从李飞飞直播到老黄女儿首秀：英伟达在下一盘什么大棋？

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文章摘要

英伟达近期通过两场标志性活动展示了其战略重心的转变：从GPU制造商转向构建“智能物理世界计算网”的架构者。斯坦福教授李飞飞与英伟达科学家Jim Fan的对话聚焦“AI在世界中行动”，而黄仁勋之女Madison Huang与光轮智能创始人谢晨的讨论则揭示了产业界对仿真技术与具身智能的实践。这两场活动共同指向英伟达的仿真计算机战略——通过Omniverse、Isaac Sim和Physical AI三大支柱，打造连接虚拟与现实的智能系统。

“三台计算机”框架构成了该战略的核心逻辑。训练计算机（如DGX系统）负责生成AI模型的基础智力；仿真计算机（Omniverse与Isaac Sim）提供无限试错的虚拟环境，使AI掌握物理世界的交互规则；实时计算机（Jetson平台）则将训练成果部署到真实场景。这一闭环体系实现了智能从思维到行动的完整进化，标志着英伟达从算力提供商向世界模拟者的跨越。

Omniverse作为战略基石，其意义远超图形引擎。基于OpenUSD架构，它整合了视觉、物理与语义数据，构建出可计算的数字世界模型。光线折射、机械摩擦等物理现象在此被精确模拟，使AI不仅能“看”还能“算”世界。Isaac Sim则专攻机器人训练，通过Cosmos系统定义物理规则，Newton模块确保碰撞与位移的真实性。这种环境让机器人像人类一样通过反复试错积累经验，解决了现实数据昂贵且稀缺的瓶颈。

Physical AI概念的提出进一步明确了方向：AI需具备重力、摩擦等物理常识，而这类能力必须通过仿真互动获得。Madison Huang强调“机器人必须体验世界而非仅读取数据”，揭示了仿真训练对具身智能的关键作用。光轮智能的SimReady资产为此提供支持——高保真的虚拟铰链、布料等细节让机器人练就“手感”，其与英伟达在Newton求解器上的合作，加速了强化学习向现实的迁移。

学术与产业的协同印证了战略的完整性。李飞飞的Behavior Challenge项目构建复杂虚拟家庭环境，探索AI对人类行为的理解；光轮智能则通过合成数据工厂将理论转化为生产力。仿真已成为突破物理AI数据壁垒的核心工具，正如谢晨所言：“真正的突破将来自仿真。”这种产学研闭环使英伟达的布局既涵盖世界构建（Omniverse）、智能训练（Isaac Sim），又连接现实落地（光轮）与认知研究（Behavior）。

黄仁勋的棋局至此清晰：以仿真计算机为枢纽，推动AI从数据理解迈向世界理解。该战略不仅重新定义了英伟达的边界，更可能重塑智能技术的发展路径——未来的突破或将从物理规则的数字化编码中诞生。