NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 的完美結合，為 AI 開發者開啟無限可能！透過世界級的模擬環境，訓練和測試您的 AI 模型，加速創新。

在人工智慧（AI）領域急速發展的今日，NVIDIA Cosmos 正在開創「物理 AI」的新境界。相較於傳統的 AI 模型，物理 AI 更依賴真實世界的數據，但此類數據往往取得不易、整理耗時且標註困難。為了突破這些限制，NVIDIA Cosmos 提供了一套世界基礎模型（World Foundation Model）開發平台，旨在協助開發者以更高效率產生、測試並強化物理 AI。

結合多元模型與加速化資料流程

NVIDIA Cosmos 的核心在於結合各種世界基礎模型，例如自回歸（Auto-regressive）與擴散式（Diffusion-based）模型，並且透過 NVIDIA Cuda 與 AI 加速的資料管線，支援大規模、快速的生成。這套平台可根據文字、圖像或影片提示（prompt），輸出視覺化的世界場景，同時兼顧照片級真實感與物理一致性。以提升「物理 AI」在自動駕駛（AV）及機器人領域之應用。

擬真數據與多場景情境模擬

為了模擬真實環境，NVIDIA Cosmos 與 NVIDIA Omniverse 深度整合。開發者可先在 Omniverse 內利用真實物理與地理資訊構建場景，再把這些場景渲染成逼真的視覺數據。接著，將這些多元條件（如天氣、光源、時間與稀有情境）輸入 NVIDIA Cosmos 進行進一步的資料生成與增強，產生更豐富的合成數據。這些資料可以涵蓋不同物件、多感測器視角或極端狀況，有助於在自動駕駛與機器人應用上進行更完整的測試與訓練。

即時生成與多重未來預測

藉由 NVIDIA Cosmos 建立的世界基礎模型，開發者能透過即時生成的功能，為 AI 模型帶來超越單一維度的「多重未來」預測。此種「多宇宙式」（Multiverse）模擬，可為強化學習（Reinforcement Learning）與 AI 回饋（AI Feedback）提供多重路徑，協助模型選擇最佳決策或策略。換句話說，NVIDIA Cosmos 不僅讓物理 AI 擁有預先洞察未來的能力，更能在實際執行前全面優化與調試，進而推動物理 AI 進入全新里程碑。

三種機器人的發展與物理 AI 的挑戰

現代機器人大致可分為三種類型，其中最常見的「知識型機器人」可透過網際網路蒐集並分析大量語言、文字與知識，並以此發展出強大的文字 AI（如大型語言模型，LLMs 以及聊天機器人）。然而，真正能應用在自動駕駛或人形機器人的 AI，除了語言能力之外，還必須深度理解物理規則，如力學、空間幾何以及真實世界中的種種限制。這種對世界運作法則了若指掌的「物理 AI」正是 NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 致力推動的目標。

NVIDIA Cosmos：打造物理世界的基礎模型

為了讓 AI 能在真實世界執行任務，開發者必須蒐集大量環境資料，包括相機、雷達（Radar）及光達（LiDAR）所捕捉的訊息。然而，這些實地測得的資料並不容易取得：有時成本高昂，有時則難以覆蓋高風險或罕見情境。NVIDIA Cosmos 作為「物理 AI」的基礎平台，提供了透過模擬與 AI 增強的方式，將少量真實數據「放大」成海量合成資料的能力，為機器學習和強化學習提供必要的訓練素材。

Omniverse：全方位的模擬技術

在生成龐大的模擬資料過程中，Omniverse 扮演了關鍵角色。它是一個先進的模擬技術平臺，能夠建構逼真的虛擬場景，模擬光線、碰撞、力學等各種物理要素。開發者能在 Omniverse 中測試自動駕駛系統、機器人動作以及其他自主系統，收集對應的合成數據，再與 NVIDIA Cosmos 配合，進行更進階的 AI 訓練。透過這種「虛實整合」的方式，開發者不再受限於真實世界的限制，可在高度安全且客製化的環境中，多次驗證與優化 AI 模型。

串聯 Cosmos 與 Omniverse：訓練與測試的正向循環

NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 的雙向互動讓整個開發流程形成一個正向循環：

  1. 模擬建構：在 Omniverse 中搭建真實感十足的虛擬世界，包含各式物理細節。
  2. 資料生成：將模擬中產生的感測器資訊與環境互動數據，輸入 NVIDIA Cosmos，產生大量合成資料以訓練 AI。
  3. AI 訓練：使用龐大的多元資料集，訓練自動駕駛與機器人等物理 AI 模型，使其更能掌握現實世界的複雜性。
  4. 再度模擬測試：將訓練後的 AI 重新放回 Omniverse 進行進一步測試與評估，並可回饋產生新的模擬數據。

透過這種循環反覆優化，開發者能在虛擬世界裡快速迭代並驗證演算法，確保在真實應用場景中也能達到理想效能。

展望：物理 AI 的新里程碑

隨著 NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 的緊密整合，物理 AI 將不再只是實驗室的理想，而能成為自動駕駛車輛與人形機器人日常運作的核心。大量且具真實感的數據來源，讓 AI 免於受限於昂貴或危險的真實測試，不僅縮短開發時程，更能大幅降低研發成本。未來，物理 AI 將逐漸走入各式各樣的產業與應用場域，從智慧物流、工業自動化到家庭照護，皆有機會帶來革命性的改變。

NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 的出現，為打造下一代機器人與自主系統提供了強大的技術基礎，加速了物理 AI 的落地與普及。對所有渴望在 AI 領域突圍的開發者與企業而言，這套虛實融合的解決方案，將是繼文字 AI 之後，開啟人工智慧新章節的關鍵力量。

常見問答 (FAQ)

1. 什麼是 NVIDIA Cosmos 和 Omniverse？

NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 是兩個專為 AI 開發設計的強大平台。兩者結合後，能在虛擬環境中訓練和測試 AI 模型，並提供真實感強烈的模擬情境，同步支援「物理 AI」的開發。

2. NVIDIA Cosmos 如何幫助開發物理 AI？

NVIDIA Cosmos 可將少量真實數據轉化為大量合成數據，並利用世界基礎模型 (World Foundation Model)，生成涵蓋多樣條件與物理規則的情境資料，供物理 AI 模型的訓練與優化。

3. 什麼是“虛實整合”的開發概念？

虛實整合是指開發者利用 Omniverse 模擬逼真的虛擬場景，再將模擬數據輸入 Cosmos，對 AI 模型進行訓練和強化。這種方式能在虛擬環境中進行多次測試，避免昂貴且高危險的真實測試。

4. NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 對機器人與自動駕駛的影響是什麼？

NVIDIA Cosmos 和 Omniverse 能生成大量涵蓋不同場景與感測器視角的數據，有助於機器人及自動駕駛的全面測試與訓練，縮短開發時間並提升真實應用效能。

5. NVIDIA Cosmos 如何提升多重未來預測功能？

藉由 Cosmos 平台的多重未來模擬功能，AI 模型能生成多種路徑並選擇最佳決策，尤其對強化學習 (Reinforcement Learning) 及 AI 回饋機制具特別的幫助。這有助於提高預測和決策的準確性。

Learn more
Share this post