英偉達公司今日宣布推出新工具，旨在推進物理人工智慧模型的開發，如用於自動駕駛汽車、倉庫和人形機器人的模型。
世界基礎模型 (WFMs) 通過生成和模擬虛擬世界及其物理交互，幫助工程師和開發人員在各種場景中訓練機器人。
在 2025 年 CES 展會上，英偉達宣布推出首個 Cosmos WFMs 系列，用於基於物理的仿真和合成數據生成。除了這些 AI 基礎模型外，該公司還提供了分詞器、護欄和 AI 模型定製功能，使開發人員能夠根據需求微調模型。
英偉達聯合創始人兼首席執行官黃仁勛表示："物理 AI 將徹底改變價值 50 萬億美元的製造和物流行業。所有移動的東西——從汽車和卡車到工廠和倉庫——都將由 AI 驅動的機器人實現。"
Cosmos 是一組世界基礎模型，經過超過 9 萬億個 token 的訓練，這些 token 來自 2000 萬小時的真實世界人類交互、環境、工業、機器人和駕駛數據。這使得該模型系列能夠提供各種優化的仿真數據，用於實時、低延遲推理，並可提煉為定製模型。
開發人員可以使用 Cosmos 從文本或影片提示生成完整的虛擬世界。這將允許機器人開發人員和工程師生成和增強他們的合成數據，以在真實世界部署之前測試和調試他們的 AI 模型，通過根據自身需求快速生成虛擬環境。
英偉達 Omniverse 和仿真副總裁 Rev Lebaredian 表示："當前的自動駕駛開發人員需要行駛數百萬英里。更耗費資源的是處理、過濾和標記數千 PB 的捕獲數據。而且物理測試是危險的。人形機器人開發者的風險很大，因為一個機器人原型可能價值數十萬美元。"
最終，工程師和開發人員發現，無論他們收集多少真實世界數據都是不夠的。他們仍然需要用額外的合成數據來增強數據，以訓練和微調他們的 AI 模型，覆蓋邊緣案例和可能性，以確保嚴謹性和安全性。
Cosmos 可以與英偉達 Omniverse 無縫配對，後者是該公司的實時 3D 圖形協作和仿真平台，允許藝術家、開發人員和企業使用完全實現的物理學構建工廠、城市和其他空間的真實 3D 模型和場景。通過這個工具，公司可以開發數字孿生，模擬真實世界環境，比將實體機器人投入實際訓練營更容易地訓練機器人。
開發人員現在可以從 NGC 目錄和 Hugging Face 預覽首個 Cosmos WFM 模型系列。
Omniverse 擴展物理 AI 生成能力
英偉達的數字孿生仿真和協作平台 Omniverse 新增了四個藍圖，以加速工業和機器人工作流程，包括開發和訓練物理 AI 模型。
由 Omniverse Sensor RTX 應用程序接口驅動的 Mega，將幫助機器人和 AI 工程師在大規模部署到真實世界設施之前開發和測試物理 AI 機器人隊伍。Mega 通過在虛擬世界中使用跨複雜場景的傳感器數據模擬機器人行為，為企業提供數字孿生能力。
在倉庫、配送中心和工廠中，自主移動機器人、機器人手臂和人形機器人可以與人一起工作，在過道中移動並相互交互。它提供了一個框架，允許跨虛擬環境的軟體定義功能，用於傳感器和機器人自主性測試和訓練。
供應鏈解決方案公司 KION 集團和諮詢公司埃森哲與英偉達合作，成為首批採用 Mega 來優化零售、消費品包裝等領域運營的公司。
由 Omniverse Sensor RTX 驅動的自動駕駛車輛仿真將允許自動駕駛開發人員重放駕駛數據、生成新的基準數據並執行測試，以開發更好的 AI 模型。英偉達還發布了一個用於電腦輔助工程 (CAE) 實時數字孿生的參考工作流程藍圖，該藍圖基於英偉達 CUDA-X 加速、物理 AI 和 Omniverse 庫構建，允許實時物理可視化。
英偉達的人形機器人 AI 學習模型 Isaac GR00T 獲得了一個藍圖，允許用戶戴上 Apple Vision Pro 並演示任務。通過觀察和模仿人類演示來獲取人形機器人的新技能。收集這些需要大量高質量數據集的捕獲。
通過實施 GR00T 藍圖，並通過將捕獲模擬為數字孿生來從少量人類演示生成大量合成數據集，可以緩解這項繁瑣的任務。
