作者韩林

编辑山茶

有界 Unknown 原创

英伟达的权力交接，来得比外界预想的突然。

11 月 12 日，执掌英伟达 33 年的黄仁勋辞去 CEO、总裁及董事职务。这位习惯穿着黑色皮衣、站在聚光灯下谈论 AI 未来的创始人，如今突然离开了自己一手建立的权力中心。

接替他的，是长期掌管英伟达财务的 Colette Kress。不过，这位在公司工作了十余年的老将也只是临时接班。董事会已开始寻找新的 CEO，资深董事 Harvey C. Jones 出任董事长。英伟达尚未披露黄仁勋是否会以其他身份留任。

几乎同一时间，英伟达的机器人团队正忙着另一件事。

11 月 9 日，在美国奥斯汀举行的 CoRL 机器人学习大会上，英伟达推出新一代机器人基础模型 GR00T 2。研究人员希望，机器人不再需要针对每项任务反复训练，而是能够理解动作与物理世界之间的关系，将学到的技能迁移到不同机器人身上。

站在这场技术探索前沿的，是英伟达科学家 Jim Fan。他所参与推动的机器人基础模型研究，正在将英伟达带入机器人智能的核心领域。

过去几年，黄仁勋频繁为物理 AI 站台，试图将英伟达在 AI 计算领域建立的优势延伸到真实世界。在他身后，英伟达已形成一支横跨机器人研究、物理仿真、计算平台和产品管理的团队。

其中既有 Jim Fan 这样的科学家，也有 Deepu Talla、Rev Lebaredian 等技术高管。黄仁勋的儿子黄胜斌、女儿黄敏珊，也分别在机器人软件产品和物理 AI 营销岗位任职。

如今，黄仁勋离开了英伟达的权力中心，他留下的 " 机器人帝国 "，究竟由谁掌舵，又将走向何处？

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黄仁勋留下的机器人军团，谁说了算？

黄仁勋离开英伟达，但他的两个孩子还在。

儿子黄胜斌（Spencer Huang）担任机器人产品总监，女儿黄敏珊（Madison Huang）则是物理 AI 产品营销高级总监。兄妹二人都在父亲近年来大力押注的物理 AI 领域任职。

不过，黄胜斌并不是英伟达机器人业务的最高负责人。事实上，这家公司的机器人业务，远比一个独立部门复杂。

英伟达并不直接以制造和销售机器人整机为主要业务。它的角色更接近机器人产业的技术供应商，从芯片、开发平台、仿真环境到基础模型，试图覆盖机器人从训练到部署的多个环节。

与之对应，英伟达内部也没有一个公开的、由单一高管统管所有机器人技术的事业部架构。相关业务分散在产品、仿真和研究等不同团队。

其中，Deepu Talla 是最接近传统机器人业务负责人的高管。

这位 2013 年加入英伟达的老将，目前担任机器人与边缘 AI 副总裁。他所在的业务体系负责推动 Jetson 计算平台、Isaac 机器人开发生态及相关技术在机器人厂商中的应用。

机器人企业要在真实设备上运行 AI 模型，需要计算芯片和软件开发工具，这正是 Deepu Talla 所负责领域的重要组成部分。

英伟达机器人业务核心人物与分工

但英伟达还想解决另一个问题：机器人训练所需的数据从哪里来？

这就涉及 Rev Lebaredian 领导的 Omniverse 与仿真技术团队。

Lebaredian 长期从事计算机图形和仿真技术研究。他的团队致力于构建尽可能接近现实的虚拟环境，让机器人在进入真实工厂、仓库之前，就能通过仿真学习和测试。

而在机器人智能研究这一端，最活跃的人物之一是 Jim Fan。

Jim Fan 与 Yuke Zhu 共同领导英伟达 GEAR 研究团队，主要研究机器人学习、基础模型和世界模型。英伟达近年来推出的 GR00T 系列机器人基础模型，正是这一研究方向的重要成果。

由此，英伟达机器人业务形成了几个相互关联的部分：Deepu Talla 负责的计算平台与机器人产业生态，Lebaredian 团队的仿真技术，以及 Jim Fan 等科学家主导的基础模型研究。

那么，黄仁勋的儿子在其中处于什么位置？

黄胜斌的经历与这些技术高管截然不同。

加入英伟达之前，他曾在台北经营鸡尾酒吧，后来赴纽约大学攻读侧重人工智能的技术 MBA。2022 年，他加入父亲创办的公司，从此转向机器人行业。

根据英伟达官网介绍，黄胜斌如今负责机器人软件产品组合的战略，工作涉及仿真、机器人学习、合成数据，以及机器人模型训练、评估和部署所需的软件基础设施。

他的职责与前面几个团队都有交集，但更偏向产品规划，而非基础技术研究。

一个具体例子是 2025 年英伟达发布的 GR00T N1。在这份模型的技术论文中，Jim Fan 和 Yuke Zhu 被列为研究负责人，黄胜斌则被列为产品负责人。

这至少说明，在 GR00T N1 项目中，机器人研究团队与黄胜斌负责的产品工作存在直接协作。

黄仁勋的女儿黄敏珊则位于另一条业务线上。她负责物理 AI 产品营销，工作涉及产品定位、市场推广和生态沟通。

兄妹二人分别参与产品管理与市场营销，但这并不意味着他们掌管了英伟达的机器人业务。

目前，英伟达尚未公开完整的机器人组织架构，包括上述团队之间的正式汇报关系、具体人数及预算规模。黄胜斌向谁直接汇报、拥有多大的决策权，也仍缺乏公开信息。

可以确认的是，黄仁勋留下的机器人业务，既有负责产品和产业生态的职业经理人，也有研究基础模型的科学家，还有参与产品规划与市场推广的家族成员。它并非一个由某位高管独立掌控的部门，而是分布在英伟达不同组织中的多支团队。

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英伟达亲自下场，抢机器人公司的生意？

今年 3 月，英伟达举办 GTC 大会时，一份合作伙伴名单颇有意思。

名单上既有 ABB、发那科、库卡这样的工业机器人巨头，也有 Figure、智元、Skild AI 等新一代机器人公司。它们的产品、技术路线各不相同，却都在使用英伟达的技术。

长期以来，英伟达在机器人产业中扮演的主要角色，是底层技术供应商。

机器人公司负责研发模型、开发软件、制造机器人，英伟达则提供计算芯片、仿真平台和开发工具，帮助这些企业完成机器人从训练到部署的过程。

但现在，这种分工正在发生变化。

过去几个月，英伟达接连推出机器人基础模型 GR00T 2、软件运行时框架 Isaac OS，并与合作伙伴推出预先整合软硬件的人形机器人平台 Agile ONE SN。

这三项进展看似属于不同领域，实际上指向同一个方向：英伟达正在从提供机器人开发所需的底层技术，进一步进入机器人智能、软件运行和系统整合环节。

而这些领域，过去恰恰是机器人公司建立自身技术能力的重要部分。

首先，是机器人的 " 大脑 "。

Skild AI 是一个很有代表性的例子。

这家美国创业公司正在开发通用机器人基础模型，希望让不同形态的机器人都能学习和执行多种任务。它使用英伟达的算力、仿真工具训练机器人。今年 9 月，英伟达还专门撰文介绍了它的新模型 S1。

但两个月后，英伟达自己推出了 GR00T 2。

11 月 9 日，在美国奥斯汀举行的 CoRL 机器人学习大会上，英伟达公布了新一代机器人基础模型的测试结果：在 50 项操作任务中，40 项无需任务专属示范便至少成功一次；提供五次示范后，平均成功率达到 95%。

这些数字来自特定测试环境，尚不能证明机器人已经具备通用操作能力。但它们展示了英伟达的一个技术方向：让机器人不必针对每一项任务从头训练，而是能够将已有技能迁移到新的任务和设备上。

英伟达还公布了两个应用案例：富士康尝试将 GR00T 2 用于服务器制造自动化，MicroAGI 则利用该模型完成以太网线缆更换任务。

这意味着，英伟达不再只是为机器人模型公司提供训练所需的算力和工具，也开始亲自研发机器人所需要的基础模型。

Jim Fan 曾在红杉资本的播客《Training Data》中谈到，英伟达希望将芯片、基础模型、仿真和开发工具结合起来，形成完整的机器人计算平台。

但对于 Skild AI、Physical Intelligence 等创业公司来说，基础模型恰恰是它们试图建立技术壁垒的领域。

英伟达既是这些公司的技术供应商，也开始成为潜在竞争者。

英伟达从技术供应商走向机器人开发平台构建者

其次，是让机器人真正运行起来的软件系统。

有了机器人的 " 大脑 "，还不意味着机器人就能投入使用。

机器人公司还需要将模型与摄像头、传感器、运动控制系统以及不同硬件连接起来，让模型生成的决策能够转化为真实设备的动作。

不同设备、软件之间的适配，往往需要大量开发工作。这也是机器人企业长期需要自行解决的技术问题。

如今，英伟达开始进入这一环节。

10 月 21 日，在柏林举行的 GTC 大会上，英伟达宣布扩展 Isaac 平台，推出 Isaac OS 运行时框架，并更新 Isaac Lab 3.0 等工具。

Isaac OS 试图承担其中一部分软件整合工作，让开发者能够沿着更统一的流程，将训练好的模型部署到真实机器人上。

它还不是能够直接取代 ROS 的完整机器人操作系统，但英伟达已经开始进入机器人公司过去需要自行完成的软件整合环节。

如果说 GR00T 2 解决的是机器人如何获得智能，那么 Isaac OS 进一步解决的，就是这些智能如何在真实机器人上运行。

英伟达的设想还不止于单台机器人。

机器人与边缘 AI 副总裁 Deepu Talla 今年 3 月接受《The Information》采访时，提出过一个更远的设想：未来，一个 AI 智能体可能协调一整支机器人队伍，将总体目标拆解成具体任务，再分配给不同机器人执行。

这意味着，英伟达对机器人软件的布局，不只是让单台机器运行起来，还可能进一步延伸到多台机器人之间的任务规划与协同。

最后，是将这些技术整合成一套完整的机器人开发平台。

基础模型解决智能问题，软件运行环境解决部署问题，但对于机器人开发者来说，还有一道现实门槛：如何把机器人本体、计算平台、模型和软件真正整合到一起？

过去，这通常需要开发团队投入大量时间进行软硬件适配、系统配置和测试。

英伟达正在尝试缩短这一过程。

在柏林 GTC 大会上，黄仁勋展示了一台真正的人形机器人——德国 Agile Robots 与英伟达合作推出的 Agile ONE SN。

这台机器人身高 1.4 米、重 40 公斤，拥有五指灵巧手，搭载英伟达 Jetson Thor 计算平台，并预先整合 Isaac GR00T 技术。按照计划，2027 年初，它将向研究机构和开发者提供。

Agile Robots 创始人兼 CEO 陈兆芃认为，人形机器人的关键突破，是让机器人能够适应不同环境、掌握多种技能，并最终投入实际工作。

但在实现这一目标之前，开发者往往需要花费大量时间，把机器人本体、计算平台、模型和软件整合到一起。

Agile ONE SN 试图省去其中一部分工作。

按照英伟达的介绍，这套预先整合的方案，能够将开发环境的准备时间从数周缩短至数天。黄仁勋在柏林介绍这款机器人时也强调，它将以预先装配计算机、集成软件的形式提供。

当然，这并不意味着英伟达开始自己制造人形机器人。Agile ONE SN 的硬件本体由 Agile Robots 提供，英伟达负责计算与 AI 软件平台。

但与过去分别提供芯片、模型和开发工具相比，英伟达已经开始参与一台机器人从软硬件配置到开发环境的整体设计。

对于研究机构和小型机器人公司而言，这能够减少底层开发工作，让它们更快开始机器人技能研究。

而对于希望自主掌握模型和软件系统的创业公司来说，英伟达提供的完整方案，也带来了一个新的选择：是否还有必要从头开发所有核心技术？

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从技术供应商，到机器人开发平台的构建者

最后，将这三项进展放在一起，英伟达的战略意图就更加清晰了。

GR00T 2 向机器人基础模型延伸，Isaac OS 向软件运行环境延伸，Agile ONE SN 则进一步将计算、模型、软件与机器人本体整合起来。

过去，机器人公司从英伟达采购芯片、使用开发工具，再自行完成模型研发、软件整合和系统部署。

如今，英伟达开始提供越来越完整的技术体系，让机器人公司可以直接在其平台上进行开发。

这并不意味着英伟达要取代所有机器人公司。

它仍然需要 Skild AI 这样的模型公司、Agile Robots 这样的本体厂商，以及更多机器人创业公司将技术带入真实场景。

但双方的关系已经不再只是简单的上下游合作。

英伟达既向模型公司提供算力，也亲自开发基础模型；既向机器人厂商提供开发工具，也开始整合软件运行环境；既为本体企业提供芯片，也参与推出完整的机器人参考平台。

它正在进入机器人公司原本需要自行完成的技术领域，同时也让更多机器人公司有机会减少底层开发，将资源集中到自身更擅长的部分。

这可能重新划分机器人产业的技术分工。

当芯片、基础模型、软件和开发平台都可以从英伟达获得，机器人公司需要重新回答一个问题：哪些核心技术必须掌握在自己手中，哪些又可以直接建立在英伟达的平台之上？

英伟达仍然是机器人公司的供应商，只是它提供的东西，已经越来越接近一家机器人公司的完整技术体系。

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