NVIDIA 解析大规模部署 Physical AI 为何需全栈安全体系
NVIDIA 指出 Physical AI 规模化部署需在硬件、软件及 AI 行为等全层级实现安全,预计 2035 年将有 4900 万辆 L3-5 级自动驾驶汽车和 6000 万台工业机器人落地。其推出的 Halos 系统作为首个全栈安全方案,整合 DRIVE AGX Thor、Alpamayo 模型及 Isaac Lab 仿真工具,为自动驾驶与机器人提供从设计到验证的端到端安全保障。
NVIDIA 指出 Physical AI 规模化部署需在硬件、软件及 AI 行为等全层级实现安全,预计 2035 年将有 4900 万辆 L3-5 级自动驾驶汽车和 6000 万台工业机器人落地。其推出的 Halos 系统作为首个全栈安全方案,整合 DRIVE AGX Thor、Alpamayo 模型及 Isaac Lab 仿真工具,为自动驾驶与机器人提供从设计到验证的端到端安全保障。
Berkeley AI Research (BAIR) 公布2026届博士毕业生名单,其研究覆盖大语言模型(LLM)推理与扩展、机器人具身智能、计算机视觉及AI安全等领域。毕业生去向包括 OpenAI、Physical Intelligence、Mistral AI 等业界实验室及斯坦福、普林斯顿等高校教职。
Google DeepMind 启动 Robotics Accelerator,从全欧选拔15家早期机器人初创公司。入选者将获3个月密集指导及 Gemini 机器人模型等技术资源支持。该计划旨在推动 AI 在物流、医疗等实体领域的落地应用。
AMD、Hugging Face 和 Data Monsters 联合举办 AMD Open Robotics Hackathon,将于2025年12月5-7日在东京及12月12-14日在巴黎举行。参赛者需组建最多4人的团队,利用 LeRobot、AMD Ryzen AI 笔记本及 Instinct MI300X GPU 完成两项任务。每城市前7名队伍获奖,冠军奖金为 $10,000。
LeRobot 正通过简化录制与上传流程,推动 Hugging Face Hub 上社区贡献数据集快速增长,旨在构建机器人领域的“ImageNet”。目前 So100 和 Koch 机械臂数据占主导,涵盖抽屉操作、下棋等多样化任务。该举措致力于解决 VLA 模型泛化能力受限于数据多样性的问题,降低硬件门槛以实现更广泛的数据共享。
Hugging Face 宣布收购拥有 9 年开源机器人研发经验的 Pollen Robotics,这是其第五次收购。双方将共同推进开源机器人战略,目前提供的首款产品是面向研究和教育的开源人形机器人 Reachy 2,支持 VR 遥操作,售价为 70,000 美元。
推荐理由:原文披露了收购细节及首款开源人形机器人 Reachy 2 的定价与能力,为观察 AI 巨头布局实体硬件提供了具体样本。