輝達GTC 2025大會上，黃仁勳說：「我們一起回家吧」時，身旁全球首度亮相的機器人Blue，靜靜地跟在他身後走下舞台。這是一場對未來的預告：輝達已經全力賭上實體AI（Physical AI）這波新浪潮。黃仁勳如何看好它是繼ChatGPT下一個價值十億的市場？台廠又有誰早已加入？
在GTC 2025主題演講的尾聲，輝達（NVIDIA）創辦人暨執行長黃仁勳用一場宛如科幻電影的橋段，為這場科技盛會寫下最戲劇性的收尾。在一段由AI生成、以星際旅程為靈感的影片播放完畢後，一位藍白色系的人形機器人「Blue」，在全場目光注視下，緩緩登上舞台。它不僅能夠自由行走、與黃仁勳親密互動，更以輕巧靈活的身手，展現機器人即將融入未來生活的場景。
「Hello Blue！」黃仁勳笑著打招呼，Blue則搖擺著身體、做出可愛俏皮的回應。當黃仁勳對它說「午餐時間到了，我們回家吧」，Blue立刻理解並跟隨他退場，留下全場掌聲與驚歎。
這不只是一次產品展示，更像是預告：AI正從虛擬走向實體，實體AI（Physical AI）將是輝達下一個億萬產業的布局戰場。
在GTC 2025主題演講尾聲，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳迎接機器人「Blue」登台，宣示實體AI是他下一場大賭注。影片來源：NVIDIA@YouTube
實體AI為何厲害？輝達黃仁勳早有布局
在Blue驚喜亮相的背後，是輝達正以高度整合的平台戰略，串聯軟體模擬、AI模型、運算架構與開發工具，打造完整的實體AI生態系。從Isaac平台、Omniverse虛擬世界模擬，到最新推出的Isaac GR00T機器人基礎模型與Mega 機器人藍圖，輝達目標明確：將AI的智慧下放到機器人之中，讓它們能在真實世界中自主學習、執行任務、與人類協作。
這套藍圖已獲得製造業、電子業與物流領域的龍頭企業實際導入。汽車產業中，歐洲大廠Schaeffler正與埃森哲（Accenture）合作，導入Agility Robotics 的Digit機器人，進行材料搬運作業模擬；韓國現代汽車則選擇將Boston Dynamics的Atlas納入生產線測試流程；德國的Mercedes─Benz更進一步模擬Apptronik的Apollo機器人，嘗試將其納入汽車組裝，強化生產彈性與人機協作效率。
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和碩、鴻海都加入戰場
台灣廠商也不落人後。和碩科技運用NVIDIA Omniverse藍圖Mega開發以Metropolis視覺分析平台為基礎的實體AI代理系統，目標是在工廠中提升員工安全性與生產自動化；鴻海集團更已在旗下多處廠房導入輝達Blackwell平台，模擬工業手臂、人型與移動式機器人，預備下一波製造業升級的技術跳躍。
鴻海工業互聯網（FII）執行長鄭弘孟指出：「我們利用NVIDIA Omniverse和Mega，測試與訓練人型機器人在主要廠區的作業情境，以邁向實體AI的下一階段。」
至於倉儲與供應鏈領域，德國物流集團KION Group與其子公司Dematic也攜手埃森哲整合Mega平台，打造AI驅動的自動化倉儲；BMW分拆出來的idealworks，則將Mega整合至其fleet manager軟體，模擬並最佳化整個倉儲機器人隊伍的調度策略。SAP也將Omniverse納入倉儲虛擬環境模擬，協助客戶預先設計與測試自動化作業流程。
透過這些場域落地實例，輝達正以「從模擬到實作」的方式推動AI機器人從研發階段邁向產業實用階段，不僅建立起AI軟硬整合的標準，更提前布局「實體AI為核心」的未來工廠。
Blue機器人不只可愛，靠輝達AI技術底打造
探究Blue的精采亮相，並非單靠硬體驅動，而是由輝達在AI領域的深厚技術打底所成就。其背後所搭載的Isaac GR00T（Generalist Robot 00 Trained）是一套可訓練、可泛用的人形機器人基礎模型，具備從多元動作資料中學習任務邏輯的能力，可針對不同機型、不同工作場景進行快速適應與個別化訓練，是人形機器人真正「懂事、能幹」的核心大腦。
為了加速訓練與模擬效率，輝達同步推出名為Newton的開源實體模擬引擎，這是一款與Google DeepMind和Disney Research合作開發的物理引擎。Newton可與目前主流模擬器MuJoCo相容，並透過GPU加速將模擬速度提升70倍以上，是機器人學習的重要訓練場與沙盒空間。
這也代表，企業在實際部署機器人前，能先在虛擬工廠中模擬其動作流程、避障路徑與任務邏輯，大幅降低失敗風險與開發成本。虛實整合的訓練體系，也讓機器人可以更安全、更可靠地投入實體工廠或家庭場景。
黃仁勳在演講中指出，通用機器人將與生成式AI一樣，成為下一波重塑產業的核心力量。而Blue只是第一個走上舞台的代表。
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Google DeepMind、迪士尼與黃仁勳合作
為了讓機器人能更快、更安全地適應真實環境，輝達也將AI研究推向模擬技術的極限。此次GTC發布的開源物理引擎Newton，便是由輝達與Google DeepMind、迪士尼研究中心（Disney Research）共同開發，透過GPU加速讓模擬速度提升70倍以上，大幅加快訓練週期與開發進程。
Newton與MuJoCo相容，並可整合到輝達Omniverse與Isaac平台中，讓開發者能以OpenUSD架構串聯3D模擬世界與機器人行為邏輯，實現虛擬工廠、虛擬倉儲、甚至虛擬城市的AI訓練空間。
此外，輝達也宣布將與Google DeepMind共同推進AI模型開放發展，包括語言模型Gemma、AI音訊與視覺浮水印技術SynthID，進一步擴展在開放式AI的全球布局。
輝達攜手Blue，如何改寫AI產業版圖？
Blue的登場，是輝達一連串布局的結果縮影—從AI基礎模型、加速運算平台，到實體AI機器人的設計與落地。對黃仁勳而言，生成式AI將重塑內容產業，而實體AI則將改寫所有以「人」為核心勞動的產業結構。
從工廠到家庭、從醫療到教育，當機器人不再只是在實驗室中演示，而能真正「走進現實」，人形機器人就不再是科幻，而是新世代生產力與服務力的象徵。也難怪，黃仁勳在演講結尾直道：「實體AI的時代來了，Blue只是開始。」
未來，或許我們如同今日倚賴手機般，倚賴身邊這些不知疲倦、能夠學習、能夠互動的AI機器人。而輝達，正站在這場科技轉折點的最前線，描繪出一個由智慧機器所組成的新世界藍圖。
