أصدرت Nvidia مجموعة جديدة من نماذج أساس الروبوتات وأدوات المحاكاة والأجهزة الطرفية في معرض CES 2026، وهي التحركات التي تشير إلى طموح الشركة لتصبح المنصة الافتراضية للروبوتات العامة، مثلما أصبح Android نظام التشغيل للهواتف الذكية.
ويعكس انتقال إنفيديا إلى الروبوتات تحولاً أوسع في الصناعة مع انتقال الذكاء الاصطناعي من السحابة إلى الآلات التي يمكنها تعلم كيفية التفكير في العالم المادي، والتي يتم تمكينها بواسطة أجهزة استشعار أرخص، ومحاكاة متقدمة، ونماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعميم عبر المهام بشكل متزايد.
كشفت Nvidia يوم الاثنين عن تفاصيل حول نظامها البيئي الكامل للذكاء الاصطناعي المادي، بما في ذلك نماذج الأساس المفتوحة الجديدة التي تسمح للروبوتات بالتفكير والتخطيط والتكيف عبر العديد من المهام والبيئات المتنوعة، والانتقال إلى ما هو أبعد من الروبوتات الضيقة الخاصة بمهام محددة، وكلها متاحة على Hugging Face.
وتشمل هذه النماذج: Cosmos Transfer 2.5 وCosmos Predict 2.5، وهما نموذجان عالميان لتوليد البيانات الاصطناعية وتقييم سياسات الروبوتات في المحاكاة؛ Cosmos Reason 2، وهو نموذج لغة رؤية منطقية (VLM) يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي برؤية العالم المادي وفهمه والتصرف فيه؛ وIsaac GR00T N1.6، نموذج الجيل التالي من لغة الرؤية (VLA) المصمم خصيصًا للروبوتات البشرية. يعتمد GR00T على Cosmos Reason باعتباره عقله، ويفتح التحكم في الجسم بالكامل للبشر حتى يتمكنوا من التحرك والتعامل مع الأشياء في وقت واحد.
قدمت Nvidia أيضًا Isaac Lab-Arena في CES، وهو إطار محاكاة مفتوح المصدر مستضاف على GitHub والذي يعمل كمكون آخر لمنصة الذكاء الاصطناعي المادية للشركة، مما يتيح الاختبار الافتراضي الآمن للقدرات الآلية.
تعد المنصة بمعالجة تحدي الصناعة الحاسم: مع تعلم الروبوتات المهام المعقدة بشكل متزايد، بدءًا من التعامل الدقيق مع الأشياء وحتى تركيب الكابلات، فإن التحقق من صحة هذه القدرات في البيئات المادية يمكن أن يكون مكلفًا وبطيئًا ومحفوفًا بالمخاطر. يعالج Isaac Lab-Arena هذه المشكلة من خلال دمج الموارد وسيناريوهات المهام وأدوات التدريب والمعايير المحددة مثل Libero وRoboCasa وRoboTwin، مما يؤدي إلى إنشاء معيار موحد حيث كانت الصناعة تفتقر إلى معيار في السابق.
يدعم Nvidia OSMO النظام البيئي، وهو مركز قيادة مفتوح المصدر يعمل كبنية تحتية متصلة تدمج سير العمل بالكامل بدءًا من توليد البيانات وحتى التدريب عبر بيئات سطح المكتب والسحابة.
حدث تك كرانش
سان فرانسيسكو
|
13-15 أكتوبر 2026
وللمساعدة في تشغيل كل شيء، هناك بطاقة الرسومات Jetson T4000 الجديدة التي تعمل بنظام Blackwell، وهي أحدث عضو في عائلة Thor. تعمل Nvidia على الترويج لها باعتبارها ترقية حوسبة فعالة من حيث التكلفة على الجهاز توفر 1200 تيرافلوب من حوسبة الذكاء الاصطناعي و64 جيجابايت من الذاكرة أثناء التشغيل بكفاءة من 40 إلى 70 واط.
تعمل Nvidia أيضًا على تعميق شراكتها مع Hugging Face للسماح لمزيد من الأشخاص بتجربة تدريب الروبوتات دون الحاجة إلى أجهزة باهظة الثمن أو معرفة متخصصة. يدمج التعاون تقنيات Nvidia’s Isaac وGR00T في إطار عمل LeRobot الخاص بـ Hugging Face، مما يربط مطوري الروبوتات في Nvidia البالغ عددهم مليوني مطور للروبوتات مع 13 مليون منشئي الذكاء الاصطناعي في Hugging Face. يعمل الآن المصدر المفتوح لمنصة التطوير Reachy 2 بشكل مباشر مع شريحة Jetson Thor من Nvidia، مما يسمح للمطورين بتجربة نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة دون التقيد بأنظمة خاصة.
الصورة الأكبر هنا هي أن Nvidia تحاول جعل تطوير الروبوتات أكثر سهولة، وتريد أن تكون المورد الأساسي للأجهزة والبرامج التي تعمل على تشغيلها، مثلما هو الحال مع نظام Android الافتراضي لصانعي الهواتف الذكية.
هناك علامات مبكرة على أن استراتيجية نفيديا ناجحة. Robotics هي الفئة الأسرع نموًا في Hugging Face، حيث تتصدر نماذج Nvidia التنزيلات. وفي الوقت نفسه، فإن شركات الروبوتات، من Boston Dynamics وCaterpillar إلى Franka Robots وNEURA Robotics، تستخدم بالفعل تقنية Nvidia.
تابع جميع تغطية TechCrunch لمؤتمر CES السنوي هنا.
