🤖 **机器人领域的数据鸿沟与仿真解决方案：** Madison指出，与大语言模型研究者能利用海量互联网数据不同，机器人数据获取仍依赖高成本、低效率的人工捕捉。她认为，仿真与合成数据是打破机器人数据壁垒的唯一有效途径，并期望英伟达能建立类似合成数据工厂的机制，以满足行业需求。她预测，未来绝大多数机器人训练数据将来源于合成数据。

🔌 **攻克电线电缆仿真难题：** Madison特别提到了机器人领域一个“圣杯级难题”——电线和电缆的仿真。她透露，英伟达已与光轮智能展开合作，共同实现对线缆物理特性的高精度模拟，这标志着在解决机器人操作中的复杂物理交互方面取得了重要进展。

🏭 **制造业的未来：数字孪生与AI工厂的并行：** Madison描绘了制造业的未来蓝图，她设想未来的每一台实际出厂设备都将配备其数字孪生体。这意味着实体工厂将与AI工厂并行运行，而数字孪生体将成为支撑这些工厂高效、自主运行的核心基石，推动生产模式的深刻变革。

据智东西报道，英伟达创始人黄仁勋之女、负责物理AI业务的Madison近日罕见露面。在与光轮智能CEO谢晨的对话中，Madison分享了她对机器人和AI技术的深度思考，其中核心谈到了三个信息：

首先，Madison指出了机器人领域最大的瓶颈数据鸿沟。

她表示，大语言模型研究者享有互联网海量数据，而机器人数据仍依赖高成本、低效率的人工捕捉。

因此，在她看来，仿真与合成数据是破解机器人数据壁垒的唯一路径，同时英伟达也需要一种类似于合成数据工厂的机制，而光轮智能所做的事正是英伟达所需要的。

Madison还强调，绝大多数机器人训练数据都将来自合成数据。

她表示，当前机器人领域的“圣杯级难题”是电线和电缆仿真，英伟达已与光轮智能合作，实现线缆物理特性的高精度模拟。

最后，Madison还描绘了制造业的未来图景。

她认为未来每一台出厂的实际设备都应附带其数字孪生体，实体工厂将与AI工厂并行，而数字孪生会成为其高效自主运行的基石。

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