在 AI 领域，文字生成、图像生成已经是人们熟悉的技术，但当 AI 开始为物理世界建模并模拟未来场景时，真正的革新就到来了。NVIDIA 推出的 Cosmos 平台正是这样一个革命性工具，它为机器人和自动驾驶等，需要应用于现实世界中的物理 AI （Physical AI）系统提供了强大的支持，让开发者能轻松构建虚拟世界、生成高质量合成数据，并加速 AI 应用的落地。

什么是 NVIDIA Cosmos？

NVIDIA Cosmos 是一个开源的世界模型（World Model）开发平台，核心是一组称为 世界基础模型（World Foundation Models, WFMs） 的神经网络模型。这些模型基于 2000 万小时的视频训练，能够预测并生成场景中对象的物理状态和未来变化。换句话说，它们可以在虚拟环境中模拟真实世界物体的动态变化，并生成符合物理规律的高清视频。

Cosmos 支持两种主要的生成模式：

  • 文本到视频（Text-to-Video）：将文字描述转化为动态视觉内容。
  • 文本 + 视频到视频（Text + Video-to-Video）：结合文字和视频输入，生成更精准的未来场景视频。

这些模型大小从 40 亿参数到 140 亿参数不等，能够根据不同需求提供灵活的性能选择。此外，Cosmos 提供了两种模型架构：

  • 扩散模型（Diffusion Models）：适合连续性的物理过程建模。
  • 自回归模型（Autoregressive Models）：用于逐帧预测，支持实时推断。

为什么物理 AI 需要 Cosmos？

机器人和自动驾驶等物理 AI 系统面临的最大挑战之一是数据问题。这些系统需要海量数据来训练模型，但收集和标注真实世界数据不仅成本高昂，还容易受到环境限制。尤其是涉及复杂场景时，难以获取足够多样化的数据来覆盖所有可能的情况。

Cosmos 的合成数据生成能力解决了这一问题。开发者可以使用 Cosmos 在虚拟环境中生成高质量、可控的物理场景数据。这些数据不仅能显著降低开发成本，还能够确保 AI 系统在部署前经历足够多样化的测试场景。例如，在自动驾驶中，Cosmos 能够模拟各种极端交通状况，帮助开发者提升系统的安全性。

Cosmos 的技术与优势

Cosmos 不仅仅是一个模型，而是一个完整的开发平台，其核心技术涵盖了从数据处理到模型训练的每个环节：

高效的数据处理与压缩

Cosmos 提供了先进的视频处理管道和 分词器（Tokenizers），能够以极低的计算成本将视频数据转化为高效的训练数据。这种处理方式比现有方法快 12 倍，压缩效率提升 8 倍，同时保持优异质量。

多规格模型选择

为了满足不同场景需求，Cosmos 提供了三种模型规格：

  • Nano：适合实时推断和低延迟场景，适用于边缘设备。
  • Super：性能均衡的标准模型，适合大多数应用场景。
  • Ultra：追求极致质量和精度，用于高要求的 AI 应用。

安全与责任

Cosmos 内置了 Guardrails，确保生成内容的安全性和可靠性。它可以在数据预处理和生成后处理阶段检测并过滤潜在的不当内容。此外，Cosmos 还支持 水印系统，能够标记 AI 生成的内容来源，确保其可追溯性。

开放性与可定制性

Cosmos 的开放性是其另一大亮点。所有模型和工具都可以通过 NVIDIA NGC 和 Hugging Face 平台下载，支持商业用途。开发者还可以使用 NVIDIA NeMo 框架 对模型进行微调，以适配特定行业需求。

Cosmos 的应用场景

Cosmos 的潜力已经在多个领域中得到了体现，尤其是在机器人和自动驾驶领域：

自动驾驶

自动驾驶公司 Waabi 正在使用 Cosmos 模拟各种复杂的交通场景，将其用于自动驾驶软件的开发与测试。Cosmos 能够生成高清合成视频数据，帮助开发者快速构建覆盖多种可能情况的训练和测试数据集，从而提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。

机器人学习

初创公司 Hillbot 借助 Cosmos 生成了数 TB 的虚拟环境数据，用于机器人学习和任务优化。这些高质量的合成数据显著提高了机器人的学习效率，让它们能够更快速适应工业和家用场景中的多样化任务。

虚拟仿真与路径规划

Cosmos 与 NVIDIA Omniverse 无缝集成，开发者可以利用它们模拟不同任务路径，并选择最佳执行方案。这种基于虚拟环境的多路径仿真能力，为 AI 系统提供了更高的灵活性和可靠性。

如何使用 Cosmos

NVIDIA Cosmos 现已全面开放，开发者可以通过以下途径获取资源：

  • 在 NVIDIA NGC 和 Hugging Face 平台下载模型和工具。
  • 使用 NVIDIA DGX Cloud 部署 Cosmos 模型，无需担心硬件限制。
  • 借助 NVIDIA NeMo 框架，对模型进行微调和优化。

此外，Cosmos 的模型和工具均遵循 NVIDIA 的开源许可协议，确保开发者可以自由使用和定制。