Представьте себе мир, где роботы не ограничены заводскими цехами или специализированными задачами, а могут адаптироваться к любой среде, учиться новым навыкам на лету и даже с легкостью понимать человеческие инструкции. Это уже не научная фантастика; это видение, которое Nvidia агрессивно преследует, и их последние шаги на CES 2026 предполагают, что они на пути к воплощению этого в реальность.

В течение многих лет робототехника сдерживалась своей фрагментированной природой. Каждый робот был, по сути, созданием на заказ, запрограммированным для одной узкой цели. Это означало высокие затраты на разработку, ограниченную масштабируемость и медленные темпы инноваций. Nvidia считает, что решение заключается в унифицированной платформе, общей основе, на которой может процветать разнообразная экосистема роботов. Представьте себе это как момент Android для робототехники, когда стандартизированная платформа открывает волну творчества и инноваций.

На CES 2026 Nvidia представила комплексный набор инструментов, предназначенных для достижения этой цели. Центральное место в их стратегии занимают открытые базовые модели, предварительно обученные модели ИИ, которые предоставляют роботам возможность рассуждать, планировать и адаптироваться. Это не ваши типичные боты, ориентированные на конкретные задачи. Модели Nvidia, доступные на Hugging Face, предназначены для обобщения широкого спектра задач и сред.

Например, модели Cosmos Transfer 2.5 и Cosmos Predict 2.5 — это мировые модели, которые позволяют разработчикам генерировать синтетические данные для обучения и оценки политик роботов в симуляции. Это имеет решающее значение, потому что обучение роботов в реальном мире может быть дорогостоящим, трудоемким и даже опасным. Симуляция позволяет разработчикам быстро итеративно улучшать поведение своего робота в безопасной и контролируемой среде.

Затем идет Cosmos Reason 2, модель рассуждения на основе зрения и языка (VLM), которая позволяет системам ИИ "видеть", понимать и действовать в физическом мире. Это означает, что роботы могут интерпретировать визуальную информацию, понимать команды на естественном языке и планировать действия соответствующим образом. Представьте себе робота, который может не только идентифицировать потерянный инструмент, но и понять инструкцию: "Положи гаечный ключ обратно в ящик с инструментами".

Пожалуй, самым захватывающим анонсом стала Isaac GR00T N1.6, модель действия на основе зрения и языка (VLA) следующего поколения от Nvidia, специально разработанная для взаимодействия с человеком. Хотя подробности остаются несколько скудными, подразумевается следующее: Nvidia стремится создать роботов, которые могут беспрепятственно сотрудничать с людьми, понимать наши намерения и реагировать естественным и интуитивно понятным образом.

"Мы видим будущее, где роботы так же распространены, как смартфоны", — сказал Рев Лебаредиан, вице-президент по Omniverse и технологиям моделирования в Nvidia, во время основного доклада на CES. "Чтобы достичь этого, нам нужно выйти за рамки специализированных ботов и создать роботов-универсалов, которые могут учиться и адаптироваться к любой среде. Наши новые базовые модели и инструменты моделирования — важный шаг в этом направлении".

Влияние подхода Nvidia на отрасль может быть огромным. Предоставляя общую платформу и мощные инструменты ИИ, Nvidia снижает барьер для входа в разработку робототехники. Это может привести к всплеску инноваций, когда небольшие компании и отдельные разработчики будут создавать новые и захватывающие приложения для роботов.

"Стратегия Nvidia умна", — говорит доктор Майя Танака, исследователь робототехники в Стэнфордском университете. "Они не просто продают оборудование; они строят экосистему. Предоставляя разработчикам инструменты, необходимые для создания интеллектуальных роботов, они позиционируют себя как основную платформу для робототехники следующего поколения".

Конечно, проблемы остаются. Разработка действительно универсальных роботов — сложная задача, и все еще существуют значительные препятствия, которые необходимо преодолеть в таких областях, как восприятие, планирование и управление. Более того, необходимо тщательно рассмотреть этические соображения, связанные с развертыванием передовых систем ИИ.

Однако приверженность Nvidia моделям с открытым исходным кодом и сотрудничеству предполагает, что они серьезно относятся к этим проблемам. Содействуя развитию активного сообщества разработчиков и исследователей, они надеются ускорить темпы инноваций и обеспечить разработку и развертывание роботов ответственным и полезным образом.

Заглядывая вперед, будущее робототехники выглядит светлым. Благодаря тому, что Nvidia лидирует, мы можем ожидать, что роботы будут становиться все более интеллектуальными, адаптируемыми и интегрированными в нашу повседневную жизнь. От помощи нам в наших домах до работы вместе с нами на фабриках и складах, роботы могут преобразовать то, как мы живем и работаем. И если Nvidia добьется своего, все они будут работать на Android универсальной робототехники.