生成式人工智能的进步正在加速人形机器人的学习速度。
今年3月13日，人形机器人创业公司Figure在X平台发布了自己第一个 OpenAI 大模型加持的机器人Figure 01的演示视频。由于有大模型的加持，这款机器人能够实现自主行为，与人类进行对话、分类识别物品等功能。
图片来源于OpenAI社区
图片来源于Figure官网
Figure的发布引发了全球对具身智能技术的广泛关注。通过汇总今年以来全球科技领袖在公开场合的言论，我们可以看到，科技巨头们正在将AI引入物理世界：
5月31日，据外媒报道，OpenAI正式重启了此前被放弃的机器人团队。OpenAI副总裁、前机器人团队成员彼得·韦林德（Peter Welinder）表示：“我们始终计划重返机器人领域，与Figure AI的合作为我们指明了一条道路，即探索在高性能多模态模型驱动下，人形机器人能够取得的卓越成就。”
6月4日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在2024年COMPUTEX科技大会上曾说道，“机器人和物理AI正在成为现实，而不仅是停留在科幻小说中，这确实令人兴奋。”
其实，英伟达早就开始布局智能机器人赛道。以下部分数据引用自中国机器人网《人形机器人风暴，NVIDIA 以三层计算平台引领具身智能新浪潮》：
从 2018 年开始，NVIDIA 就开始布局智能机器人。在当时，NVIDIA 推出了包含全新硬件、软件、虚拟世界机器人仿真器的 NVIDIA Isaac、专为机器人设计的计算机平台 Jetson Xavier，以及相关的机器人软件工具包，打响了进军智能机器人领域的第一枪
2019-2022 年，NVIDIA 开启了在智能机器人领域的全方位布局。包括 2019 年推出的 Isaac 软件开发套件 SDK、2021 年推出的 Omniverse 平台，以及 2022 年推出的 Isaac Nova Orin 等
2023 年，NVIDIA 发布了新一轮的“生成式 AI+机器人”蓝图。利用最新的生成式 AI 和先进的仿真技术，NVIDIA 发布了全新 Jetson AGX Orin 工业级模块，并且宣布推出 Isaac ROS 和 Isaac Sim 软件的全新版本，增强了全线产品性能的同时，也降低了使用门槛
2024年2 月，NVIDIA 成立了通用具身智能体研究实验室 GEAR，专注于多模态模型、通用目的机器人、虚拟世界基础智能体、仿真和合成数据等方向的研究，推动跨多模态、多场景的智能应用
2024年3月，NVIDIA在GTC大会上发布了人形机器人通用基础模型Project GR00T
2024年7月，为了加速人形机器人的开发，NVIDIA在SIGGRAPH上宣布为开发者提供两大服务：用于机器人仿真和学习的全新NVIDIA NIM微服务和框架、用于运行多阶段机器人工作负载的NVIDIA OSMO编排服务
9月19日，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在2024云栖大会发表主题演讲。他认为，生成式AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app，而是接管数字世界，改变物理世界。
10月11日，特斯拉在美国举办了“We， Robot（我们，机器人）”活动，推出三款“机器人”——自动驾驶汽车Cybercab、自动驾驶小巴Robovan以及升级版人形机器人Optimus。一直以来，马斯克高度推崇发展人形机器人，他曾多次表示“未来特斯拉的长期价值，大部分体现在人形机器人——擎天柱（Optimus）上。”马斯克甚至还预言未来人类和机器人的数量比例为2:1，人形机器人的需求将达到100亿至200亿台，远超过电动汽车。
10月29日，马斯克在出席FII会议时说道，“以2040年为展望目标，届时人形机器人的数量可能会超过人类。那时至少会有100亿个人形机器人，每个价格在2万-2.5万美元之间。”
随着科技巨头们对具身智能技术的持续投入，这项技术将进一步发展，同时也将推动算力和其他相关产业的进步。
首先，具身智能技术带来了实时数据处理需求的增长。例如，人形机器人需要通过各种传感器（如摄像头、麦克风和激光雷达）实时采集和分析数据，这要求具备强大的计算能力以确保系统能够迅速响应并执行任务，从而推动云计算和边缘计算服务的发展。
其次，具身智能应用依赖于复杂的机器学习模型，这些模型的训练和推理需要大量的计算资源，进而推动计算硬件的发展，促使芯片制造商研发更高效的处理器和加速器。
此外，具身智能的应用涉及多模态输入，需要处理图像、声音和文本等多种数据类型，这对计算能力和存储空间提出了更高的要求，促进了云存储和数据管理服务的革新。
为了支持具身智能的开发和应用，软件生态系统也将快速扩展。易用的软件工具和框架能够帮助开发者更高效地构建智能应用。例如，NVIDIA的Isaac SDK简化了机器人应用的创建和测试流程，这将激发机器人行业的活力，创造更多的创业机会。
具身智能的发展还将催生新的商业模式，例如按需机器人租赁服务，使用户能够根据需求灵活获取服务，而非一次性购买设备，这种模式有望降低用户的初始投资，提升市场接受度。
具身智能的发展也需要跨学科的合作。研发具身智能技术涉及计算机科学、机械工程和心理学等多个领域的知识，这种跨领域的协作不仅推动了技术创新，也为未来市场培养了更多复合型人才。
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