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GTC2025，以NVIDIA（英伟达）CEO黄仁勋的主题演讲作为高光开场，加上随之的诸多前沿探索和创新应用的精彩分享，再次为全球科技爱好者带来了一场科技盛宴。
此次大会期间，英伟达不仅全面展示了其在AI领域的战略布局和对未来技术发展的深刻洞察，还隆重发布了多款重磅技术和产品，包括Blackwell Ultra GPU、Dynamo软件以及适用于自动驾驶汽车的全栈综合安全系统NVIDIA Halos等。
从AI芯片的迭代升级到具身智能的突破，从感知式AI—生成式AI到代理式AI—物理式AI，从物理人工智能到能够理解物理世界的人工智能，英伟达正以全方位的技术革新引领AI新时代。
下一波浪潮已经开始，现在，更为关键的是AI要深入各种应用场景，真正去赋能各行各业。正如黄仁勋所说，AI正在转向企业、转向制造业、转向机器人、转向自动驾驶汽车。
自动驾驶与汽车安全
汽车是AI最早进入的行业之一，现在，英伟达在自动驾驶汽车领域的研究已经超过10年。
经过不断创新和迭代，目前，构建于NVIDIA Omniverse图形和仿真模拟平台和NVIDIA Cosmos世界基础模型之上的物理AI，正在成为自动驾驶汽车开发和训练的强力加速器，自动驾驶的AI训练数据规模将因此而提升数个量级。
英伟达Omniverse和仿真技术副总裁Rev Lebaredian谈道：“Omniverse是一个将全球物理数据与物理AI领域连接起来的操作系统，Cosmos是一个生成式世界基础模型平台，旨在加速物理AI的发展，特别是在自动驾驶和机器人领域。借助Omniverse和Cosmos，全球工业软件、数据和各行业的专业服务领导者正在以前所未有的速度统一工业生态系统并构建新应用，助力各行业高速推动新一代AI发展。”
Cosmos的预测和推理能力支持端到端可训练的AI优先自动驾驶系统，因为它采用了新的开发方法——模型蒸馏（Model Distillation）、闭环训练（Closed-Loop Training）和合成数据生成。Cosmos通过生成准确多样的场景，扩展训练数据，从而大幅缩小仿真与现实的差距。Omniverse和Cosmos使自动驾驶汽车能够学习、适应和智能驾驶，推进更安全的移动性。黄仁勋将这一过程称之为“用AI的魔力去创造AI”。
黄仁勋还表示：“无论在车企的数据中心，还是在汽车当中，我们构建的技术已经被几乎所有的自动驾驶汽车公司所采用。”相关的例子比如：Waymo和Wave在数据中心和车内都用了NVIDIA计算机；特斯拉在数据中心用了很多NVIDIA GPU；当然还有些汽车厂商只在车内用到NVIDIA的芯片和软件。他还提到：“我们构建了所有三种计算机——训练计算机、仿真计算机和机器人计算机，用于自动驾驶汽车的开发和测试，当然，这包括所有的软件堆栈、模型和算法。”
在GTC2025的智能驾驶分论坛上，来自理想汽车、小米汽车的演讲嘉宾，与英伟达技术团队的专家一起，分享了AI在自动驾驶开发中的各种探索和实践，探讨了AI如何加速智能汽车技术的新突破。其中小米汽车的专家杨奎元介绍了其端到端的全场景智能驾驶开发工作，重点是小米SU7借助在物理世界的探索，使用AI持续提升对物理世界建模的完整性和精准度，同时，基于 NVIDIA Triton 重构云端推理服务 pipeline，GPU 吞吐提升提升一倍以上，基于 NVIDIA DALI、CV-CUDA 等技术进行模型训练加速，小米持续迭代拓展智驾能力。自 SU7 量产交付后 9 个月内完成了有图、无图、端到端三代技术升级。
在支持自动驾驶应用的基础之上，英伟达还特别关注到了汽车的安全系统，并最新推出了适用于自动驾驶汽车的全栈综合安全系统NVIDIA Halos，将 NVIDIA 的一系列汽车硬件和软件安全解决方案与其在 AV 安全领域的尖端 AI 研究结合在一起，涵盖了芯片、软件、工具和服务，旨在帮助确保从云端到汽车的自动驾驶汽车安全开发，重点是基于人工智能的端到端自动驾驶汽车堆栈。
作为一个整体安全系统，Halos涵盖三个不同但互补的层面：在技术层面，它涵盖平台、算法和生态系统安全；在开发层面，它包括设计时、部署时和验证时护栏；在计算层面，它涵盖从 AI 训练到部署的整个过程，使用三台强大的计算机——用于 AI 训练的 NVIDIA DGX、用于仿真的在 NVIDIA OVX 上运行的 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA Cosmos，以及用于部署的 NVIDIA DRIVE AGX。
黄仁勋说到：“汽车安全，是我非常骄傲的一个领域。我相信，英伟达是全球第一家每一行代码都经过安全评估的公司，我们的700万行代码都经过安全评估。我们的芯片、我们的系统、我们的系统软件和我们的算法，都经过第三方安全评估，他们逐行检查代码，确保设计时考虑了多样性、透明性和可解释性。”
物理AI赋能汽车制造业
自动驾驶汽车快速发展的同时，2025年初，基于AI技术的具身智能、人形机器人火爆全球，很多汽车企业都在其工厂尝试采用人形机器人。而构建于NVIDIA Omniverse+NVIDIA Cosmos的物理 AI，正在为自动驾驶汽车和机器人开发技术的交叉领域释放新的可能性，从而进一步加速汽车行业的革新和发展。
此次GTC2025，英伟达最新推出了与 NVIDIA Cosmos世界基础模型相连接的新的NVIDIA Omniverse Blueprints，可实现用于物理AI开发的机器人就绪设施和大规模合成数据生成。
Mega 是一个用于在工业数字孪生中大规模测试多机器人机群的 Omniverse Blueprint，现已在 build.nvidia.com 上发布预览版，还有一款由 NVIDIA Metropolis 平台提供支持的用于视频搜索和总结的 NVIDIA AI Blueprint，能够构建可监控整个设施活动的 AI 智能体。
制造业领导者正在使用这些蓝图，通过物理 AI 优化其工业运营。比如在汽车及零部件制造领域，现代汽车集团正使用该蓝图在装配线上模拟 Boston Dynamics Atlas 机器人，而梅赛德斯-奔驰正使用它来模拟 Apptronik 的 Apollo人形机器人，以优化其在汽车装配工艺中的操作。
通用汽车+英伟达，更加全面的合作
自动驾驶和人形机器人，正在重塑整个汽车产业链，从开发到制造，再到供应链和车辆运行等。通用汽车（GM）就是一个非常好的发展中的例子。
GTC2025的主题演讲中，黄仁勋非常兴奋地宣布，通用汽车选择继续与NVIDIA深化合作，打造他们面向未来的自动驾驶和智能制造，还有企业运营体系。
据了解，此前，通用汽车已在自动驾驶架构中使用了英伟达的DriveOS操作系统，如今正在探索如何将其规模化应用于驾驶辅助系统（ADAS）。2024年，通用汽车决定缩减Cruise自动驾驶出租车业务，将重心转向以Super Cruise为核心的个人自动驾驶发展路线。在全球智能驾驶快速发展的背景下，通用汽车依托与英伟达的战略合作，将持续强化高级驾驶辅助系统和数字座舱等核心领域，打造更具人性化和个性化的智能驾驶空间。AI技术的深度应用，不仅能够显著提升开发效率和产品竞争力，更将使通用汽车在自动驾驶领域取得更多技术领先优势。
“这是一个巨大的机遇，我们可以让AI深度融入汽车，改变人们的驾驶体验。当然不仅如此，英伟达还正在帮助通用汽车全面加速AI应用，除了自动驾驶之外，还覆盖智能制造与企业管理。”英伟达汽车业务副总裁Ali Kani表示，“不仅如此，企业运营和智能制造也是通用汽车提升运营效率的关键，为此，新的合作将在此方面同步展开。”
英伟达与通用汽车一起继续探索AI的应用，除了自动驾驶之外，他们还要在三个领域开展深化合作——制造的AI，革新制造方式；企业的AI，革新工作方式和开发方式；还有车内的AI，尤其是智能座舱的全新体验。
实际上，通用汽车长期以来一直在软件测试和制造领域积极探索AI的应用，例如使用摄像头与数据分析预测生产设备故障，避免生产线被迫中断。2025年3月，通用汽车更是聘请前思科（Cisco）和谷歌（Google）高管Barak Turovsky出任首位首席AI官，进一步加速AI在企业各环节的落地。
此次通用汽车与英伟达联合宣布的深化合作，重点之一就是在汽车制造领域利用AI技术创建虚拟工厂并进行测试，以优化生产流程、提高制造效率、减少停工时间。此外，AI还将被用于训练制造机器人、优化物料搬运和运输以及高精度焊接等关键环节，确保生产流程更加安全高效。
通用汽车高级软件与服务工程副总裁Dave Richardson在英伟达GTC2025大会上表示，虚拟工厂可以帮助通用汽车在正式调整工厂布局或生产流程前提前检测缺陷，提高生产效率。
“AI不仅能够优化制造流程、加速虚拟测试，还可以帮助我们打造更智能的汽车，同时让工人专注于精细工艺。”通用汽车CEO Mary Barra说到。
未来之路：用AI重新创造AI
无论一直备受关注的自动驾驶汽车，还是当前最热门的人形机器人，都是基于AI技术的智能体，它们都具备高度的智能化特性，能够在复杂环境中通过环境感知和计算来进行自主决策、自主行动。
而自动驾驶汽车与人形机器人的创新融合，则进一步拓宽了AI的应用边界。未来，汽车或将成为一个集智能移动空间、便捷语音交互、个性化娱乐服务于一体的综合性出行工具。而人形机器人，不仅将融入人们的日常生活，成为我们生活中的得力助手，还将在汽车制造工厂和整个制造业为人们创造更加高效安全的源源不断的生产力。科技的创新融合，正引领我们迈向一个更加智能化、高效化的新时代。
“这将是有史以来最为巨大的科技产业。英伟达是做这件事的完美公司，这是我们的使命，用AI重新创造AI。”黄仁勋这样前瞻未来。
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