徽声在线记者 | 徐美慧
徽声在线编辑 | 刘方远

当地时间10月21日晚间，英伟达全球技术大会（GTC）在德国柏林拉开帷幕。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在主题演讲中，重点介绍了新一代AI基础设施架构、企业级智能体解决方案以及机器人开发平台，并将大量篇幅聚焦于工业制造场景中的Physical AI（物理人工智能）应用。

黄仁勋宣布，Vera Rubin超级计算平台已进入规模化量产阶段。英伟达正将计算能力从单纯的大语言模型处理，扩展至支持完整AI智能体（Agent）运行。他强调，模型仅负责感知环境、逻辑推理和行动规划，而真正实现任务闭环需要三大核心要素：智能调度框架、企业专属知识库、工具链集成，以及具备安全隔离机制的运行环境。

在柏林GTC召开前，黄仁勋已完成对法国、英国和瑞典等国的技术生态考察。据其披露，英伟达过去12个月在欧洲投入近百亿美元构建技术生态，与超过1.2万家欧洲企业建立合作关系，涵盖从芯片设计到终端应用的完整产业链。

欧洲市场对AI算力的需求呈现爆发式增长。据美联社数据，当前欧洲仅掌握全球5%的AI计算资源，数据中心建设滞后与部署成本高企成为制约行业发展的关键瓶颈。黄仁勋在演讲中特别指出，提升数据中心交付效率是破解困局的核心突破口。

针对AI基础设施建造成本问题，黄仁勋以1吉瓦级AI工厂为例：从土地购置、电力供应到计算集群、网络架构及冷却系统，整体建设成本高达500亿美元。对于运营商而言，缩短设备闲置周期直接关系到投资回报周期，这要求行业必须突破传统建设模式。

英伟达当日发布的DSX POD模块化工厂方案，通过将Vera Rubin计算机柜、高速网络布线及液冷系统在工厂完成预集成测试，以集装箱形式整体交付。据测算，在场地配套完备的前提下，现场部署时间可从传统模式的6个月压缩至14天。戴尔、HPE、联想、施耐德电气等合作伙伴计划于2027年初推出相关商业化产品。

不过黄仁勋也坦言，模块化部署仅解决部分建设难题，电力接入审批、场地基础建设及上游设备供应仍构成独立挑战。英伟达超大规模计算副总裁Ian Buck在媒体沟通会上补充说明，DSX POD方案现阶段主要服务于数百兆瓦级超大规模项目，传统数据中心仍有其存在价值。

在能效优化领域，英伟达推出DSX MaxLPS动态电力分配系统。该技术可根据不同工作负载实时调整电力供给，在保持相同计算产出的情况下，最高可降低30%能耗。配合封闭式液冷技术与干式冷却方案，在适宜气候条件下可显著减少水资源消耗。

智能体（Agent）技术成为本届GTC柏林站的另一核心主线。黄仁勋指出，传统AI模型仅能提供问题答案，而新一代智能体具备调用工具、访问企业数据库及自主执行复杂任务的能力。这要求企业不仅关注模型性能，更要重视数据访问权限、系统集成能力及异常终止机制等安全要素。

为此，英伟达发布OpenShell参考架构，通过将智能体运行在配备BlueField-4处理器的隔离环境中，实现行为监控与安全策略的独立执行。黄仁勋特别强调，智能体每次启动所需的权限应动态调整，安全控制不能完全依赖模型自身。

这种安全担忧具有行业普遍性。Gartner预测显示，到2027年，40%的企业将因治理缺陷被迫降低智能体权限或暂停使用。为解决企业知识管理难题，英伟达同步推出Agent Knowledge Foundation，帮助智能体自动检索企业文档、关联供应链数据，甚至预测供应中断风险。

工业机器人市场正迎来爆发期。国际机器人联合会（IFR）9月报告显示，2025年全球工厂将新增60万台工业机器人，同比增长11%，在役数量突破500万台。但黄仁勋指出，传统工业机器人与通用型Physical AI存在本质差异。

在当日演讲中，黄仁勋重点展示了自动驾驶、自适应放疗等Physical AI应用场景。这类系统需要实时感知环境变化并做出决策，对可靠性和安全性的要求远高于预设程序控制的传统自动化设备。英伟达机器人与边缘计算副总裁Deepu Talla在媒体会上表示，当前移动导航、质量检测等任务已具备商业化条件，但涉及柔软材料处理、灵巧手操作等复杂场景仍需突破技术瓶颈。

针对机器人训练与部署的鸿沟，黄仁勋提出Physical AI需要三套计算系统协同：模型训练集群、物理仿真平台及机器人本体控制器。开发者可先在仿真环境中完成算法验证，再部署到实体设备，这种模式比真实环境测试效率提升数十倍。

英伟达当日宣布升级Isaac机器人开发平台，新增人形机器人参考架构、多模态数据集、实时运行框架及强化学习工具链，覆盖从数据生成到部署的全流程。与德国Agile Robots公司合作推出的Agile ONE SN人形机器人，采用Jetson Thor计算平台与GR00T通用模型，身高1.4米、体重40公斤，具备31个躯体自由度和双40自由度灵巧手，计划2027年开放开发者版本。

黄仁勋认为，标准化软硬件平台可帮助开发者节省60%以上的系统集成时间。但Gartner分析指出，人形机器人走向产业化仍面临多重挑战：到2028年，预计仅有不到20家企业能将其投入实际生产，灵巧操作、续航能力及维护成本仍是主要障碍。在仓储物流场景中，轮式机器人可能更具成本优势。

作为演讲彩蛋，四只Microduck机器鸭登上舞台，演示了行走、坐立等动作。这款由Hugging Face旗下Pollen Robotics开发的开源机器人，身高25厘米、售价399美元，采用Isaac Sim仿真训练框架，开发者可通过云端训练后部署到实体设备。上市首周即售罄的火爆场面，印证了消费级机器人市场的巨大潜力。

黄仁勋在总结时表示，当机器人具备快速学习新任务的能力时，中小企业将无需组建专业开发团队，只需通过示范操作即可让机器人掌握工作流程。这种技术范式变革或将重新定义人机协作的未来图景。