Souhrn
Šéf Nvidia Jensen Huang na nedávné akci prohlásil, že příštích deset let představuje kritické období pro robotiku, kdy digitální dvojčata umožní rychlé nasazení humanoidních robotů v továrnách. Tato technologie umožní simulovat a trénovat roboty v virtuálním prostředí před reálným nasazením. Huang zdůraznil roli AI v této transformaci, což souvisí s platformou Nvidia Omniverse.
Klíčové body
- Příštích 10 let jako klíčové pro zrýchlený rozvoj robotiky.
- Digitální dvojčata jako základ pro efektivní trénink humanoidních robotů.
- Zaměření na tovární nasazení humanoidních robotů do roku 2026.
- Související trendy: roboty v logistice a skladech, tréninkové mezery v dodavatelském řetězci.
- Nvidia jako klíčový hráč díky GPU a AI infrastruktuře.
Podrobnosti
Jensen Huang, generální ředitel Nvidia, na konferenci CES 2026 a v souvisejících prohlášeních upozornil na potenciál digitálních dvojčat v robotice. Digitální dvojčata představují virtuální repliky fyzických systémů, které slouží k simulaci chování robotů v reálných podmínkách. Nvidia vyvinula platformu Omniverse, která umožňuje vytvářet tyto simulace s vysokou věrností, využívající ray tracing a fyzikálně přesné modely. Roboty tak mohou procházet miliony virtuálních scénářů – od manipulace s předměty po navigaci v dynamickém prostředí – bez rizika poškození nebo vysokých nákladů na reálné testy.
V kontextu humanoidních robotů, jako jsou modely od Tesla (Optimus) nebo Figure AI, je tento přístup zásadní. Humanoidní roboti musí zvládat komplexní úkoly vyžadující dexteritu, rovnováhu a adaptaci na nečekané situace, což tradiční trénink v omezených laboratořích nedokáže škálovat. Huang odhaduje, že díky AI modelům poháněným Nvidia GPU, jako jsou varianty Blackwell architektury, se do roku 2026 objeví první nasazení v chytrých továrnách. Související články z DIGITIMES zmiňují, že sklady a logistika se stávají ranou tržní příležitostí, kde roboty řeší nedostatek pracovní síly.
Nicméně jako expert na robotiku musím upozornit na limity: simulace digitálních dvojčat stále nedokážou plně replikovat senzorické data z reálného světa, jako jsou nečekané vibrace nebo variabilita materiálů. Tréninkové mezery v dodavatelském řetězci, které Huang zmínil, zahrnují nedostatek specializovaných senzorů a aktuatorů. Nvidia spolupracuje s firmami jako Boston Dynamics nebo Agility Robotics, ale hardwarové bottlenecků zůstávají – například baterie s hustotou energie pod 500 Wh/kg omezují autonomii na hodiny.
Proč je to důležité
Toto prohlášení signalizuje posun robotiky od experimentální fáze k průmyslovému nasazení, kde Nvidia dominuje díky 80% podílu na trhu AI akcelerátorů. Pro průmysl znamená levnější a rychlejší integraci robotů, což může snížit náklady na výrobu o 20-30 % v sektorech jako automobilový průmysl nebo elektronika. V širším ekosystému posiluje to soutěž mezi Nvidia, Tesla a čínskými hráči jako Unitree, kde digitální dvojčata urychlí vývoj AGI-level autonomie. Pro uživatele – firmy i spotřebitele – to otevírá dveře k univerzálním robotům, ale vyžaduje řešení bezpečnostních rizik, jako jsou selhání v kritických úkolech. Celkově urychluje éru, kdy roboti překonají specializované manipulační roboty, s tržním potenciálem přes 100 miliard dolarů do 2030.
(Celkový rozsah: 512 slov)
Zdroj: 📰 Digitimes