NVIDIA 以 Omniverse 新库、Cosmos 模型与 AI 基础设施加速机器人与物理 AI 发展

摘要

在 SIGGRAPH 2025 大会上,NVIDIA 发布了全新 Omniverse 库、Cosmos 世界基础模型,以及 RTX PRO Blackwell 服务器与 DGX Cloud 等 AI 基础设施,进一步强化其在机器人与物理 AI 领域的全栈布局。

在 SIGGRAPH 2025 大会上,NVIDIA 发布了全新 Omniverse 库、Cosmos 世界基础模型,以及 RTX PRO Blackwell 服务器与 DGX Cloud 等 AI 基础设施,进一步强化其在机器人与物理 AI 领域的全栈布局。这一组合将帮助开发者构建物理精准的数字孪生、生成高质量合成数据、实现世界级空间推理,并将机器人和智能体从实验室推向真实世界。

Omniverse 新库:让世界构建与仿真更快落地

新一代 Omniverse SDK 和库面向工业 AI 与机器人仿真开发,重点包括:

  • NuRec 3DGS 库:利用传感器数据重建和模拟现实世界,已接入开源模拟器 CARLA。
  • MuJoCo 与 OpenUSD 互操作:为 25 万 MJCF 开发者打通跨平台仿真。
  • Isaac Sim 5.0 与 Isaac Lab 2.2:新增 NuRec 神经渲染与全新机器人、传感器模式,缩小仿真与现实差距。

Boston Dynamics、Figure AI、Hexagon 等企业已率先应用,Amazon Devices & Services 正借此推动制造解决方案升级。

Cosmos 模型:从世界生成到空间推理

作为下载量超 200 万的世界基础模型,Cosmos 此次迎来两大关键升级:

  • Cosmos Transfer-2:从实景 3D 仿真或空间输入生成高保真合成数据,精简版将生成过程从 70 步压缩到 1 步。
  • Cosmos Reason:70 亿参数的开源可定制推理型 VLM,让机器人具备常识、物理理解与任务分解能力,即使在未知环境中也能执行复杂指令。

Magna 已将 Cosmos Reason 集成至自动配送平台,提升车辆在陌生城市的轨迹规划能力;Lightwheel、Moon Surgical 等利用 Cosmos Transfer 大规模模拟条件,强化物理 AI 训练。

AI 基础设施:从云到边缘的统一支持

为满足高计算量仿真与 AI 推理需求,NVIDIA 推出:

  • RTX PRO Blackwell 服务器:统一支持训练、合成数据生成、机器人学习与仿真。
  • DGX Cloud:已上线 Microsoft Azure Marketplace,为 Omniverse 开发者提供托管云平台,简化 OpenUSD 与 RTX 应用的大规模云端运行。

Accenture、Hexagon 等行业领导者已率先部署。

Metropolis 平台:让物理 AI 融入城市与工业

NVIDIA Metropolis 将视频感知、推理与生成式 AI 结合,面向智慧城市与工业自动化:

  • Cosmos Reason VLM:优化视频理解与时间推理,适合交通监控与公共安全。
  • VSS Blueprint 2.4:开放 API 增强现有视觉 AI 应用。
  • TAO 6.0 与新视觉基础模型:支持自监督学习、知识蒸馏与边缘—云部署。
  • Isaac Sim 扩展:可模拟危险场景、生成丰富数据集,提升模型实战性能。

Accenture 与 Belden 正开发智能虚拟围栏,Avathon、DeepHow、Milestone Systems、Telit Cinterion 等则分别在工业安全、作业指导、交通管理和缺陷检测中落地应用。

行业分析:物理 AI 成为下一波机器人竞争高地

NVIDIA 此次发布的技术组合,覆盖了机器人和物理 AI 的三大核心链路:世界构建 → 合成数据生成 → 空间推理与执行,并通过 Blackwell 架构与 DGX Cloud 实现云—边全域部署。这种从底层硬件到上层模型的全栈布局,使其不仅是工具供应商,更是物理 AI 生态的基石。

从产业趋势看,物理 AI 的价值正在快速显现:

  • 机器人“上岗速度”加快:高精度仿真和合成数据让机器人从实验室走向工厂、仓储和城市的周期显著缩短。
  • 智能体从单任务走向多任务:Cosmos Reason 等推理模型,让机器人可处理模糊、开放式任务,这将推动机器人形态和应用场景的多样化。
  • AI 计算基础设施成为竞争壁垒:Blackwell 服务器和 DGX Cloud 把 NVIDIA 的 GPU 能力延伸到仿真、训练和推理全流程,锁定开发者生态。

未来 2-3 年,物理 AI 很可能成为机器人行业的新分水岭:有能力将仿真、生成和推理形成闭环的厂商,将在产业落地速度与规模上甩开竞争对手。而 NVIDIA 的这套组合拳,无疑让它站在了这一波浪潮的前列。

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