拜登政府10月17日更新了针对人工智能（AI）芯片的出口管制规定，计划阻止英伟达等公司向中国出口先进的AI芯片。根据最新的规则，英伟达包括A800和H800在内的芯片对华出口都将受到影响，新规将在向公众征求30天意见后生效。

目前机器人行业对于高算力芯片应用量逐步提升，此举造成媒体担忧，猜测未来或许会对中国机器人乃至多行业人工智能等先进技术的研发和应用造成严重阻碍。

通过布局产业链上游的芯片，英伟达目前已经有了深入各行业产业的能力，机器人产业也是近年来英伟达进一步拓展产品影响力和覆盖面的重心之一。此次断供，让英伟达18日当天一度重挫近8%，创下自去年12月底以来的最大单日跌幅，收盘仍有4.68%跌幅，市值一夜蒸发超535亿美元（近4000亿元人民币）。


▍英伟达的机器人战略

与其担忧断供带来的影响，不如仔细研究英伟达芯片在机器人行业快速迭代和应用的规律以及路径。

前几年，机器人业务作为英伟达正在开拓的新版图，相关芯片在机器人上的应用才得到前所未有的重视。看准一个市场研发一个方向，为此，英伟达主动与不少机器人公司达成了合作和并进行共同开发，摸清了这些机器人企业所需求的方向。

例如英伟达与波士顿动力公司合作，开发芯片以实现强大的人工智能和计算机视觉技术进行机器人感知和控制。英伟达与瑞士机器人公司 ANYbotics 合作，主要共同开发增强四足机器人 ANYmal 的感知和导航能力。英伟达也与 AIBrain合作，主要开发了芯片适用于各种机器人应用的人工智能技术和解决方案，另外英伟达还与InOrbit合作，共同开发自主机器人和无人机提供云平台解决方案。

一个个公司的合作，帮助英伟达的芯片产品展现出强大的功能优势，不仅如此，为了研发出更适合机器人用的芯片，英伟达非常注重产品技术研发迭代。其不仅开设了AI机器人研究实验室，还发布了多个面向第三方的机器人开发工具及平台，主要希望通过AI芯片技术不断实现机器人赋能。

由此可见，在这一阶段，英伟达的主要以应用场景的共同开发为主，重点提高了芯片的算力和算法，同时为机器人等产品的深度学习算法提供了更大冗余。

2019年贸易战后的近几年，英伟达的机器人芯片计划也发生了一些变化。整体来看就是与产业的结合更加紧密，且从原先的合作开发也开始转向了自主投资与更大范围产业落地，尝试在对算力较小的领域，实现更深层次实现产业、产品结合。

10月18日，英伟达创始人黄仁勋现身一年一度的“鸿海科技日”活动，宣布汽车与机器人成为双方合作的新方向。黄仁勋在会上透露，两家公司将共同建设AI工厂，具体而言，富士康将基于英伟达的能力，建设智能电动汽车平台、自主移动机器人平台，以及智慧城市的智能视频分析平台。

现场不仅展现出配备英伟达能力的机器人工厂可以进行AI训练和推理、增强工厂工作流程并在虚拟世界中运行模拟，还对整个自动化流程进行仿真，展示了英伟达为鸿海提供一条提高运营效率、节省时间和成本的途径。

这种通过投资与合作方式，使得英伟达与产业能够达成更紧密的合作，在此之前英伟达还在2022年3月独家投资了送货机器人初创公司Serve Robotics，投资金额为1000万美元。同时又投资了一家专门从事人工智能驱动的物流和工业自动化机器人技术的公司Covariant，Covariant 使用的也是Nvidia 的GPU 从而进行机器学习和机器人应用开发，目前产品化上卓有成效。

又例如在今年 10 月 6 日，英伟达旗下风投部门 NVenture 就和风投机构 Innovation Endeavors 联合领投了美国机器人初创公司 Machina Labs 的 3200 万美元 B 轮融资。这也是近几年来英伟达在机器人领域的又一动作，表明了英伟达试图将芯片应用于机器人产业化和落地的新方向。

这些动作的背景是，2022 年8月，美国要求英伟达停止向中国出口两种用于人工智能工作的顶级计算芯片，为了继续获得更大的市场，直接切入对算力和算法要求更小的工业领域无疑是一个明智之举。


▍从合作到投资

自主投资的优势在于英伟达能够更深层次参与到企业的工艺流程开发中，而不仅仅局限于销售芯片以用于充当机器人等产品的某一部件。此举不仅确保被投资公司更加明确使用英伟达的芯片产品，还能避开贸易上的芯片制裁。

这一调整也体现在英伟达的机器人计划“Nvidia Isaac Initiative”中，原先该计划只是通过使用 Nvidia 的人工智能和计算机视觉技术来推进机器人技术，方式主要是通过为开发和部署人工智能驱动的机器人提供一个平台，使用户能够通过芯片更智能、更自主地实现导航等功能，并将人工智能技术辅助集成到企业的产品中。

Nvidia Isaac Initiative 的关键组成部分和方面包括硬件和软件两块，在硬件平台上包括例如Nvidia Jetson系列嵌入式系统等，由于该系统硬件结构往往紧凑且节能，非常适合集成到机器人系统中，因此得到了许多企业的青睐，况且其还能够为人工智能和深度学习提供高性能计算能力。

在软件上，英伟达Nvidia Isaac 软件开发套件 (SDK) 则是一整套框架，它包括感知、导航和操纵功能，使用户创建先进的机器人功能变得更加容易，可帮助开发人员构建人工智能驱动的机器人应用程序。除此之外，Nvidia 还提供配套模拟器，允许开发人员在虚拟环境中训练和测试他们的机器人系统，然后再将其部署到现实世界中，这有助于减少开发和测试的时间和成本。

借助高性能GPU与软硬件一体化的方案，英伟达的芯片产品用于机器人领域后，可以帮助用户很好加速深度学习和人工智能推理，使机器人能够实时处理数据并自主作出决策。通过这种软硬件一体化的产品，用户真正做到了能更加轻松实现人工智能技术，包括深度学习和计算机视觉功能，使机器人能够感知周围环境、识别物体并在复杂的环境中导航。

不仅如此，由于英伟达还提供一系列开发工具和资源，搭建了一种基于芯片而打造的生态，帮助机器人专家和人工智能开发人员创建、培训和部署智能机器人系统。这使其芯片产品能更快应用于各种机器人产品，包括自主无人机、移动机器人、工业自动化和自动驾驶汽车等，并帮助用户快速创建能够执行复杂任务的智能自主机器人。

从芯片这个核心部件起步，逐渐扩展到机器人底层相关框架和系统化开发，英伟达的产品很大程度上推动机器人领域发展，帮助用户开发了能够在广泛应用中更有效、更安全地运行的机器人，但美国的禁令使得这一进程的商业化落地和布局受到了非常大的影响。

去年的管制就涉及英伟达A100和H100两款芯片，以及英伟达未来推出的峰值性能等同或超过A100的芯片。这使得英伟达的产品未来很难在中国顶级服务机器人或者是一些人工智能的研究中被大量使用。

在大模型和生成式AI浪潮下，英伟达面向数据中心的产品A100、H100 产品备受瞩目，此前目前几乎是大模型、云计算公司的唯一选择。同时这些芯片一度已成为开发聊天机器人和其他人工智能系统的行业标准。

因此，转向工业领域，形成整体解决方案开始成为英伟达产品关注的核心方向。从2022年开始，英伟达就开发 IndustReal用于帮助机器人解决仿真中的装配任务等，试图阉割芯片相关性能，并将其通过整体方案，用在对算力要求较低的工业领域。


▍工业领域AI+机器人

为了避开贸易战影响，最近两年，英伟达其实也尝试专门设计了修改版芯片，同时英伟达投资的机器人企业多数都注重在人工智能和机器人技术的深度应用研发上，尤其是那些能够应用在制造业、交通运输和医疗保健等领域的机器人技术，意在加速AI与工业制造融合。

例如英伟达投资的机器人企业Mechina Labs就在工业AI上拥有一些独特优势，其提出的一个机器人工匠平台，能够通过AI驱动的大量传感器来收集数据并训练机器人进行制造，提高制造效率和质量。

具体而言，Mechina Labs的机器人工匠平台通过集成了7轴机器人、自主板材装载和夹具以及人工智能流程模型和闭环控制，这个平台还是使用AI驱动的大量传感器来收集数据并训练机器人进行制造。这种基于英伟达芯片的AI制造平台，无疑将提高生产效率，减少制造过程中的浪费，使其可以在数天内交付金属成品。

可以说英伟达所关注的机器人方向，已经很明显转向工业模式的创新。例如，Mechina Labs就已经设计了不同的商业模式和产品线，一方面降低进入市场的壁垒，为多种类型的公司以及从概念到生产到维护的产品开发的各个阶段创造灵活性，借助AI改进生产流程。另一方面更容易避开贸易条例中对于芯片等单一产品的限制。

据悉，Mechina Labs的团队有来自SpaceX和Relativity Space等公司的技术、材料和制造行业专家，具有丰富的经验和能力，对机器人技术在制造业的应用有深刻理解和实践经验。这使得该公司在机器人技术应用于制造业方面有着独特的专业知识和技能，从而在制造业中具有更强的竞争力。

过去几十年来，机器人一直是工厂装配线的一部分，并越来越多地集成到制造过程中，参与产品的生产、运输和包装等环节。机器人+AI也是一个多年来持续在进步的领域，在制造业中，始终需要更快速、更柔性、更准确地抓取和运输物品，而这可以借助高算力芯片来为机器人等产品提供强大的运动控制和导航规划能力，真正进一步突破在精度和速度上的瓶颈，提高这些流程的准确性、效率和速度。

中国拥有齐全的工业门类、相对完整的产业链条，同时企业发展水平具有多层次性，借助高算力芯片，工业机器人领域有望朝前更进一步。根据Growth Market Reports的市场研究报告，AI和机器人技术融合的持续趋势预计将使这个价值3000亿美元的全球产业受益匪浅。


▍结语与未来

在多个机器人领域，未来高性能的芯片可能会成为新的拦路虎。虽然中国本土企业在精密减速器、高性能伺服驱动系统、智能控制器、智能一体化关节等关键技术和部件领域的技术进步明显，但在信息融合感知与处理、多任务规划与智能控制等核心共性技术仍然还有非常大的提升空间，这也是未来新的产业方向。

高算力芯片可以提供更快的计算速度和更大的数据处理能力，使得机器人能够更快速地分析和处理来自各种传感器的数据，从而实现更复杂、更智能的任务。例如，高性能芯片可以支持机器人进行产线精准而高速的图像识别和分析，提升其感知和决策能力。

高算力芯片还可以支持服务机器人实现更高级别的功能，如人脸识别、语音翻译、情感分析等。这些功能需要大量的计算和数据处理能力，只有高性能的芯片才能满足这些需求。

虽然当前机器人技术已经有了很大的进步，但是我国在高算力芯片方面仍然不占优，中国企业参与者目前也并不多。随着机器人普及度的不断提高，机器人必然需要能够实现更多的智能化功能，从而提高机器人的性能和效率，更好地服务于人类社会。

英伟达在高性能芯片上的断供，对于中国机器人产业的升级可能将是一次较为沉重的打击，但也创造了一个更宽阔的市场。为应对这些影响，国内芯片和机器人企业应该加强联系，强化合作研发和创新，提高自主可控能力，以保障自身的利益和竞争力。同时，政府和企业也应积极寻求和支持更多元化的芯片供应渠道，以降低对特定供应商的依赖，确保行业的稳定发展。