3月19日，英伟达将召开2024年度的GTC大会，除了生成式AI领域外，北美机器人领域的谷歌Deepmind团队、斯坦福大学李飞飞博士以及波士顿动力都将出席共襄盛举。届时，现场将有25款机器人（包括人形、机械臂）展出。
市场对所谓的“英伟达机器人”有较多讨论，我们认为，英伟达作为芯片和AI软件公司，亲自下场做机器人硬件本体可能性不大，但英伟达和谷歌deepmind、斯坦福等团队合作提供强大的算法、算力平台对机器人产业的发展可能意义更大！机器人的本质是AI和传感器以及执行的结合，AI算法和运算芯片才是机器人核心瓶颈。特斯拉布局了D1芯片- Dojo超算- FSD端到端算法模型，而英伟达的芯片和谷歌的Robotic Transformer（RT系列）模型如果结合起来也有望形成一个强大的算法算力平台对波士顿动力、Figure、亚马逊digital等北美机器人，以及国内一众初创人形机器人企业进行赋能。所以，“英伟达机器人”的更大意义是一套专属于机器人的算法算力平台有望搭建起来从而推进整个机器人产业链的加速发展和落地。
机器人的本质是AI和传感器、执行器的结合，所以机器人板块最底层的投资逻辑一直都是AI突破后传感器和执行器零部件需求（电机、丝杠、减速器等）迎来了从0到1的爆发。特斯拉的量产进度是一条主线，AI和机器人的结合进展也同样值得关注。AI的进一步发展加快机器人应用的落地或将是2024年的最明确产业趋势。
【再论机器人产业爆点】为什么英伟达AI打通了机器人的任督二脉？
“我本想人工智能替代我擦地洗菜，而我去写字画画，没想到AI已经画画了，而我还在擦地洗菜。”人工智能真的只能停留在软实力方面么，我们认为人工智能助力机器成为智能机器的时代已经来临。
1、智能机器人怎么来？能干什么？
人工智能与传感器和执行器相结合，将成为新一代自主机器的核心。这使得之前指令式的机器体过渡到拥有超自主决断能力的自主机器。
之前的流程化工作更多是指令式的机器完成，而对于非标工作，指令式的机器难以实现，生成式AI是唯一解决方案。
2、智能机器人有什么特点，如何实现产业大爆发？
（1）生成式AI大大加速了机器设计到应用的成本：机器人成本在研发+执行器两个层面，相对初期研发成本更高；AI让机器人从设计、仿真到编程等全面优化降本。
（2）AI助力机器人全面进入个性定制时代，交互也将变得更加简便，修改代码对于一个非码农也可以实现。
3、智能机器人如何迭代，快速进入平常生活？
智能机器人的学习离不开海量学习数据，合成数据是重要解决途径；英伟达与德克萨斯大学奥斯汀分校提出的MimicGen数据生成系统，用不到200个人类演示，自主生成超过5万个训练数据，涵盖18个任务，加快了机器人AI化进程。
4、英伟达机器人目前进展怎么样？
目前NVIDIA Isaac和Jetson平台等被超过120万名开发人员和10000名客户以及合作伙伴所使用。波士顿动力公司、Collaborative Robotics、Covariant、Sanctuary AI、宇树科技都是基于英伟达的机器人成果。
5、英伟达产业链公司梳理
博杰股份：给英伟达提供GUP板卡检测设备；公告收购美国哈挺，哈挺是全球三大磨床公司之一，哈挺的磨床和硬车车床在丝杠、减速器行业知名度高，份额高。
步科股份：Isaac Sim平台适用于自主移动机器人，步科的低压伺服和电机、控制在移动机器人平台市占率超过30%。
科瑞斯：算力服务器网口绕线设备和服务，和博杰股份同一实控人。
奥比中光：机器人视觉系统，英伟达新版NVIDIA Isaac Sim平台集成了公司的3D视觉传感器。
九号公司：与英伟达Isaac Sim平台合作自主移动机器人底盘。
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