1 月 6 日消息，在今天舉辦的 CES 2026 主題演講中，英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛發(fā)表主題演講，宣布大規(guī)模擴(kuò)展其開源模型庫(kù)，發(fā)布涵蓋語(yǔ)言、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛及醫(yī)療四大領(lǐng)域的全新模型與數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步加速全行業(yè)的 AI 創(chuàng)新。
英偉達(dá)貢獻(xiàn)了開源訓(xùn)練框架和全球最大的開放多模態(tài)數(shù)據(jù)集，其中包括 10 萬億個(gè)語(yǔ)言訓(xùn)練 tokens、50 萬條機(jī)器人軌跡、45.5 萬個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及 100TB 的車輛傳感器數(shù)據(jù)，標(biāo)志著英偉達(dá)正全力構(gòu)建一個(gè)涵蓋語(yǔ)言處理、機(jī)器人技術(shù)、科學(xué)研究及自動(dòng)駕駛的開放生態(tài)系統(tǒng)。
包括博世（Bosch）、Salesforce、Uber 和帕蘭泰爾（Palantir）在內(nèi)的多家科技巨頭目前已利用這些開源技術(shù)構(gòu)建其下一代 AI 系統(tǒng)。
此次發(fā)布包括用于智能體 AI 的 Nemotron 系列、針對(duì)物理 AI 的 Cosmos 平臺(tái)、專為自動(dòng)駕駛研發(fā)的 Alpamayo 系列以及生物醫(yī)療領(lǐng)域的 Clara 模型。
Nemotron 賦能智能體 AI，語(yǔ)音識(shí)別性能提升 10 倍
在智能體 AI 領(lǐng)域，NVIDIA 推出了全新的 Nemotron 系列模型，覆蓋語(yǔ)音、檢索增強(qiáng)生成（RAG）及安全三大板塊。
其中，Nemotron Speech 模型在實(shí)時(shí)字幕與語(yǔ)音應(yīng)用中表現(xiàn)出色，基準(zhǔn)測(cè)試顯示其性能比同類模型快 10 倍，博世已采用該模型優(yōu)化車載語(yǔ)音交互體驗(yàn)。
同時(shí)，Nemotron Safety 模型通過增強(qiáng)內(nèi)容安全檢測(cè)與敏感數(shù)據(jù)識(shí)別，大幅提升了企業(yè)級(jí) AI 應(yīng)用的信任度，已被 CrowdStrike 和 Fortinet 等安全公司采用。
Cosmos 與 Isaac 聯(lián)手，賦予機(jī)器人“物理世界”推理能力
針對(duì)物理 AI（Physical AI），NVIDIA 發(fā)布了 Cosmos 世界模型平臺(tái)，旨在賦予機(jī)器人類似人類的推理與世界生成能力。
核心模型 Cosmos Reason 2 顯著提升了機(jī)器人對(duì)物理環(huán)境的感知與交互精度，而 Cosmos Transfer 2.5 則能生成大規(guī)模合成視頻以訓(xùn)練 AI。
基于此平臺(tái)，NVIDIA 還推出了專為人形機(jī)器人設(shè)計(jì)的 Isaac GR00T N1.6 模型，該模型具備全方位的身體控制與環(huán)境推理能力。
Franka Robotics 等公司目前正利用這些工具在虛擬環(huán)境中驗(yàn)證機(jī)器人行為，隨后再將其部署至現(xiàn)實(shí)世界。
首發(fā) Alpamayo 系列，重塑推理式自動(dòng)駕駛開發(fā)
為攻克自動(dòng)駕駛難題，NVIDIA 首次推出了 Alpamayo 系列開源資源。其中的 Alpamayo 1 是首個(gè)面向自動(dòng)駕駛的開源大規(guī)模推理 VLA（視覺語(yǔ)言動(dòng)作）模型，它不僅能讓車輛理解周圍環(huán)境，還能解釋其駕駛決策。配合開源仿真框架 AlpaSim，開發(fā)者可進(jìn)行閉環(huán)訓(xùn)練以應(yīng)對(duì)邊緣場(chǎng)景。
NVIDIA 還開源了包含 1700 多小時(shí)駕駛數(shù)據(jù)的物理 AI 數(shù)據(jù)集，覆蓋了極其廣泛的地理環(huán)境與復(fù)雜路況，為高階自動(dòng)駕駛研發(fā)提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。
Clara 模型深入微觀世界，加速新藥研發(fā)進(jìn)程
在醫(yī)療健康領(lǐng)域，NVIDIA 推出了新的 Clara AI 模型以縮短藥物研發(fā)周期。La-Proteina 模型支持原子級(jí)精度的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，幫助科學(xué)家攻克難治疾病；ReaSyn v2 則將制造藍(lán)圖融入研發(fā)過程，確保設(shè)計(jì)出的藥物具備可合成性。
KERMT 模型能在研發(fā)早期預(yù)測(cè)藥物與人體的相互作用，從而提升安全性。結(jié)合新發(fā)布的 45.5 萬個(gè)合成蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集，這些工具將有效降低醫(yī)療創(chuàng)新的門檻與成本。
