NVIDIA 推出了一套变革性平台、模型和框架，旨在加速机器人、自动驾驶汽车和其他新兴物理 AI 系统的发展。
在 CES 2025 上，NVIDIA 发布了一系列变革性平台、模型和框架，旨在加速机器人、自动驾驶汽车和其他新兴物理 AI 系统的开发。这些公告的核心是 NVIDIA Cosmos，这是一个用于生成基于物理的合成数据以训练和评估自动化机器的平台。除了 Cosmos，NVIDIA 还展示了扩展的 Omniverse 功能、新的企业级蓝图和用于构建下一代人形机器人的高级管道。这些发布旨在简化研究人员、开发人员和企业如何将 AI 用于商业和工业应用。
塑造物理人工智能的未来
物理 AI 包括自动驾驶汽车、机器人以及任何可能与现实世界互动的“智能”设备，它依靠大量数据来学习如何感知、移动和做出决策。NVIDIA 的计划专注于让这些开发过程更容易实现。通过提供开放、可定制的模型并连接模拟和真实环境，NVIDIA 希望在交通、物流、消费机器人等领域保持 AI 驱动转型的势头。
NVIDIA 的 Cosmos 被重点介绍为一个针对机器人和 AV 研究的生成合成数据综合平台。其核心是世界基础模型 (WFM)，它可以制作物理感知视频剪辑并根据各种因素预测场景可能如何演变。由于这些 WFM 充当“基础”网络，开发人员可以针对从工业仓库模拟到具有不同道路和天气条件的真实驾驶场景等所有内容对其进行微调。Cosmos 还通过将生成功能与护栏和水印相结合来强调值得信赖的 AI 实践，从而减轻错误信息和无意偏见等风险。
扩展 NVIDIA Omniverse 生态系统
另一项重要公告围绕 Omniverse，包括新的生成式 AI 功能、集成开发库和用于设计工业级应用程序的专用蓝图。使用 Omniverse Sensor RTX API，大型工厂或仓库环境中的传感器数据模拟变得更加高效。该套件对 OpenUSD 资产和生成式标签解决方案的重视也加速了大型、物理精确的 3D 世界的创建。因此，工程师可以在物理部署之前在逼真的数字孪生中快速原型化、验证和迭代复杂的工业或机器人工作流程。
工业机器人蓝图
NVIDIA 还公布了针对工业环境（例如制造车间、仓库和配送中心）的“Mega”蓝图。该参考架构融合了 Omniverse 技术、基于 AI 的路线规划和实时传感器反馈。它承诺采用软件定义方法来物理协调机器人和仓库机械车队。供应链、零售和包裹服务公司可以利用“Mega”来优化日常物流、测试新配置并集成快速变化的硬件，而不会在现实环境中造成中断或增加成本。
结语
从构建大规模、数据丰富的模拟到培养负责任且强大的 AI 模型，NVIDIA 在 CES 2025 上发布的最新公告凸显了该公司推动 AI 发展的坚定承诺。新的 Cosmos 平台和 Omniverse 扩展为开发人员、企业和研究人员提供了一条集成路径，可将原始数据转换为复杂的、可用于现实世界的 AI。随着这些创新的成熟，它们为更先进的机器人技术、自动驾驶汽车和数字孪生应用铺平了道路，最终塑造了 AI 与物理世界无缝且安全地交互的未来。
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