英伟达在韩国首尔举办的 NVIDIA AI Day Seoul 2026 活动上明确提出，物理 AI 已经进入黄金发展阶段，是 AI 产业下一阶段核心方向，同时宣布会和三星、SK 海力士等韩国科技企业持续深化技术合作，依托 Omniverse 数字孪生、Jetson 机器人平台、GR00T 基础机器人模型等整套技术栈，打通机器人仿真训练、测试、实体落地全链路。物理 AI 和普通大模型不一样，它要让 AI 在真实物理世界里感知、运动、完成操作，对算力、内存、仿真环境、硬件协同都有很高要求，单凭算法很难落地，所以英伟达选择和存储、半导体大厂联手，一方面保障 HBM 等高端内存供给，另一方面一起搭建半导体工厂数字孪生、加速芯片仿真研发，同时还和现代、LG、Kakao Mobility 等企业在人形机器人、工业机器人、自动驾驶方向开展联合开发，把仿真环境里训练好的智能体迁移到真实机器人上，大幅降低实体机器人试错成本。
核心概念与平台清单
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 核心方向 | 物理 AI（Physical AI），面向机器人、自动驾驶等实体智能设备 |
| 核心技术底座 | GR00T 机器人基础模型、Omniverse 数字孪生、PhysicsNeMo 物理仿真、Jetson 边缘计算、DGX 训练集群 |
| 核心合作企业 | 三星电子、SK 海力士，同步联动现代汽车、LG 电子、Kakao Mobility |
| 典型落地载体 | 人形机器人、工业协作机器人、自动驾驶车辆、半导体产线智能设备 |
| 核心价值 | 在虚拟环境高速仿真训练，再部署到真实硬件，减少实体测试损耗 |
和三星、SK 海力士的合作分工
英伟达 × SK 海力士
- 联合开发适配物理 AI、AI 工厂的新一代 HBM 及先进内存方案，支撑 Jetson Thor 机器人平台、Vera Rubin 超算、Vera CPU 等产品
- 基于 Omniverse 搭建晶圆厂数字孪生，推进产线自动化、自主化运营
- 用 PhysicsNeMo、CUDA-X 加速半导体 TCAD 仿真、芯片设计流程
- 长期保障高端内存稳定供应，匹配物理 AI 规模化扩张的算力存储需求
英伟达 × 三星电子
- 联合开展半导体工艺、器件、光学仿真以及材料研发加速
- 接入英伟达 cuISS、cuDSS、cuEST 等加速库，优化芯片研发流程
- 依托 AI 物理仿真框架，缩短芯片研发周期、优化工艺条件
- 共同探索存储、芯片硬件和物理 AI 算力平台的适配优化
物理 AI 开发全流程（英伟达方案）
- 在 Omniverse 数字孪生环境搭建仿真场景，导入机器人模型、环境参数
- 使用 GR00T 机器人基础模型，在虚拟环境里大量迭代训练抓取、移动、避障等动作
- PhysicsNeMo 提供物理引擎，模拟重力、摩擦、碰撞等真实物理规则，提升仿真真实性
- 训练完成后，把智能体模型部署到 Jetson 边缘硬件，装入实体机器人
- 真机采集真实世界数据回流，反过来优化仿真模型，形成虚实闭环迭代
同期其他韩国合作项目
- 现代汽车集团：数字孪生训练人形机器人，仿真速度远快于现实，用于工厂物料搬运
- LG 电子：基于 GR00T 训练 CLOiD 机器人，完成物品抓取、分拣等作业
- Kakao Mobility：联合开发 L4 级自动驾驶，搭载 Hyperion 车载计算与 Halos 安全验证方案，基于起亚 PBV 车型落地
物理 AI 为什么被称作下一阶段重点
- 通用大模型擅长文本，物理 AI 重点解决 “在现实世界动手做事”，打开机器人、工业自动化市场
- 数字孪生仿真可以几十万倍加速训练，不用反复在真机上测试，降低成本和风险
- 物理 AI 对高带宽内存、低延迟算力需求旺盛，带动 HBM、边缘算力硬件需求
- 可以覆盖工业、汽车、物流、服务机器人等海量实体场景，商业化空间更大
【相关 FAQ】
问题 1：英伟达提出物理 AI 迎来黄金时代，这场表态是在哪个活动上发布，和谁深化合作？
回答 1：英伟达在 NVIDIA AI Day Seoul 2026 上提出物理 AI 迎来黄金时代，计划和三星、SK 海力士深化合作，同时联动现代、LG、Kakao Mobility 等韩国企业推进落地。
问题 2：英伟达和 SK 海力士围绕物理 AI 的合作主要包含哪些内容？
回答 2：英伟达和 SK 海力士联合开发适配物理 AI 的新一代 HBM 内存，为 Jetson Thor 机器人平台等提供存储支撑，同时搭建晶圆厂数字孪生，用 PhysicsNeMo 加速半导体仿真，保障高端内存供给。
问题 3：英伟达的物理 AI 依靠哪些核心技术平台，GR00T、Omniverse 分别起什么作用？
回答 3：英伟达物理 AI 依托 GR00T 机器人基础模型、Omniverse 数字孪生、PhysicsNeMo 物理仿真、Jetson 边缘计算；GR00T 负责机器人动作智能学习，Omniverse 搭建虚拟仿真环境做预训练。
问题 4：物理 AI 和普通生成式 AI 有什么区别，英伟达物理 AI 主要落地什么场景？
回答 4：普通生成式 AI 主要处理文本、图像信息，物理 AI 可以感知真实物理世界并控制实体设备执行动作；英伟达物理 AI 主要落地人形机器人、工业机器人、自动驾驶、半导体智能产线场景。
【参考资料】
[2026-11-09]（英伟达：物理 AI 迎来黄金时代，将与三星、SK 海力士等深化合作）格隆汇
[2026-11-09]（Samsung Showcases AI-Driven Semiconductor Engineering Research and Collaboration with NVIDIA at NVIDIA AI Day Seoul 2026）三星半导体官网
[2026-11-09]（英伟达 AI Day 首尔站：发力物理 AI，韩企合作矩阵扩容）证券时报
[2026-11-09]（NVIDIA AI Day Seoul 2026：Physical AI enters golden age）韩联社
【免责声明】
本文仅为英伟达 AI Day 首尔站公开资讯整理，不构成算力、存储、机器人相关产品采购投资建议；和三星、SK 海力士的合作内容、产品落地节奏以双方官方公告为准；物理 AI 目前仍处于高速迭代阶段，大规模商业化落地存在技术、成本、安全等不确定性。
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希望本篇文章《英伟达称物理 AI 迎来黄金时代，将深化和三星、SK 海力士等企业合作》能对你有所帮助！
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本文概览：英伟达在韩国首尔举办的 NVIDIA AI Day Seoul 2026 活动上明确提出，物理 AI 已经进入黄金发展阶段，是 AI 产业下一阶段核心方向，同时宣布会和三星、SK 海力士等韩国科技企业持续深化技术合作，依托 Omniverse 数字孪生、Jetson 机器人平台、GR00T 基础机器人模型等整套技术栈，打通机器人仿真训练、测试、实体落地全链路。物理 AI 和普通大模型不一样，它要让 AI 在真实物理世界里感知、运动、完成操作，对算力、内存、仿真环境、硬件协同都有很高要求，单凭算法很难落地，所以英伟达选择和存储、半导体大厂联手，一方面保障 HBM 等高端内存供给，另一方面一起搭建半导体工厂数字孪生、加速芯片仿真研发，同时还和现代、LG、Kakao Mobility 等企业在人形机器人、工业机器人、自动驾驶方向开展联合开发，把仿真环境里训练好的智能体迁移到真实机器人上，大幅降低实体机器人试错成本。