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2024年GTC大会上，NvidiaCEO黄仁勋展示了9款类人机器人，并在Computerx2024演讲中强调AI与机器人的融合，“AI的新一波浪潮是物理AI，AI能够理解物理定律”。

广发证券指出，大模型的价值在于其实际应用，赋能经济和社会的发展，改变现有生产模式，成为新一代生产力。从文字、图片、视频到多模态，生成式AI已经从泛娱乐领域发展至实际生产中，其核心是建立符合物理规律的AI物理体世界。

目前AI与物理世界的结合有两种层次：

第一层是将物理AI模型集成在机器人、自动驾驶等自主机器中，帮助自主机器感知、理解并在现实世界中执行复杂的操作;

第二层是运用生成式AI能力，创造输出更多的数据（构成物理体、物理场等）供模型进行大量的训练，以提升模型能力。

1）物理AI完成与现实世界的交互

现有大模型的能力局限。基于互联网上大量文本和图像数据训练生成式AI模型（GPT、Llama等）在生成人类预言和抽象概念方面已经满足需求，但是受其生成规则的限制，对于物理世界的理解有限，因此会出现生成的图片中，不符合显示规律的“扭曲”。

物理AI能够理解三维世界的空间关系和物理行为，核心是数据+理解。通过AI训练过程中提供更多物理数据来实现，数据主要包含与现实世界的空间关系和物理规则有关的信息。现阶段CAE/CAD以及其他工业端软件厂商具备一定数据积累。

物理AI实现的难点在于建立一个可靠的物理模拟环境。自主机器需要在准确的物理环境中进行训练，因此重点是对于物理世界的模拟，这可以提高机器人在执行复杂任务时的效率和准确性。此外，由于自主机器执行任务过程中，会受到外部人类或其他物体不可控的干扰（无法模拟所有场景），因此需要即时的符合规则的反馈。

2）生成物理数据以供训练

通过合成数据生成缩小仿真与现实之间的差距。制造业、零售业的工厂及物流公司成长到一定规模，需要众多的设备及数字化平台支持，以提升准确率且降低成本。因此往往需要管理复杂的工作人员互动、以及先进复杂的设备，通过数字孪生平台，可以实现工作流程的预设，以及应对不同状况下设备的最优行动。

生成更多物理逻辑的数据训练VLM模型。VLM能够生成高度逼真的图像，因此在各行各业得到广泛应用。不过，创建准确的物理AI模型需要大量的数据，使用计算机仿真从数字孪生生成的合成数据能够有效替代现实世界数据集。获取现实世界数据集进行模型训练可能成本非常高昂，有时甚至不可能获得此类数据集，具体取决于用例。

构建生成式AI赋能的合成数据管线，弥补数据问题。借助NVIDIANIM微服务和OmniverseReplicator等工具，开发者能够加速创建可靠、多样化的数据集来训练物理AI，这有助于增强VLM等模型的适应能力和性能。

综上，英伟达通过链接外部软件的Omniverse的平台，提供构建虚拟场景、整合数据，并使开发者在DGX硬件平台上完成训练模拟验证，最终将模型转装配至下一代机器人设备中，完成对于软、硬、生态一体的机器人研发工具链，实现硬件销售的重要目的。最终机器人开发者的差异化可能体现在：算法优势、数据质量。

3）机器人的模拟仿真是落地的一大核心

按照英伟达的设想，机器人技术需要三台计算机：一台用于训练AI，一台用于在精确的物理模拟环境中测试AI，另一台则安装在机器人内部。

目前的多足机器人、人形机器人等移动速度较快，通常会与环境发生频繁交互或碰撞，例如四足机器人基础控制包括的IMU、关节传感器、足端力传感器，以及激光雷达、相机等传感器的定位和地图重建，真实环境中直接调试成本高且容易有安全性影响，因此需要在虚拟环境中集中进行测试验证。

机器人开发中两个重要需求均需要通过物理AI进行满足：①在仿真环境中验证机器人程序逻辑;②获取真实世界中不易得到的数据来进程持续训练。

核心关注具备3D图形学能力、物理求解能力的厂商，未来有望发展成为机器人、智能驾驶领域的核心平台软件，主要包括CAE、CAD厂商及具备核心图像算法的公司。对标：

索辰科技：依靠其具备的物理能力及大量的物理数据积累，目前生成式AI已经应用于多个环节。

阿尔特：公司正联合英伟达技术团队将0mniverse引入机器人开发，使其成为AI下一个重要落地应用场景。

天准科技：NVIDIA Jetson产品线在国内最大的合作伙伴；室于NVIDIA Jetson的GEAC系列AI边缘计算控制器产品广泛应用于自动驾驶、泛机器人。

奥比中光：作为英伟达全球产业数字化生态布局的合作伙伴之一,公司未来将与NVIDIA Omniverse生态持续深入融合，持续将更多Orbbec视觉生态产品融入到Isaac Sim平台中，助力全球机器人开发者便捷地开发。

东方精工：参股公司嘉腾机器人跟英伟达长期多年合作，特别是嘉腾生成式AI在激光又车上成功应用的案例，成为英伟达在CES上面向全球的人工智能玩家重磅推出的典型。

研报来源：申万宏源，黄忠煌，A0230519110001，计算机行业周报：两大前沿热点，量子计算+物理AI！2024年12月14日

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