在CES 2025的主题演讲中展示了名为Nvidia Cosmos的模拟训练方法。麻省理工工程和计算机科学Agrawal教授指出，这种方法可以在数字世界中创建各种场景，并将知识转化为机器人的行为。其优点是快速且安全，但缺点是模拟环境与现实世界存在差距，且难以模拟衣物等柔软、可变形的物体。混合训练：结合现实世界的人类动作和模拟训练，但这种方法仍在研究中。研究人员正试图融合这两种方法的优点。

　　除了训练，人形机器人的安全性和可靠性也是关键问题。佐治亚理工学院机械工程学院助理教授Ye Zhao指出，如果人形机器人在家中摔倒，不仅维修成本高昂，还会危及家中人员的安全。

　　目前，人形机器人的成本高达数万美元，且续航时间短，容易过热。尽管一些公司声称将推出价格更低的人形机器人，但实际成本仍然很高，且存在过热、不可靠等问题。