù)行業(yè)中將會(huì)出現(xiàn)更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

不過，上述負(fù)責(zé)人也表示，在過去的十年到二十年中，很多關(guān)于人工智能和機(jī)器人的研究都集中在解決機(jī)械技術(shù)方面的問題上，而這些問題已得到了相對(duì)妥善的解決，尚未解決的是人工智能方面的挑戰(zhàn)：幾乎所有機(jī)器人的感知，即使使用了人工智能技術(shù)，也是基于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方法；規(guī)劃、控制和軌跡的處理一直在采用傳統(tǒng)的技術(shù)，這需要大量的計(jì)算資源。如今，借助大型語(yǔ)言模型就可以解決這些問題。

“為什么人形機(jī)器人突然變得如此重要，原因就在于生成式人工智能的應(yīng)用。”據(jù)該負(fù)責(zé)人介紹，通用基礎(chǔ)模型可以用來(lái)訓(xùn)練從感知到規(guī)劃、軌跡等各個(gè)方面的功能，無(wú)論是來(lái)自文本、語(yǔ)音、視頻還是演示的輸入，都可以用大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。至于開源方面，上述負(fù)責(zé)人稱，英偉達(dá)支持（開源），用戶可將模型引入其中，在仿真環(huán)境或現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行微調(diào)、定制和重新訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。