От роботизированных манипуляторов к гуманоидам: как Nvidia становится доминирующей силой в робототехнике

(MENAFN- Robotics & Automation News) Nvidia быстро становится центральным поставщиком технологий для мировой индустрии робототехники, расширяя список партнеров, включающий традиционных производителей промышленных роботов, компании по хирургической робототехнике и новую волну стартапов по созданию гуманоидных роботов.

На своей конференции GTC компания объявила, что многие из самых известных мировых компаний в области робототехники — включая ABB, Fanuc, Yaskawa и Kuka — теперь используют её платформы, наряду с новыми участниками, такими как Agility Robotics, Figure AI и 1X.

Широта этой экосистемы свидетельствует о сдвиге, который происходит уже несколько лет: робототехника становится индустрией, управляемой искусственным интеллектом, а Nvidia позиционирует себя как поставщика базовой вычислительной, симуляционной и программной инфраструктуры по умолчанию.

«Физический ИИ уже пришёл — каждая промышленная компания станет робототехнической», — заявил Дженсен Хуанг, основатель и CEO Nvidia.

«Полноценная платформа Nvidia — охватывающая вычисления, открытые модели и программные фреймворки — является основой для индустрии робототехники, объединяя глобальную экосистему для создания интеллектуальных машин, которые обеспечат работу следующего поколения фабрик, логистики, транспорта и инфраструктуры.»

Объединённая платформа для фрагментированной отрасли

Исторически робототехника была фрагментированным сектором. Производители промышленных роботов разрабатывали собственные системы управления, программные стеки и среды программирования, часто оптимизированные под узкоспециализированные задачи, такие как сварка, сборка или обработка материалов.

Эта модель сейчас подвергается разрушению благодаря росту ИИ-управляемых роботов, где машины должны воспринимать, рассуждать и адаптироваться более человекоподобным образом.

Для поддержки этого сдвига Nvidia много лет создаёт «полноценную» платформу робототехники — объединяя высокопроизводительные чипы, симуляционные среды и всё более фундаментальные модели поведения роботов.

Ключевые элементы включают:

Jetson-модули для периферийных вычислений ИИ внутри роботов
Omniverse для цифровых двойников и симуляции
Isaac Sim и Isaac Lab для обучения и валидации
Cosmos — модели миров для генерации синтетических данных и рассуждений
GR00T — модели, ориентированные на универсальный интеллект роботов

В совокупности эти инструменты позволяют компаниям разрабатывать, обучать и внедрять машины в единой среде — от симуляции до реальной эксплуатации.

Текущие лидеры: гиганты промышленной робототехники движутся к ИИ

Возможно, наиболее поразительным аспектом последних объявлений Nvidia является тот факт, что традиционные производители промышленных роботов активно используют её технологии.

Эти компании создали глобальную индустрию автоматизации за десятилетия, установив миллионы роботов по всему миру.

Традиционные лидеры в области промышленной робототехники, внедряющие платформы Nvidia:

ABB
Fanuc
Yaskawa
Kuka
Universal Robots
Hexagon Robotics

Эти фирмы интегрируют симуляционные и ИИ-инструменты Nvidia в свои существующие платформы, особенно для цифровых двойников и реального времени на производственной площадке.

Общий установленный базовый фонд превышает 2 миллиона роботов, и такие компании, как Fanuc, ABB, Yaskawa и Kuka, используют симуляцию на базе Nvidia для проектирования и проверки целых производственных линий перед запуском.

Это значительный шаг вперёд. Если раньше промышленные роботы программировались вручную для фиксированных задач, то сейчас их всё чаще обучают в симуляционных средах и внедряют с адаптивными возможностями.

Новая волна: гуманоиды и компании по созданию ИИ-нативных роботов

Одновременно появляется новое поколение компаний в области робототехники — многие из них сосредоточены на гуманоидных роботах или системах общего назначения на базе ИИ.

В отличие от традиционных производителей, эти фирмы часто строят свои платформы с нуля, ориентируясь на ИИ, и многие используют стек Nvidia по умолчанию.

Новые компании и стартапы, создающие роботов на базе Nvidia:

Agility Robotics
Figure AI
1X
Agibot
NEURA Robotics
Humanoid
Mentee Robotics
Boston Dynamics
Skild AI
World Labs

Эти компании используют симуляционные инструменты и фундаментальные модели Nvidia для ускорения разработки, особенно в областях таких как локомоция, манипуляции и обучение общим задачам.

Модели GR00T Nvidia, в частности, предназначены для обучения роботов универсальным навыкам — важнейшее требование для гуманоидов, функционирующих в динамичных реальных условиях.

Компания заявляет, что её следующая модель GR00T N2 помогает роботам успешно выполнять новые задачи «в более чем в два раза чаще, чем ведущие модели на базе зрения, языка и действий», что подчеркивает растущее значение ИИ-моделей в развитии робототехники.

От симуляции к реальности

Одна из давних проблем в робототехнике — так называемый «разрыв между симуляцией и реальностью» (sim-to-real gap) — сложность переноса поведения, выученного в симуляции, в реальные условия.

Стратегия Nvidia — сократить этот разрыв с помощью всё более реалистичных физических движков, генерации синтетических данных и тесной интеграции аппаратного и программного обеспечения.

Этот подход уже применяется в нескольких секторах:

** Производство**: цифровые двойники производственных линий для оптимизации и тестирования
** Логистика**: автономные складские системы, обученные в симуляции
** Здравоохранение**: хирургические роботы, проверенные перед клиническим применением
** Строительство**: автономные системы для сложных условий

Это говорит о том, что разработка роботов всё больше становится похожа на разработку программного обеспечения — итеративной, основанной на данных и сильно зависящей от симуляции.

Доминирующая или зарождающаяся позиция?

Может быть, ещё рано говорить о полном доминировании Nvidia в области робототехники, но её влияние явно растёт.

Мало кто из других производителей чипов создал такую всестороннюю, специально ориентированную на робототехнику экосистему.

Компании, такие как Infineon и NXP, недавно проявили повышенный интерес к робототехнике, особенно в области реального времени обработки, систем безопасности и периферийных вычислений. Однако их усилия остаются более разрозненными по сравнению с интегрированным подходом Nvidia.

Это напоминает ранние изменения в сфере вычислений.

Так же, как некоторые считают, что Intel медленно адаптировался к росту мобильных вычислений, позволяя конкурентам завоевывать рынок, так и сейчас складывается ощущение, что части полупроводниковой индустрии недооценили важность робототехники.

В отличие от них, Nvidia, похоже, рано взяла курс на этот сектор, инвестируя не только в аппаратное обеспечение, но и в более широкую экосистему программного обеспечения и разработчиков, необходимую для поддержки робототехники.

Урок для отрасли?

Рост Nvidia обусловлен множеством факторов, включая гейминг, обучение ИИ и — в определённый момент — спрос со стороны майнинга криптовалют.

Но робототехника — это нечто иное: долгосрочная промышленная трансформация, а не циклический рынок.

Создавая инструменты специально для разработчиков роботов и развивая широкую экосистему партнёров, Nvidia заняла позицию в центре так называемого «физического ИИ» — слияния искусственного интеллекта и машин, функционирующих в реальном мире.

Останется ли эта позиция доминирующей, покажет время.

Очевидно лишь то, что робототехника уже перестала быть нишевым сектором. По мере расширения возможностей ИИ всё больше отраслей внедряют автоматизацию, а всё больше компаний создают всё более сложных роботов.

Если этот тренд продолжится, вопрос скорее не в том, лидирует ли Nvidia в индустрии робототехники, а в том, насколько далеко она сможет опередить конкурентов — и смогут ли их опередить before следующая волна автоматизации полностью захватит рынок.