NVIDIA 发布 OpenUSD 工作流程以推动机器人和自动驾驶汽车中的物理AI
realtime news Jan 25, 2025 04:47
NVIDIA 利用 OpenUSD 和 Omniverse 加速物理 AI 的进步，重点关注机器人技术和自动驾驶汽车。新的 Cosmos 平台承诺在生成合成数据方面带来指数级增长。
据 NVIDIA 博客 报道，NVIDIA 通过 OpenUSD 支持的 Omniverse 平台在推进物理 AI 方面处于前沿。 此次技术进步将彻底改变机器人和自动驾驶汽车的发展，为创建现实模拟以训练AI模型提供了强大的框架。
物理AI的进步
物理 AI 正在成为开发自主机器（如机器人和自动驾驶汽车）的关键组成部分。 它涉及训练 AI 模型以理解和与真实世界互动，就像大型语言模型处理文本一样。 这些模型在模拟环境中得到磨练，这些环境复制了物理动力学和空间关系，对于实际的 AI 部署至关重要。
Omniverse 和 Cosmos：AI 的协同作用
在 CES 活动中，NVIDIA 推出了新的生成式 AI 模型和蓝图，将 Omniverse 平台的能力扩展到物理 AI 应用中。 一个重要的亮点是 NVIDIA Cosmos 平台。 该平台具有先进的生成模型和视频处理管道，旨在通过生成大量合成数据来简化物理 AI 的开发。
Cosmos 的世界基础模型 (WFM) 在这一过程中发挥着重要作用。 它们能够预测未来的世界状态，并可根据多模态输入将其转换为视频。 这种能力使开发人员能够高效地生成大量逼真且基于物理的合成数据，以训练 AI 系统。
行业采用和影响
包括 Uber 在内的领先技术公司及各种机器人公司已开始将 Cosmos 集成到他们的开发过程中。 利用该平台，这些公司可以显着增强其 AI 模型，提高自动化技术开发的速度和准确性。
此外，Cosmos 与 Omniverse 相结合，作为倍增合成数据的强大引擎。 开发人员可以创建许多 3D 场景，然后由 Cosmos 处理以生成一系列受控输出。 此方法通过提供更广泛和多样化的训练数据集，加速了像自动驾驶汽车这样的系统的开发。
实际应用
Cosmos WFM 正在被应用于各个行业，为大规模 AI 模型部署提供统一框架。 在机器人领域，NVIDIA 的 Isaac GR00T 蓝图可帮助生成合成运动数据集，而在自动驾驶汽车领域，Omniverse 的 Sensor RTX API 可以实现全面的模拟和测试。 工业应用则受益于 Mega Omniverse 蓝图，该蓝图允许高保真度传感器模拟以优化工厂中的机器人操作。
随着 NVIDIA 不断推动 AI 技术的界限，OpenUSD 和 Omniverse 的集成有望在开发复杂AI系统中设定新标准，增强其能力和应用于多个不同领域。
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