11月23日，芯片巨头、AI时代“卖铲人”和最大受益者、全球市值最高【英伟达】创始人兼CEO黄仁勋在香港科技大学被授予工程学荣誉博士学位；并与香港科技大学校董会主席沈向洋展开深刻对话，涉及人工智能（AI）、计算力、领导力和创业等。
对话中，提到机器人时，“黄教主”黄仁勋表示：有三种机器人有望实现大规模生产，而且几乎仅限于这三种；这三种机器人分别是：汽车，因为我们在过去150到200年间构建了一个适应汽车的世界；其次是无人机，因为天空几乎没有限制；当然，产量最大的将是人形机器人，因为我们为自己构建了一个世界；历史上出现过的其他类型的机器人都很难实现大规模量产。
同时表示：大规模生产至关重要，因为它能驱动技术飞轮效应；高投入的研发（R&D）能带来技术突破，从而生产出更优秀的产品，进一步推动生产规模的扩大。这个研发飞轮对任何行业都是关键。
11月20日，资深游戏玩家、世界首富马斯克边玩游戏边接受采访，涉及AGI、人形机器人Optimus、猫女机器人、自动驾驶等；
谈到Optimus，马斯克表示：人形机器人Optimus将真正开启下一阶段的技术突破，各种皮肤随便换（“You'll be able to skin Optimus in a white, you know, pretty much anything”）等等。
11月22日，马斯克在 X 平台介绍了Optimus机器人和Robotaxi/Cybercab智驾出租车的定价愿景。
黄仁勋和马斯克都是人形机器人赛道拥护者且私交甚好，两者皆在多个重大场合，表达了对人形机器人未来美好畅想；前者曾表示：“机器人时代已经带来，人工智能的下一波浪潮是机器人技术，其中最令人兴奋的发展之一是人形机器人。”后者曾表示：“人形机器人是当下最大的机遇，并预测未来机器人的数量将远超人类，达到2:1至3:1的比例，将有100亿个人形机器人，甚至是200亿到300亿个，成为人类生活中不可或缺的伙伴与助手。”
当然，两者所代表[英伟达]和[特斯拉]也的确大力布局具身智能赛道，更是全球科技巨头/大厂（谷歌、微软、Meta、OpenAI、华为、腾讯等）入局代表。
[特斯拉]被称为人形机器人赛道引领者，旗下人形机器人Optimus更是行业标杆；[英伟达]从芯片和中间件层面入局，核心目的是打造底层开发生态，成为具身智能领域当之无愧最强“卖铲人”。
具身智能领域研究方向可粗略分为：具身智能大模型（机器人“大脑”）和人形机器人（本体+小脑）。
人形机器人大致分为三大部分：人形本体、高动态性能的控制算法（小脑）、具有泛化性的具身智能及非常接近人的通用人工智能。
具身智能领域初创公司主要分三种：专注于具身智能大模型、人形机器人整机和两者同时涉及；全球范围内，专注于人形机器人本体初创公司最多，初步统计，人形机器人整机公司目前已超150家且持续增加中（其中国内最多，并远超第二名是美国）;具身智能大模型因涉及芯片、软件、AI算法，资金投入远高于人形机器人本体，目前更多是科技大厂间博弈，初创公司数量远低于人形机器人本体初创公司。
全球人形机器人本体公司背景可大体分为：汽车制造企业（特斯拉、小鹏等）、机器人企业（优必选、宇树等）、科研院校孵化（银河通用）和互联网背景创业团队（星尘智能、1X等），目前科研院校教授“兼职”创业占据国内人形本体初创企业半壁江山，国外更多是互联网背景创业团队。
全球具身智能大模型（机器人通用“大脑”）公司背景大体可分为：科技大厂（英伟达、OpenAI等）和科研院校背景创业团队（Physical Intelligence、Skild AI等）；国外科技大厂早已布局具身智能大模型方向研究（如谷歌、英伟达等；谷歌已完成多次技术迭代，从Saycan到RT-H），目前处于领先地位；国内科技大厂目前也逐步切入具身智能赛道，推出相应具身智能大模型，但目前对具身智能大模型研发投入极其有限，更多以对外投资方式入局。
现阶段，[华为]是国内入局具身智能赛道佼佼者，并有意沿袭[英伟达]路线；[小鹏汽车]、[小米]作为车企，切入人形机器人本体制造，沿袭[特斯拉]路线。
NVIDIA：芯片和中间件层面入局
NVIDIA 在机器人领域的核心目标是打造底层开发生态，主要围绕着大模型、数据、开发平台三大核心领域展开，其终极目标是借助芯片等核心产品，为打造机器人底层开发生态。
2018年，英伟达推出全新硬件、软件、虚拟世界机器人模拟器的NVIDIAIsaac，同时还推出专为机器人设计的计算机平台Jetson Xavier和相关的机器人软件工具包，正式布局智能机器人领域；
2019-2022年，英伟达从底层芯片、到计算平台、到训练与验证，开启智能机器人领域的全方位布局：
-
2019年，推出lsaac软性开发套件(SDK)，为机器人提供更新的AI感知和仿真功能；
-
2022年，英伟达推出IsaacNova Orin，其配置的计算和传感器参考平台旨在帮助AMR(自主移动机器人)制造商缩短开发时间并降低成本；
-
2022年10月，英伟达发布基于Transformer架构的支持多模形态的(仿真)智能体VIMA；
-
2022年11月22日，英伟达发布具有互联网规模知识的开放式具身智能体-MinDojo；
2023年5月，英伟达发布全新JetsonAGXOrin 工业级模块；
2023年5月25日，英伟达发布VOYAGER智能体，这是第一个由LLM驱动的可以终身学习的智能体，为具身控制生成可执行代码；
2023年10月，英伟达对Jetson平台上的Metropolis和Isaac框架进行有史以来规模最大的软件扩展，用以来满足边缘AI的快速部署需求；与此同时，英伟达还宣布创建Jetson生成式AI实验室；另外宣布推出IsaacROS和IsaacSim软件的全新版本；
2023年10月20日，英伟达发布了Eureka（Evolution-driven Universal Reward Kit for Agent）智能机器人训练工具，本质是一种由大模型驱动的算法生成工具；
2024年2月，英伟达成立通用具身智能体研究GEAR(Generalist EmbodiedAgent Research)团队，目标是在虚拟和现实世界中建立具身智能体基础模型，致力于实现跨多模态、多场景的智能应用；
2024年3月19日，GTC2024大会上，英伟达发布了人形机器人通用基础模型Project GR00T、基于Thor SoC的新型人形机器人计算机Jetson Tho；对Isaac机器人平台进行了重大升级，包括生成式AI基础模型和仿真工具、AI工作流基础设施，新功能将在下个季度推出；
图片来源：英伟达官网
2024年7月29日，在丹佛SiGGRAPH2024大会上，英伟达携带自家生成式AI时代的新王牌-升级版“Nvidia NIM”（Nvidia Inference Microservices）云原生微服务亮相；Nvidia布局的NIM生态系统已经可提供一系列预训练的AI模型。英伟达宣布，帮助开发者在多个领域加速应用开发和部署，并且重点在不同的领域（如理解、数字人、三维开发、机器人技术和数字生物学）中提供的具体AI模型：
Nvidia NIM（Nvidia Inference Model）提供的服务及其具体模型
谷歌：从Saycan到RT-H，软件领军者，步步为营，模型高速迭代
2017 年，提出的Transformer架构，是大语言模型(LLM)的最底层的基座，是大模型的基础；
2022年4月，谷歌推出Say-can模型；将任务拆分成两个部分，先是“Say”，之后是“Can”；Say-can模型首次引入大语言模型帮助理解任务，选择合适的任务规划；但机器人的动作仍然是预设好的，因此只能完成特定任务；底层技能通用性和泛用性较差，只能输出高级指令。
2022年12月，谷歌推出了动作控制的端到端模型RT-1(Robotics Transformer 1)；RT-1模型，将任务通过Saycan拆分成具体的任务，然后使用RT-1去执行；本质上是模仿学习，无法超越数据集的遥操作，严格意义上不是“大模型”；
2023年3月6日，谷歌推出多模态视觉语言具身大模型(VLM)PaLM-E；该模型让机器人能够接收持续的多模态的输入，并具有一定的推理能力，具备5620亿的参数模型，但本质为大语言模型，对于动作的完成和指导较弱；
2023年7月28日，谷歌推出全球首个控制机器人视觉-语言-动作(VLA)大模型RT-2 (Robotics Transformer2)，可以从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令；
2023年10月，谷歌推出RT-X，具身智能大数据集Open X加持的RT-2与RT-1（分别为 RT-1-X 和 RT-2-X），创造了新的具身智能大数据集OpenX，并用此数据集训练前述的机器人模型RT-1和RT-2得到新的模型RT-1-X与RT-2-X；
2024年1月，谷歌研究成果三连发数据收集的AutoRT系统、提高决策深度的SARA-RT 和提高泛化能力的RT-Trajectory 模型。
2024年3月，谷歌推出RT-H；它能通过将复杂任务分解成简单的语言指令，再将这些指令转化为机器人行动，来提高任务执行的准确性和学习效率。
Open AI：GPT持续迭代，模型赋能加对外投资
... ... ...
接下来，小编将详细盘点具身智能大模型领域，全球初创公司（PI、Skild AI、Covariant、有鹿机器人、X Square等）介绍及产品进展、全球科技巨头/大厂（谷歌、英伟达、微软、等）现阶段产品进展、人形机机器人本体厂家与科技巨头/大厂合作现状。
... ... ...
本文内容仅展示一部分，更多详细解读，加入知识星球“机器人头条”，查看完整版文章：[原创]具身智能大模型赛道:科技巨头技术进展、初创公司盘点，第一款“机器人通用大脑”花落谁家（文字5W+），并深度了解“具身智能&人形机器人”赛道
