在 NVIDIA GTC 2026 上， NVIDIA 围绕“物理 AI ”与 机器人 发布了一系列关键技术与平台。从世界模型、机器人基础模型，到数据生产体系、仿真框架与工业级边缘计算平台， NVIDIA 正在将原本分散的技术能力整合为一套面向现实世界智能系统的完整基础设施。
如果说过去十年 NVIDIA 以加速计算推动了深度学习与生成式 AI 的发展，那么在 GTC 2026 ，其正在进一步推动 AI 从“理解与生成数字信息”，迈向“理解与作用于物理世界”。这一转变不仅标志着 AI 技术范式的演进，也为机器人及实体智能系统的大规模落地奠定了关键基础。
构建“机器人大脑”： Cosmos 、 Isaac 与 GR00T 全面升级
在机器人智能层面， NVIDIA 发布并升级了多项关键技术，进一步强化通用机器人能力。
首先，推出了新一代 NVIDIA Cosmos 世界模型体系。其中 Cosmos 3 首次将合成世界生成、视觉推理与动作仿真统一到同一框架中，为复杂环境中的机器人训练提供更高质量的世界建模能力。
与此同时， NVIDIA Isaac 仿真框架持续升级，发布 Isaac Lab 3.0 抢先体验版。该版本基于全新 Newton 物理引擎 1.0 与 PhysX 软件开发套件，新增多物理场仿真能力，并强化对复杂灵巧操作任务的支持，使机器人能够在高性能计算平台上实现更大规模训练。
在基础模型层面， NVIDIA Isaac GR00T 系列持续推进。 NVIDIA 宣布 GR00T N1.7 已开放抢先体验并支持商业授权，面向通用机器人技能与灵巧操作能力。同时， NVIDIA 预告新一代模型 GR00T N2 ，基于全新世界动作模型架构，在新环境与新任务中的成功率实现显著提升，并计划于年内发布。
上述技术共同构成机器人“感知—推理—行动”能力的核心基础，推动机器人从专用自动化设备向通用智能系统演进。
打造数据基础设施：物理 AI 数据工厂蓝图发布
围绕物理 AI 训练所需的数据瓶颈， NVIDIA 在本届大会上发布了物理 AI 数据工厂蓝图。
该蓝图作为开放参考架构，提供覆盖数据生成、增强与评估的完整流程，用于降低机器人、视觉 AI 智能体与智能汽车开发中的数据成本与复杂度。
其核心能力包括：
l 数据整理与标注：通过 Cosmos Curator 处理大规模真实与合成数据
l 数据增强与扩展：通过 Cosmos Transfer 实现数据的指数级多样化扩展
l 数据评估与验证：借助 Cosmos e valuator 自动完成数据质量评估与筛选
这一体系能够将有限的真实数据扩展为覆盖复杂环境与长尾场景的大规模训练数据集，提升模型在现实世界中的泛化能力。
在工程化层面， NVIDIA 同步推出开源编排框架 OSMO ，用于统一跨计算环境的数据与训练工作流，并支持与编程智能体协同，实现自动化运维与资源调度。
目前， Microsoft Azure 、 Nebius 等云服务商已开始将该蓝图集成至其平台， FieldAI 、 Hexagon Robotics 、 Uber 等企业也在基于该体系加速开发物理 AI 应用 。
NVIDIA IGX Thor 全面发售：实时物理 AI 进入工业与医疗场景
在边缘计算与部署层面， NVIDIA 宣布工业级平台 IGX Thor 正式全面发售。
IGX Thor 面向安全关键型应用场景，具备高速传感器处理能力、企业级可靠性与功能安全支持，可在边缘端实现实时物理 AI 推理。该平台适用于工业自动化、医疗设备、物流系统及科研等多类场景。
目前， IGX Thor 已在多个领域展开应用：
l 工业领域：卡特彼勒开发驾驶舱对话式 AI 助手，日立铁路部署预测性维护系统
l 物流与仓储：凯傲集团结合视觉感知与安全工作流，提升自主机器人安全能力
l 人形机器人： Agility Robotics 、 Hexagon Robotics 用于多模态感知与实时推理
l 医疗领域：强生、 KARL STORZ 、 Medtronic 等企业推进手术机器人与医疗影像系统升级
l 科研与航天： Planet Labs 、 CERN 等机构用于高吞吐数据处理与分析
围绕 IGX Thor ， NVIDIA 正联合 Analog Devices 、英飞凌、恩智浦、意法半导体、德州仪器等厂商，加速传感器与执行器生态集成；同时， Advantech 、 ASRockRack 、 NEXCOM 等合作伙伴正在构建面向工业与医疗的系统级解决方案。
全球生态协同加速机器人产业落地
本届 GTC 上， NVIDIA 进一步强化了其在机器人领域的生态布局。
在 工业机器人 领域， abb 、 fanuc 、 kuka 、 Universal Robots 等厂商已全面接入 NVIDIA 平台；在人形机器人领域， Figure 、 Agility 、智元机器人等企业正加速产品研发与验证；在医疗领域， CMR Surgical 、 Medtronic 等企业推进临床级机器人系统智能化。
在云与开发平台层面， Microsoft Azure 、 Nebius 、 CoreWeave 、阿里云等厂商正集成 NVIDIA 物理 AI 数据工厂与仿真框架，提供规模化算力与开发环境。
此外， NVIDIA 还与 Hugging Face 合作，将 Isaac 与 GR00T 集成至 LeRobot 开源框架，进一步连接全球开发者社区，加速机器人技术的开放创新。
通过在基础模型、数据体系、仿真平台与边缘计算等关键环节的持续投入， NVIDIA 正在构建一套面向物理世界智能的完整技术体系。从模型生成能力到数据生产能力，从仿真验证到实际部署，这一体系覆盖了机器人从研发到落地的核心链路。
可以看到，随着物理 AI 的发展路径逐渐清晰， NVIDIA 正将其在加速计算时代积累的技术优势延伸至实体智能领域，持续推动机器人与现实世界智能系统的规模化演进，并为下一阶段产业升级提供关键支撑。