英伟达机器人自学插拔GPU显卡 具身智能首次实现物理世界自动研究

时间：2026年6月18日 地点：美国硅谷 英伟达GEAR实验室 人物：英伟达（NVIDIA）具身智能实验室、GEAR实验室联合负责人Jim Fan（范麟熙） 事件详情：北京时间2026年6月18日，英伟达GEAR实验室联合负责人Jim Fan在社交媒体上发布了一段震撼演示视频，宣布首次在物理世界中实现了AutoResearch（自动研究）。该实验室推出的ENPIRE框架，成功让工业人形机器人完全自主地学会了插拔GPU显卡、系扎带、整理钉子等高精度操作任务，全程无需人类干预。 ENPIRE是英伟达GEAR实验室提出的编码智能体框架，可将现实世界的机器人学习转化为可控的优化过程。研究团队为8个Codex智能体配备了多个机器人、充足的GPU算力和Token预算，仅设定一个简单目标：尽快完成任务、确保安全、不浪费计算资源。机器人随后自主学会了寻找视觉线索、重置场景、练习新技能、调整控制逻辑、在线阅读论文、互相讨论辩论，遇到瓶颈后直接在硬件上反复尝试。Jim Fan表示，机器人可以整夜不间断自我改进，研究人员只需在早上查看训练报告即可。 背景：传统机器人编程依赖人类预设程序，每项新技能都需要工程师手动编写代码和调试。英伟达此次突破的核心在于，将大语言模型（Codex）与物理世界的机器人硬件打通，让AI智能体自主探索和学习，实现了从数字世界到物理世界的跨越。Jim Fan表示将开源这一技术，让科技爱好者也能在家托管自动运行的机器人实验室。 影响： - 标志着具身智能从实验室演示阶段迈入自主学习新纪元，机器人不再需要人类手把手编程 - 8个Codex智能体并行探索的效率远超单个机器人，多智能体协作模式将成为具身智能发展主流方向 - 英伟达开源ENPIRE将大幅降低具身智能研发门槛，推动全球机器人开发者社区加速创新 - 对制造业自动化、数据中心运维等场景产生深远影响，机器人可自主完成精密硬件装配任务 总结：英伟达此次展示的ENPIRE框架，是全球首次在物理世界中实现自动研究的里程碑突破。通过将Codex智能体与机器人硬件深度结合，AI不再局限于数字世界的代码生成，而是能够在真实物理环境中自主学习、试错和进化。这意味着具身智能正从被动执行走向主动探索，机器人可以像人类研究者一样整夜工作，第二天早上提交训练报告。随着英伟达承诺开源这一技术，全球开发者社区将能够复现和扩展这一能力，加速具身智能在工业、制造、运维等领域的规模化落地。 参考来源： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1868314807553007254 https://finance.sina.cn/tech/2026-06-18/detail-inicuyvt6562523.d.html https://finance.sina.com.cn/wm/2026-06-19/doc-inicwxnz4995215.shtml https://www.163.com/dy/article/KVNA4FKR0511B8LM.html https://www.sohu.com/a/1038367634_121956424