物理 AI

NVIDIA Cosmos

用於更快速建構、專業化及部署實體 AI 世界模型的前沿開放平台。

Cosmos 3

以 Cosmos 3 為基礎打造

適用於物理 AI 的前沿全模態模型系列,原生支援推理、世界模擬與動作生成。以混合 Transformer 架構打造,提供名列排行榜前茅的準確度。

推理與分析

作為視覺語言模型 (VLM),在複雜的真實世界情境中針對物件、互動與意圖進行推理。 

在品質檢測、公共安全、交通監控、物流及自動駕駛等領域,提供即時警示與密集描述。

打造專業模型

將 Cosmos 3 當作世界行動模型 (WAM) 的骨幹,加快機器人學習策略的速度。

在專用攝影機與具體資料上,針對廣義世界基礎模型進行後期訓練。策略模型會根據特定任務、領域與行為,大規模調整預先學習的動作。

模擬世界

作為可控制、以物理為基礎的世界模擬器執行,預測單一視角或多視角的世界狀態,在閉迴路中評估結果,並逐步收斂至正確行為。

將迴圈擴展至不同環境、任務與條件,持續改善,同時避免真實世界的風險。

大規模合成影片資料

從文字、影像、影片、環境聲音與動作輸入中,產生無限個合理的未來景象。

運用影片生成技術,發揮想像力訓練物理 AI,不受實際拍攝內容限制。

入門選項

打造自己的世界模型

以開放資料、訓練框架及最佳化部署,更快速地打造前沿世界模型。

使用開放式資料集

存取涵蓋多種機體形態的大規模物理 AI 資料集,克服真實世界訓練資料稀缺且零散的問題。

準備訓練資料

將現有多模態資料集處理為適用於開發管線的高品質、AI 就緒格式,並產生合成資料,彌補關鍵資料缺口。

從預先訓練的 Cosmos 世界基礎模型開始

運用這套適用於物理 AI 的頂尖開放式世界基礎模型系列進行開發。這也是首款可理解並產生文字、影像、影片、環境聲音與動作的完整 omni 模型。

  • Cosmos 3 Super
    具備 640 億參數的 omni 模型,提供最佳物理準確度與生成品質,可隨頂尖運算資源擴展。
  • Cosmos 3 Nano
    具備 160 億參數的高效率世界模型,專為在 NVIDIA DGX Station™ 上針對各種物理 AI 任務進行快速後期訓練與專門化而打造。
  • Cosmos 3 Edge
    具備 40 億參數的 omni 模型,搭載以 NVIDIA Nemotron™ 為基礎的推理元件。可在邊緣裝置上開箱即用,作為即時視覺語言模型 (VLM) 與世界行動模型 (WAM)。專門化快速、簡單且成本低廉。

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訓練並部署自有模型

使用 NVIDIA 的開放式開發框架與加速推論堆疊,訓練、後期訓練、最佳化並部署自有世界模型。

  • Cosmos Framework
    用於訓練與提供世界基礎模型 (WFM) 服務的開放式模組化框架,包含推論、後期訓練指令碼與代理技能。
  • NVIDIA NIM™
    將最佳化的世界模型,以可用於正式環境的 API 形式,部署至 NVIDIA 加速基礎架構。
  • NVIDIA TensorRT™ LLM
    最佳化並加速模型推論,實現高吞吐量、低延遲的部署。

使用案例

Cosmos 如何在各行各業加速 AI

使用 Cosmos 世界基礎模型進行模擬、推理與資料生成,以支援機器人、自駕車和工業視覺系統的下游處理流程。

自駕車訓練

產生自訂、多樣化且高擬真的感測器資料,以安全的方式訓練、測試與驗證自駕車。

  • 利用新的天氣、光線與地理位置資料,擴大現有資料的多樣性
  • 使用後期訓練將視野擴展至多感測器視角
  • 利用 Cosmos 上的代理技能,建立端到端合成資料增強與評估流程

機器人學習

建立機器人學習策略,讓具體代理程式能在真實環境中的已知與未知條件下運作。

  • 針對具體任務、環境、攝影機或感測器佈局以及策略,對 Cosmos 3 進行後期訓練
  • 執行符合物理定律的精準封閉迴圈模擬
  • 利用 Cosmos 上的代理技能,建立端到端合成資料增強與評估流程

影像分析 AI 代理

在工業與城市環境中強化自動化、安全與營運效率。

有了 Cosmos,AI 代理程式可分析、總結並與即時或錄製的影片串流互動,以便:

  • 提供即時情境警示
  • 與影片對話,並從即時攝影機畫面或大型影片資源庫中擷取深入解析
  • 利用 NVIDIA Metropolis Blueprint 打造有影片搜尋與摘要功能的影片分析 AI 代理程式
  • 產生合成訓練資料,進一步提升理解準確度

效能

在 NVIDIA AI 上執行效果最佳

Cosmos 3 為 NVIDIA 硬體進行最佳化,藉此發揮最佳效能。NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 系列伺服器,加速機器人、自駕車與 AI 代理的物理 AI 技術開發,涵蓋訓練、合成資料生成、模擬與推論等環節。

針對工業後期訓練與推論工作負載,在 NVIDIA Blackwell GB200 讓 Cosmos 世界基礎模型發揮最佳效能。

生態系

深受頂尖物理 AI 創新者的青睞

機器人、自駕車和視覺 AI 產業的模型開發人員都使用 Cosmos 加速物理 AI 發展。

後續步驟

準備好開始了嗎?

探索世界模型、資料集與工具,協助開發人員為機器人、自駕車、智慧基礎架構及更多應用打造實體 AI。

NVIDIA Cosmos Labs

這是一份全方位指南,可指導您與 NVIDIA Cosmos 生態系統有效合作,實現機器人技術、模擬、自主系統與物理場景理解的實際特定應用。

建置影像分析 AI 代理

使用 Cosmos Reason 搭配 NVIDIA Blueprint 來處理影片搜尋和摘要 (VSS),建置具備擴充性、能即時理解影片的 AI 代理。

資源

Cosmos 開發人員的最新消息

常見問題

NVIDIA Cosmos 是用於建構世界模型的開放平台,在整個開發生命週期提供前沿世界基礎模型、開放資料集、訓練與最佳化框架,以及資料處理與生成藍圖。

Cosmos 3 使用 Mixture of Transformers 打造而成。推理與產生器模組採用不同的 Transformer,兼顧產生效率與效能。因此,模型會先推理後產生,進而在各方面展現頂尖的物理精準度。在此處深入瞭解架構。

所有人均可透過 NVIDIA 開放式模型授權取得 Cosmos 世界基礎模型。

Cosmos 3 現已在 GitHub 上開放,並針對每種模態與模組提供後期訓練指令碼。此外,NVIDIA TAO 7 提供一套代理技能與工具,用於微調視覺 AI 模型,包括 Cosmos 3,以及程式碼代理程式與自然語言提示。在 GitHub 上下載 TAO 7 代理技能與工具。

是,您可以利用 Cosmos 使用自己偏好的基礎模型或模型架構,從頭開始建置。 您可以先使用 Cosmos Curator 進行影片資料預處理。然後利用 Cosmos 符元化工具 壓縮並解碼資料。 處理完資料後,即可訓練或微調模型。

透過 NVIDIA NIM™ 微服務,您可以輕鬆地將物理 AI 模型整合到雲端、資料中心和工作站的應用程式。

您也可以使用 NVIDIA DGX Cloud 訓練 AI 模型,並大規模部署在任何地方。

Cosmos 3 是一種 omni 模型,可跨文字、影像、影片、聲音與動作產生內容。Cosmos 2.5 與 Cosmos 2 則保留了獨立感知與產生模型與模式,且僅限於文字、影像與影片。

Omniverse 利用不同的生成 API、SDK 和 NVIDIA RTX 渲染技術,為實際任務建立逼真的 3D 模擬。

開發人員可將 Omniverse 模擬作為教學影片輸入 Cosmos Transfer 模型,生成可控的擬真合成資料。

Omniverse 提供訓練前後模擬環境,而 Cosmos 則提供基礎模型,用於生成影片資料與訓練物理 AI 模型。

深入瞭解 NVIDIA Omniverse。