8月13日，欢迎来到您的x-techcon科技行业新资讯平台。 当比尔·戴利（Bill Dally）在2009年加入英伟达的研发实验室时，该团队当时只有12个主要成员，当时实验室还在专注于光线追踪技术的突破，该技术主要用于计算机的图形渲染。 这个曾经规模小小的研发实验室如今已发展到400多人，在背后默默助力英伟达从上世纪90年代的一家专注于视频游戏GPU的初创公司，转型发展为推动人工智能蓬勃发展的万亿美元级企业。 目前，该实验室正致力于开发支撑机器人与人工智能领域的核心技术，部分研究成果已投入实际应用。恰巧在本周，英伟达发布了一系列全新的世界AI模型平台、开发库及其他面向机器人开发者的基础开发工具，这些都是基于该实验室的研究成果，这些成果将对未来具身智能的研发工作产生深远影响。 作为现任英伟达首席科学家的戴利，最早于2003年在斯坦福大学任教期间开始为英伟达提供咨询服务。数年后，当他准备从斯坦福大学计算机科学系主任职位卸任并计划休假时，英伟达向他提出了入职邀约。 当时负责研发实验室的David Kirk和英伟达CEO黄仁勋认为，戴利全职加入研发实验室将是更好的选择。戴利后来对外透露，两人对他发起了三顾茅庐之势力邀他加入英伟达研发实验室，最终成功说服了他。 “实验室最终成为我兴趣与事业的完美契合点，”戴利表示，“我认为人一生都在寻找能为世界做出最大贡献的地方，而对我来说，英伟达是我的最佳归宿。” 2009年戴利接管实验室后，首要任务是扩大研究规模。研究人员立即开始探索光线追踪之外的领域，其中就包括影响英伟达后续产品路线的超大规模集成电路设计，一种将数百万晶体管集成到单个芯片的技术。 自那时起，该研究实验室的扩张步伐从未停止。 “我们会努力思考什么能对公司产生最积极的影响，因为我们不断看到令人兴奋的新领域，但也发现其中一些领域虽然团队已经做得很好，但我们对于在该领域能否取得巨大成功始终没有信心。”戴利表示。 终归努力不付有心人，通过前瞻性的技术分析，实验室的研发方向最终聚焦在了为世界提供最出色的AI专用GPU，英伟达早早预见到了AI浪潮的到来，并于2010年就开始着手研究AI GPU的构想，这比当前AI热潮的兴起早了十多年。 “我们当时预言，这将是一系列了不起的技术，它将彻底改变世界。”戴利说，“我们必须加大投入，当我向黄仁勋提出这一点时，他完全认同。我们开始为AI定制GPU，开发大量支持软件，并与全球从事相关研究的科研人员展开合作，这一切都远早于当今AI所呈现出的重要性。” 聚焦物理AI及机器人 当英伟达在人工智能GPU市场占据主导地位后，这家科技公司开始寻求超越AI数据中心的新需求领域，这一探索将英伟达的产品路线引向了物理AI与机器人技术。 “我认为机器人最终将成为世界上举足轻重的存在，而我们的目标本质上是打造所有机器人的‘大脑’。”戴利表示，“为此，我们需要着手开发关键技术。” 英伟达AI研究副总裁桑贾·菲德勒正在负责这一战略方向。菲德勒于2018年加入英伟达研发实验室，当时她正带领麻省理工学院的学生团队开展机器人模拟模型研究。当她在研究工程师专场招待会上向黄仁勋提及他们的工作时，对方产生了招募的兴趣。 “没有人能拒绝加入英伟达。”菲德勒表示，“一方面，这与我的研究方向高度契合；另一方面，这里的文化也与我非常匹配。黄仁勋告诉我：‘来和我一起工作，不是为我们工作，也不是和我们一起工作。’” 加入英伟达后，她随即着手在多伦多创建了一个名为Omniverse的研发实验室，这是英伟达旗下的一个开发平台，专注于为物理AI构建模拟环境。 “构建这些模拟世界的首要挑战是获取必要的三维数据，”菲德勒表示。这包括找到合适数量的潜在图像，并开发将此类图像转化为模拟器可用的三维渲染图的技术。 “我们投资了一项名为‘可微渲染’的技术，其核心是让渲染过程适配AI，”菲德勒说，“传统上，渲染是指从三维生成图像或视频，而我们希望反过来，从图像或视频生成三维。” 关于世界模型 英伟达于2021年发布了首款从图像生成三维模型的工具GANverse3D，随后启动了视频三维建模技术的研发。菲德勒透露，团队利用来自机器人和自动驾驶汽车的视频数据，通过其2022年推出的神经重建引擎构建三维模型与仿真环境。 这些技术构成了英伟达Cosmos系列世界AI模型的核心架构，该系列于2025年1月的CES上正式亮相。目前实验室正着力提升模型的运算速率，尤其是在游戏或仿真场景中达到实时响应的能力，而机器人领域则需要更快的反应速度。 “机器人无需像人类一样以原始时间尺度观察世界，”菲德勒解释道，“其感知速度可提升至现实的百倍。若能显著加速模型运算，这些技术将在机器人或物理AI领域产生颠覆性价值。” 英伟达持续推进这一目标。在8月12日SIGGRAPH图形学大会上，公司发布了专为机器人训练设计的合成数据生成模型集群，并推出配套的开发者工具库与基础设施软件。 尽管技术进展显著，且人形机器人热潮涌动，英伟达研究团队仍保持审慎态度。戴利与菲德勒均指出，家庭场景中的人形机器人普及仍需数年时间，这一时间线与自动驾驶汽车的发展轨迹相似。 “我们正取得突破性进展，AI已成为科技领域核心驱动力，”戴利强调，“从视觉AI实现机器人感知，到生成式AI优化任务规划与运动控制，随着每个分项问题的解决及训练数据量的增长，机器人技术将迎来质的飞跃。”
