摘要：人工智能为何迟迟无法突破？关键在于缺乏符合物理规律的训练数据。英伟达推出的COSMOS模型，构建了一个接近真实世界的物理仿真平台，为AI提供无限演化空间。
根据英伟达官方文档介绍，NVIDIA Cosmos™ 是一个平台，配备先进的生成式世界基础模型、配备先进的 tokenizer、护栏以及加速数据处理和管理工作流，可满足自动驾驶汽车（AV）以和机器人开发者的需求。
构建物理AI 最大的困难，是在计算机仿真中，无法精确地实现对物理特性的还原，类似于COSMOS这种世界模式，可以解决这一问题。该模型根据过去的观察结果和当前的输入结果预测未来的环境状态。这对于物理 AI 构建者来说非常重要，使他们能够在受控环境中模拟、训练和优化系统。通过这种方式，我们可以用非常廉价的方式搭建几乎真实的仿真场景。
Cosmos 世界基础模型分为三类：Nano，用于针对实时、低延迟推理和边缘部署进行优化的模型；Super，用于高性能基线模型；Ultra，具有高质量和保真度，适合用于蒸馏自定义模型。Cosmos 世界基础模型配合 NVIDIA Omniverse 3D 开发套件，可以实现文本到世界和视频到世界的生成。
NVIDIA Omniverse™ 是一个提供 API、SDK 和服务的平台。借助此平台，开发者可以轻松地将通用场景描述 (OpenUSD) 和 RTX 渲染技术集成到现有软件工具和仿真工作流中，以构建 AI 系统。
将COSMOS中的基础模型，导入UE5的一个基本工作流如下所述：
（1）步骤 1: 在COSMOS 中生成基础模型
（2）步骤 2: 导出模型为USD 格式
（3）步骤 3: 将模型进行预处理
（4）步骤4：调整光照和材质
COSMOS可以生成符合物理世界规则的基础模型和场景，并通过UE内的拆件直接导入到UE中，结合AirSim和rerun等插件，用于对无人机或无人车上搭载的人工智能模块进行训练，或进行仿真验证。无人机或无人车可以在COSMOS中获得和现实世界几乎一致的训练效果，借助COSMOS，AI不仅能“看懂”物理世界，更能“适应”它。关注灵泽，获取cosmos使用指导视频或无人机虚拟实验室的全套方案。