英文达杰出科学家Jim Fan表示，我正全身心投入一个单一使命：为机器人解决「Physical Turing Test」（物理图灵测试）。 这是AI的下一个挑战，甚至可能是「终极挑战」。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
这次英伟达可谓是“全家桶”式发布：不仅有让机器人拥有”物理直觉”的Newton引擎，还有赋予机器人人类推理能力的Isaac GR00T N1.6基础模型，以及能够生成海量训练数据的Cosmos世界基础模型，直接瞄准了机器人研发中最头疼的几个问题。
今年的 GTC 大会，英伟达发布了通用机器人模型 GR00T N1，老黄特别提到未来重点关注的趋势是「Physical AI」（物理 AI）。
本期AGI路线图中关键节点：Figure 02、Optimus Gen-2、宇树G1、傅利叶GR-2、众擎SE01、BVS、WonderWorld、ReKep、DrEureka、DeepMind足球机器人、腾讯「小五」、达芬奇AI机器人、Project GR00T、LeRobot。
黄仁勋表示：「AI 的下一波浪潮是机器人，其中最令人兴奋的发展之一是人形机器人。」如今，Project GR00T 又迈出了重要的一步。
