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世界首臺“預測下一分鐘世界”機器人誕生!追覓生態量子星河聯手英偉達開啟“預測智能”新紀元

日期:2026-03-20     瀏覽:5549    
核心提示:在AI芯片巨頭英偉達的年度技術大會GTC 2026上,一家來自中國的機器人公司追覓生態旗下的量子星河,成了聚光燈下的焦點之一。雙方
 在AI芯片巨頭英偉達的年度技術大會GTC 2026上,一家來自中國的機器人公司——追覓生態旗下的量子星河,成了聚光燈下的焦點之一。

雙方宣布達成深度合作,目標直指一個頗具科幻感的領域:打造世界首臺能夠“預測下一分鐘世界”的具身智能機器人。這被業界視為推動人形機器人從“感知執行”邁向“主動預判”的關鍵一步。這不僅是技術的飛躍,更是人機協作新時代的開啟。

 

讓機器人擁有“預判直覺”:

從“看見”到“預見”的關鍵一躍

根據雙方披露的信息,此次合作將聚焦于解決機器人深度理解并預測物理世界動態變化的核心難題。傳統機器人依賴于對當前環境的感知和既定程序的反應,而在復雜、非結構化的真實場景中,這種滯后性往往成為瓶頸。

量子星河機器人將集成英偉達最新發布的下一代機器人基礎模型GR00T N2、Isaac仿真平臺以及高性能邊緣計算芯片。通過軟硬件協同優化,構建一套“物理世界實時預測系統”。該系統旨在讓機器人在毫秒級時間內,對周圍環境的物體運動、交互結果進行多模態推演,從而提前規劃最優行動路徑,實現從被動響應到主動決策的跨越。

“我們與英偉達的合作,目標非常明確——就是要攻克讓機器人真正‘理解’并‘預判’物理世界動態這一根本性難題,讓我們的機器人第一次擁有了與人類類似的‘直覺性預判’能力。”量子星河機器人總裁郭航強調,傳統機器人的響應模式在復雜現實場景中已觸及天花板,而“預測下一分鐘”的能力,將是實現智能躍遷的關鍵。

英偉達GTC2026大會現場

 

軟硬合一,定義下一代機器人“智商”天花板

據悉,此次合作中,英偉達將提供其全棧AI技術底座,包括用于訓練和驗證的仿真環境,以及部署在機器人本體的強大算力。量子星河則貢獻其在機器人運動控制、本體設計及復雜場景落地方面的工程化經驗。

“這不僅僅是算力的疊加,更是AI與物理規律融合范式的一次重要探索。”一位行業技術人士表示,這意味著機器人未來在工業流水線上可以預判零件的裝配狀態,在家庭服務中能提前避開即將滑落的物品,或在物流倉庫中動態規劃最高效的揀貨路線。

業內分析認為,此次強強聯合旨在重新定義人形機器人的智能上限。量子星河有望成為全球首個將“實時世界預測能力”大規模集成于實體機器人的公司,為整個具身智能行業樹立新的技術標桿。其目標應用場景明確指向高價值的工業制造、智慧物流及高端服務領域。

量子星河機器人

 

共筑生態,從“感知時代”邁向“預測時代”

據悉,雙方除了產品與技術研發,還計劃在產業生態層面展開合作。作為英偉達Omniverse生態的核心合作伙伴,量子星河將利用其數字孿生平臺,打通從虛擬仿真訓練到實體機器人部署驗證的全閉環,大幅加速開發迭代周期。

英偉達機器人業務副總裁Deepu Talla表示:“量子星河對‘預知智能’的探索令人振奮。通過將英偉達的加速計算與量子星河的創新算法結合,我們正在賦予機器人前所未有的時間維度上的智能,這是物理AI領域極具前瞻性的一步。”

“我們正攜手邁向物理AI的‘預測時代’。”郭航認為,此次合作不僅關乎單一產品的突破,更意在推動一個開放、協同的具身智能產業生態的形成,吸引更多開發者與合作伙伴,共同加速高級別智能機器人在工業制造、智慧物流等高要求場景的商業化落地進程。“我們相信,與英偉達的深度攜手,不僅是在打造一款產品,更是在共同定義下一代具身智能的新范式,推動整個行業從‘感知時代’邁向‘預測時代’。”

 

行業觀察

當下,全球頂尖科技公司正競相爭奪具身智能的制高點。量子星河與英偉達的這次“軟硬結合”,精準對焦了行業下一階段的關鍵突破點——將前沿的預測AI與成熟的機器人工程深度結合。若能成功實現“預測下一分鐘”的愿景,不僅將極大提升機器人的自主智能水平,更可能成為推動整個產業邁向成熟應用的關鍵一躍。

當然,從技術突破到穩定、可靠、可規?;漠a品,仍需跨越工程與市場的重重考驗。但這次合作本身,已為行業指明了一個充滿希望的方向:讓機器人真正學會“預見與思考”,一個更智能、更協同的自動化新圖景或許正由此展開。

 

關于量子星河

量子星河作為追覓集團旗下專注于先進移動機器人及具身智能解決方案的創新企業,自成立以來便致力于突破機器人在復雜物理環境中自主行動的邊界。公司以“讓具身機器人真正進入家庭,服務千家萬戶”為使命,其核心產品“星河·H1”家庭服務機器人具備高度類人的運動與操作能力。公司在機器人運動控制、靈巧操作與本體設計上積累了深厚技術,并擁有自研的EmbOS系統架構與“量子星腦”AI平臺,持續推動技術在工業巡檢、智慧物流、特種作業乃至消費級家庭場景中的商業化落地。

 
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