Zhang Yiming和Huang Renxun，我一起想到了

资料来源：智能中宝石的字母清单已成为最热门的行业之一。 Yushu技术清单是整个赛季的领导者，而中国和美国巨型技术正在制定出色的水下计划。今年3月，在GTC 2025主题演讲中，NVIDIA首席执行官Jensen Huang向挪威机器人公司1X展示了Neo Gamma Humanoid Robot。该机器人使用NVIDIA GR00T N1模型中开发的训练后方法，并在自治组织中进行活动。 Huang Renxun试图证明人形机器人的未来在于灵活性和学习技能。换句话说，如果机器人可以工作，是否取决于“大脑”是否可以适应环境并学习新知识。 Huang Renxun的话尽快是纳塔克。几个月后，全球性的巨型技术在“机器人大脑”中取得了新的成就。 8月，NVIDIA推出了Jetson Agx Thor，一个侧计算平台可以同时运行许多AI模型的M，就像机器人本体论的同时。该行业将其视为“新机器人大脑”。 Jetson Agx Thor（从这里定义为Thor）是机器人和物理设备的新一代技术堆栈。这个新的“机器人大脑”基于Blackwell GPU结构，峰值计算强度为2070 FP4 TFLOPS。 AI性能比现有的Jetson AGX Orin模块高7.5倍，并且能源效率高3.5倍。 Thor的最大成功使该机器人曾经依靠云处理或多个芯片来实现单个和紧凑的模块中的AOF实时感知和决策。目前，诸如亚马逊仓库机器人和波士顿动力学之类的第一批用户开始将雷神包括在自己的产品中，以创建更智能和更独立的机器人产品。在世界的另一端，Byte在7月和9月推出了Universal Robot GR-3和Robix模型，显示在现实生活中进行复杂活动的能力。 Byteseed团队在7月底发布了一段示威活动的视频，其中一个机器人配备了VLA GR-3实现的最新VLA机器人。在演示视频中，它完成了将衣架进入衬衫并悬挂的任务。上周，种子将最新的研究结果带到了Robot -Robix。使用GR-3，它形成了新一代机器人字节模型。此时，自Huang Renxun对GTC 2025的感受以来，只有半年的时间已经过去了。机器人轨道上两个巨人的“相同频率”也给人们留下了印象，即Huang Renxun和Zhang Yiming在此时被认为是在一起的。 Nvidia在Thor出生之前成为机器人曲目的领导者。 NVIDIA JETSON平台在高端机器人和独立机械开发领域占主导地位，生态系统中有超过200万的开发人员，使用上一代的ORI的7,000多家公司N系列。今年8月，NVIDIA宣布雷神（Thor）被正式发射。从硬件和成熟性能的角度来看，在同一类别中，在产品中是完全领先的位置。当前，Edge AI（Edge AI（Edge AI）在设备侧面在本地运行的人工智能）的产品（例如Intel和Qualcomm）的产品非常落后，并且仍然不可能在单个模块中实现相同水平的计算计算水平。更重要的是，NVIDIA紧密绑定了硬件和软件堆栈，并依靠CUDA工具包的广泛应用来产生生态护城河。 Thor可以直接调用NVIDIA，AI模型库和仿真工具的完整ISAAC机器人软件平台，以实现端到端深度集成。这包括用于机器人方案的最新NVIDIA模型-ISAAC GR00T N1，开放资源，预售和可自定义的主模型。 GR00T N1采用了双层系统建筑灵感的人类认可ition。系统是类似于人类的反应和直觉的“快速思考行动模型”。另一个系统是一个“缓慢思考的模型”，它可以介绍周围环境并收到指示，从而计划采取行动。在2025年GTC 2025年，1倍首席执行官伯恩特·伯尼奇（BerntBørnich）说：“随着我们开发自主模型，NVIDIA的GR00T N1显着提高了机器人的能力和技能。但是，Thor并不是完美的。首先，价格。家庭。Ully执行指令以拿起“较大的盘子”。可以发现破坏演示过程和技术报告，GR-3可以理解复杂和抽象的语言，例如“较大的板”，“左座椅”等。此外，GR-3还对某些样本具有很强的适应性。根据外国媒体的报告，种子使用一种混合方法来训练：首先输入GR-3中的大量数据和文本数据，然后在人类计算机与虚拟现实环境的帮助下进行罚款；最后让它知道并模仿现实世界中的机器人运动。该培训策略提供了GR-3能够保持适应复杂且不可预测的环境的能力。据了解，GR-3比GR00T系列具有更大的参数量表，并且在实际应用中的性能更好。克里斯·帕克斯顿（Chris Paxton）是一位在元中工作的AI科学家，在机器人技术领域的VLA研究中被40亿gr -3的GR -3模型参数披露，似乎比NVID更好IA GR00T，参数量近20亿。可以是合理的猜测，一旦有足够的数据和计算能力支持，“缩放定律”仍然有效。 GR-3在“机器人大脑”轨道上提供了一个位置，但是VLA模型在实现级别上更加使用。与“大脑”的含义相比，GR-3就像机器人脚的“神经元”。 Byteseed团队的最新成就构成了另一个“机器人大脑”难题。上周，种子团队发布了最新的成功Robix，负责机器人系统中的任务计划，推理，自然语言联系和其他活动。种子研究员东亨格（Dong Heng）描述了罗伯克斯（Robix）的个人主页：“这是一个统一的机器人大脑整合了推理，计划和自然接触，其性能比GPT-4O和Gemini 2.5 Pro更好。”但是，罗伯克斯不是“机器人大脑”的完整主体。根据技术robix文档，“身体运动/实现“过程的一部分通常由低级控制器模型完成，即，相应的VLA模型，例如GR-3或类似的控制rs。在官方的测试中，与其他型号相比，Robix的GR-3完成了清洁桌子的任务，通过Bytemini机器人进行筛选，在饮料筛查项目中，它只是稍微落后于Gemini 2.5 Pro。互联网内容公司，但在现场NG机器人中，这实际上是一个低调的“隐形GIANt”。在2023年12月，种子组推出了GR-1，​​这是一个在机器人VLA领域的前瞻性种子实验。作为技术验证产品，GR-1采用了一种模式，该模式首先使用了大规模的预培训视频生成，然后基于GR-1技术启动的GR-1元素启动了5024的GR-1。代币作为预训练的基础，然后使用机器人轨迹进行视频，生成和微调操作，超过100个试验的操纵测试。对机器人表现出兴趣并偶尔参加机器人项目。两年后，质量超过1,0的字节悄悄地制造00机器人。这些物流机器人轮胎主要用于携带包裹和零件到仓库和生产线。他们专注于“仓库 +自动处理”的组合解决方案。他们可以独立学习，规划路线，转移到目的地，并为自己的电子商务仓库和外部客户（例如SF Express和Byd）服务。但是，这些物流机器人不仅仅是技术的早期积累。从robix，GR-3的技术发展路径中，字节在体现智能领域的存在中的存在并不难看到。最近，官方的字节招聘网站上出现了许多与机器人相关的职位，该网站显然引用了“下一代通用机器人”。所有职位属于种子群，基地位于北京和上海。在7月份的一份报告中披露了《南中国晨报》，预计今年种子团队将超过300人。另一方面，字节还积极投资于机器人行业。此前，国内领先的智能公司Yushu Technology已完成了C轮融资，该公司的赞赏超过100亿元人民币。除了阿里巴巴和腾讯的名称外，Jinqiu基金与Byte有着深厚的联系，还出现在融资资金清单上。 Thejinqiu基金是由2022年Byte Financial Investment的前领导人Yang Jie创立的。该团队的大多数主要成员来自Byte的投资系统。 “ jinqiu”这个名字起源于张Yiming和Byte的生意，Jinqiu Home位于北京的Haidian区。也是公司内部和外部机器人领域的D字节的速度。但是，当前字节的技术积累主要在模型侧面的“机器人大脑”水平上。 Nvidia的最新芯片解决方案似乎符合每个字节的好处。多年来，字节是NVIDI之一A在中国最重要的客户，Huang Renxun也意识到中国公司在智能市场中的重要地位。今年7月，他在北京连锁博览会的开幕典礼上露面，并在演讲中说：“ Ang Next Ai Wave将是机器人。未来的机器人不仅可以理性和实现，而且可以真正理解物理世界。对于Huang Renxun，中国市场在这条道路上具有不可逆转的意义。根据NVIDIA的官方博客的说法，许多国内公司都使用Thor，包括United Imaging Medical，Wanji Technology，Ublaxy Galaxy General Kilors，Yushu Technology，Zhongqing机器人和Zhiyuan机器人，但是，Nvidia的博客也已被报价。这种自治水平，这对于机器人实现导航并与Realworld接触至关重要。 “ 2025年1月，在CES全球消费电子展上，Huang Renxun出现在舞台上，有14个合作社人类机器人公司，其中包括6家来自中国，包括Yushu Technology和Xiaopeng。另一方面，周日的团队不仅专注于机器人模型领域。 BytynChonlonGronInal启动的Byteminini所有利润看起来像是用于测试目的的实验产品，但是浏览种子团队的技术种子并不低，包括22个独立性，手腕设计的手腕设计了球形手腕，Dexterity Wrist.g产品。尽管NVIDIA拥有新一代的机器人芯片解决方案，但同时思考的Huang Renxun和Zhang Yiming似乎希望继续在机器人领域的两家顶级公司之间工作。回到Sohu看看更多