2026年1月，英伟达CEO黄仁勋在美国拉斯维加斯消费电子展（CES）上发表了一场震撼业界的主题演讲。这场长达两小时的演讲不仅揭示了英伟达在人工智能（AI）领域的最新突破，更首次系统性地提出了"物理AI"（Physical AI）的概念，标志着AI技术从数字世界向物理世界的全面跨越。
一、Rubin架构：应对AI计算量暴增的终极方案
演讲伊始，黄仁勋直指行业痛点：AI计算需求正以每年10倍的速度激增。为应对这一挑战，英伟达正式发布了新一代GPU架构"Rubin"。这一架构不仅在性能上实现了质的飞跃，更在能效比上创造了新的行业标杆。
Rubin架构的核心创新在于其革命性的内存子系统设计。黄仁勋展示的数据显示，相比前代Blackwell架构，Rubin在训练大型语言模型时的效率提升了近3倍，而功耗仅增加了15%。这一突破性进展使得在边缘设备上部署复杂AI模型成为可能。
"我们不是在追赶摩尔定律，"黄仁勋强调，"我们正在创造属于AI时代的计算定律——黄氏定律（Huang's Law）。"
二、物理AI：让机器理解现实世界的新范式
演讲的重头戏当属"物理AI"概念的全面阐述。黄仁勋指出，当前AI虽然在海量数据处理方面表现出色，但对物理世界的基本规律——如重力、惯性、材料属性等——仍缺乏本质理解。这正是英伟达新一代AI技术要解决的核心问题。
通过展示多个Demo，黄仁勋演示了物理AI如何让机器人：
- 准确预测不同材质物体碰撞后的运动轨迹
- 自主适应未知的物理环境变化
- 在模拟环境中学习复杂的机械操作技能
特别引人注目的是，英伟达推出了全新的物理引擎"Omniverse Physics"，该引擎能够实时模拟数百万个物理实体的相互作用，为训练物理AI提供了前所未有的高保真环境。
三、机器人革命：从实验室走向千家万户
"到2026年底，机器人将不再是工厂里的专用设备，"黄仁勋预言，"它们会开始走进每个家庭。"为加速这一进程，英伟达宣布推出"Isaac ROS 0"机器人操作系统，该系统集成了最新的物理AI能力，大幅降低了开发智能机器人的门槛。
演讲现场，多款搭载英伟达芯片的消费级机器人展示了令人惊叹的能力：
- 一款厨房机器人能根据食材的物理特性调整切菜力度
- 家庭服务机器人可预测家具移动时的重心变化
- 教育机器人能进行复杂的物理实验演示
黄仁勋特别强调："这些不是预编程的动作，而是机器人真正理解物理世界后做出的实时决策。"
四、自动驾驶：物理AI的杀手级应用
在自动驾驶领域，英伟达公布了与多家车企的合作成果。新一代自动驾驶系统"Drive Hyperion 0"通过物理AI技术，使车辆能够：
- 更准确地预测行人、车辆的移动轨迹
- 理解不同天气条件下的路面物理特性变化
- 在极端情况下做出更符合物理规律的避险决策
黄仁勋展示的一段演示视频显示，搭载该系统的测试车辆在模拟的冰雪路面条件下，制动距离比传统系统缩短了40%。
五、开发者生态：构建物理AI的基石
认识到物理AI的发展离不开开发者社区，英伟达宣布了多项支持计划：
推出"PhysX AI"工具包，包含数百个预训练的物理模型
建立全球首个物理AI开放数据集
设立1亿美元的物理AI创新基金
"我们正处在一个新时代的开端，"黄仁勋总结道，"就像30年前我们无法想象今天的数字世界一样，10年后，由物理AI驱动的智能物理世界将超乎我们现在的想象。"
六、产业影响与未来展望
这场演讲在科技界引发强烈反响。分析人士认为，物理AI概念的提出可能带来三大深远影响：
制造业：实现真正的"数字孪生"，大幅缩短产品研发周期
医疗领域：使手术机器人具备组织物理特性感知能力
科学研究：加速材料科学、流体力学等领域的发现进程
黄仁勋在演讲最后透露，英伟达正在与全球顶尖研究机构合作，开发能理解量子物理现象的AI系统。"这不再是科幻小说，"他说，"而是我们正在构建的现实。"
这场演讲不仅展现了英伟达在AI芯片领域持续的领导力，更勾勒出一幅AI技术与物理世界深度融合的未来图景。随着物理AI技术的成熟，人类与机器的交互方式、产业的生产模式乃至科学的研究方法，都可能迎来根本性的变革。
黄仁勋2026 CES演讲：AI与物理世界的革命性融合
2026年1月，英伟达CEO黄仁勋在拉斯维加斯CES展会上发表了一场里程碑式的主题演讲，聚焦人工智能与物理世界的深度交互，并公布了新一代Rubin架构芯片。这场长达两小时的演讲不仅延续了英伟达在AI算力领域的领导地位，更揭示了"物理AI"这一颠覆性技术方向。以下是演讲的核心内容：
一、算力进化：Rubin架构的突破性登场
面对AI计算量每年10倍的暴增，黄仁勋正式推出Rubin架构芯片。这一命名延续了英伟达以科学家命名的传统（继2024年Blackwell后），致敬天体物理学家Howard P. Rubin。新架构采用3nm制程工艺，集成超过1000亿晶体管，其特点包括：
- 能效比提升5倍：通过新型混合精度计算单元，在同等功耗下实现训练速度的飞跃
- 内存带宽突破：HBM4堆叠技术提供每秒8TB的超高带宽
- 量子计算接口：首次在传统芯片中集成量子协处理器通信模块
黄仁勋特别强调："Rubin不是简单的硬件升级，而是为物理AI时代重新设计的计算范式。"
二、物理AI：让机器理解自然法则
演讲中最引人注目的部分是英伟达提出的"物理AI"（Physical AI）概念。通过展示一段机器人自主组装家具的模拟视频，黄仁勋阐释了这项技术的三大支柱：
多模态感知系统：结合视觉、触觉、力反馈的传感器融合技术
物理引擎集成：将NVIDIA Omniverse的物理模拟能力嵌入AI训练流程
因果推理模块：使AI能理解重力、摩擦、材料形变等物理规律
"未来的机器人不会只是执行预设程序，"黄仁勋举例说，"当它发现螺丝尺寸不匹配时，会像人类工匠一样主动寻找替代方案。"
三、机器人开发生态的重大升级
配合Rubin芯片的发布，英伟达推出两大平台更新：
- Isaac Lab 0：支持百万级机器人并行训练的云平台，新增材料物理属性数据库
- Jetson Ultra：边缘计算模组，功耗仅15W却具备Blackwell架构的1/5算力
现场演示中，20台搭载Jetson Ultra的机器人协同完成复杂装配任务，其动作流畅度引发阵阵掌声。黄仁勋透露，已有超过300家机器人厂商加入该生态。
四、自动驾驶：从感知到决策的质变
在汽车领域，英伟达宣布与多家车企合作开发"神经物理引擎"（Neural Physics Engine），该技术将：
- 实时预测周围车辆的物理行为（如打滑、刹车距离）
- 通过数字孪生技术预演千万种交通场景
- 在DRIVE Thor芯片上实现微秒级响应
特别展示的一段极端天气自动驾驶视频中，车辆准确预判了被风吹落的广告牌轨迹并提前规避。
五、企业计算的范式转移
针对企业市场，黄仁勋提出"AI原生基础设施"概念：
- DGX Rubin SuperPOD：单集群可扩展至10万GPU，支持EB级数据处理
- CUDA-X物理计算库：新增流体力学、电磁场仿真等专业模块
- 零信任AI架构：通过硬件级加密确保模型安全
摩根大通CEO杰米·戴蒙通过视频连线表示，其风险分析系统因采用新架构，计算耗时从小时级缩短至秒级。
六、未来展望：AI与人类的协同进化
演讲尾声，黄仁勋展示了一段震撼的概念视频：在物理AI辅助下，瘫痪患者通过外骨骼完成登山，AI系统实时调整助力以应对地形变化。"我们正站在人机共生的转折点，"他总结道，"未来三十年，计算将不再局限于数字世界，而要赋予AI理解并改造物理宇宙的能力。"
这场演讲不仅技术细节丰富，更展现出英伟达从芯片供应商向AI基础设施构建者的战略转型。据现场观察，约40%内容涉及物理AI相关技术，远超往年对纯算力的讨论，这或许预示着AI发展的下一个主战场。
黄仁勋2026 CES演讲：AI与物理世界的深度融合
在2026年美国消费电子展（CES）上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表了长达两小时的演讲，主题围绕“人工智能与物理世界的深度融合”。这场演讲不仅揭示了英伟达在AI芯片、机器人技术和自动驾驶领域的最新突破，还展示了AI如何从虚拟计算走向现实世界的物理交互。以下是演讲的核心内容。
一、新一代AI架构Rubin：应对计算需求的指数级增长
黄仁勋开篇即指出，AI计算需求正以每年10倍的速度暴增，传统的计算架构已无法满足这一需求。为此，英伟达推出了新一代AI架构Rubin。这一架构不仅优化了计算效率，还大幅降低了能耗，使其能够支持更复杂的AI模型训练和推理。
Rubin架构的核心在于其模块化设计，允许企业根据需求灵活扩展算力。黄仁勋特别强调，Rubin的推出是为了让AI技术能够“无处不在”，从云端到边缘设备，都能高效运行。
二、物理AI：让机器理解现实世界
演讲的重头戏是“物理AI”（Physical AI）概念的提出。黄仁勋表示，未来的AI不仅需要处理数据，还需要理解物理世界的规律，如重力、惯性、碰撞和因果关系。英伟达正在通过模拟引擎和强化学习技术，训练AI模型在虚拟环境中掌握这些物理规则，再将其应用于现实世界。
这一技术的应用场景极为广泛，包括机器人、自动驾驶和工业自动化。例如，在机器人领域，物理AI可以让机器人更精准地抓取物体或适应复杂环境；在自动驾驶中，AI能够更准确地预测车辆和行人的行为。
三、超级芯片Grace Blackwell NVLink 72的再进化
黄仁勋再次展示了此前在2025年CES上亮相的超级芯片Grace Blackwell NVLink 72，并宣布其性能进一步提升。这款芯片专为大规模AI计算设计，支持72个GPU的高速互联，能够处理万亿参数级别的AI模型。
他还透露，英伟达正在与多家科技巨头合作，将这一芯片应用于自动驾驶和超级计算领域。例如，特斯拉已在其下一代自动驾驶系统中采用了Grace Blackwell架构。
四、机器人技术的突破：从学习到执行
英伟达在机器人领域的进展也是演讲的重点之一。黄仁勋介绍了名为“Newton”的机器人学习平台，该平台结合了物理AI和强化学习，能够快速训练机器人完成复杂任务。
他现场演示了一款机器人通过模拟环境学习后，在现实世界中完成装配作业的场景。黄仁勋强调，未来的机器人将不再需要大量人工编程，而是通过AI自主学习适应多样化任务。
五、自动驾驶的新里程碑
在自动驾驶领域，英伟达宣布与多家车企达成合作，推动下一代自动驾驶系统的落地。黄仁勋表示，基于Rubin架构的自动驾驶系统能够实现L4级（高度自动化）驾驶，并在复杂城市环境中安全运行。
他还提到，英伟达的自动驾驶技术不仅限于乘用车，还将应用于物流卡车和无人配送车，进一步拓展AI在交通领域的应用边界。
六、AI与企业的深度融合
黄仁勋在演讲尾声强调了AI技术对企业数字化转型的重要性。他介绍了英伟达的“AI工厂”概念，即通过云计算和边缘计算的结合，为企业提供定制化的AI解决方案。
例如，制造业可以通过AI优化供应链，医疗行业可以利用AI加速药物研发。黄仁勋呼吁更多企业拥抱AI，称“未来的竞争将取决于谁能更快地利用AI创造价值”。
结语：AI的未来是物理与数字的融合
黄仁勋的演讲以一句总结收尾：“AI的未来不仅是数据的处理，更是物理与数字世界的无缝融合。”英伟达通过Rubin架构、物理AI和机器人技术的突破，正在推动这一愿景成为现实。
这场演讲不仅展示了英伟达在AI领域的领导地位，也为未来十年的科技发展指明了方向——AI将不再局限于虚拟世界，而是深入现实，改变人类生活的方方面面。
