NVIDIA 在 CES 發布 Omniverse 升級、Cosmos 基礎模型及更多內容

英偉達 (NVIDIA) 的最新消息

英偉達公司 (NVIDIA Corp.) 的執行長黃仁勳 (Jensen Huang) 昨天在拉斯維加斯的 CES 2025 展會上發表了許多重要的公告。他們介紹了 Mega Omniverse 藍圖，這是用來建立工業機器人數位雙胞胎的計畫，還有將生成性物理人工智慧 (AI) 加入 Omniverse，推出 Cosmos 世界基礎模型平台，以及更新其 Isaac 平台。

這些公告顯示英偉達正在加大對人工智慧技術的投資，特別是針對機器人的生成性 AI。除了新產品外，這家位於加州聖克拉拉的公司還宣布，豐田 (Toyota)、奧羅拉 (Aurora) 和大陸集團 (Continental) 正在利用英偉達的計算和 AI 發展他們的消費和商用車輛車隊。

英偉達還表示，其 DRIVE Hyperion 平台已經達成重要的汽車安全和網路安全里程碑。該平台已通過 TÜV SÜD 和 TÜV Rheinland 兩家汽車安全和網路安全的行業權威機構的評估。

這家公司的「端到端」系統包含 DRIVE AGX 系統單晶片 (SoC) 和參考板設計、NVIDIA DriveOS 汽車作業系統、一套感測器，以及主動安全和 SAE Level 2+ 駕駛堆疊。

英偉達更新 Omniverse

英偉達宣布了 Mega，這是一個 Omniverse 藍圖，用於在數位雙胞胎中開發、測試和優化物理 AI 和機器人車隊，這樣在實際部署到真實設施之前，可以進行大規模的測試。

該公司表示，Mega 為企業提供了加速計算、AI、NVIDIA Isaac 和 NVIDIA Omniverse 技術的參考架構。這使得企業能夠開發和測試數位雙胞胎，以測試驅動機器人的 AI「大腦」、視頻分析、AI 代理、設備等。

英偉達補充說，新的 Omniverse 框架能夠處理巨大的複雜性和規模。它可以為實體設施帶來軟體定義的能力，使持續開發、測試、優化和部署成為可能。

透過 Mega 驅動的數位雙胞胎，包括一個協調所有機器人活動和感測器數據的世界模擬器，企業可以持續更新機器人，以獲得智能路徑和任務，提升運營效率。

該藍圖使用 Omniverse Cloud Sensor RTX 應用程式介面 (APIs)，使開發者能夠同時從工廠中的任何智能機器渲染數據，以進行高保真度的大規模感測器模擬。這使得機器人能夠在數位雙胞胎中進行無限多的場景測試，使用合成數據在與 NVIDIA Isaac ROS 的軟體環路中進行測試。

英偉達還宣布了生成性 AI 模型和藍圖，以進一步擴展 NVIDIA Omniverse 在物理 AI 應用中的整合，例如機器人、自動駕駛車輛 (AVs) 和視覺 AI。該公司表示，這些模型加速了創建物理 AI 模擬的 3D 世界的每一步，包括世界建設、為世界標記物理屬性，並使其達到真實感。

黃仁勳表示：「物理 AI 將徹底改變 50 萬億美元的製造和物流產業。所有移動的東西，從汽車和卡車到工廠和倉庫，都將由機器人和 AI 實現。」他還指出：「NVIDIA 的 Omniverse 數位雙胞胎作業系統和 Cosmos 物理 AI 是數位化世界實體產業的基礎庫。」

Cosmos 世界基礎模型旨在加速物理 AI 的發展

包括 1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot、IntBot、Neura Robotics、Skild AI、Uber、Virtual Incision、Waabi 和 XPENG 等公司是最早採用 Cosmos 的公司之一。 | 來源：英偉達 (NVIDIA)

除了 Omniverse 的更新外，英偉達還推出了 Cosmos，這是一個由生成性世界基礎模型、高級標記器、護欄和加速視頻處理管道組成的平台，旨在推進物理 AI 系統（如自動駕駛車輛和機器人）的發展。

該公司表示，物理 AI 模型的開發成本高昂，並需要大量的現實數據和測試。Cosmos 世界基礎模型（WFMs）為開發者提供了一種簡單的方法，以生成大量基於物理的真實感合成數據，來訓練和評估他們現有的模型。開發者還可以通過微調 Cosmos WFMs 來建立自定義模型。

英偉達指出，Cosmos 的開放模型套件使開發者能夠根據目標應用的需求，使用數據集（例如自動駕駛車輛行駛或機器人在倉庫中導航的視頻錄像）來自定義 WFMs。

該公司表示，它設計 WFMs 以支援物理 AI 的研究和開發。WFMs 可以從多種輸入（如文本、圖像和視頻）以及機器人的感測器或運動數據生成基於物理的視頻。

黃仁勳表示：「機器人的 ChatGPT 時刻即將來臨。像大型語言模型一樣，世界基礎模型對於推進機器人和自動駕駛車輛的發展至關重要，但並非所有開發者都有專業知識和資源來訓練自己的模型。」他還說：「我們創建 Cosmos 是為了讓物理 AI 更加普及，讓每位開發者都能接觸到通用機器人技術。」

英偉達表示，Cosmos 模型將以開放模型許可的方式提供，以加速機器人、AI 和自動駕駛車輛社群的工作。開發者可以在英偉達 API 目錄中預覽首批模型，或從英偉達 NGC 目錄或 Hugging Face 下載模型和微調框架。

英偉達也更新了 Isaac

英偉達 Isaac 是一個加速庫、應用框架和 AI 模型的平台，該公司表示可以加速 AI 機器人的開發。它由四個不同的應用組成：Isaac Sim、Isaac Lab、Isaac Manipulator 和 Isaac Perceptor。

英偉達 Isaac Sim 是一個基於 NVIDIA Omniverse 的參考應用，使用戶能夠在基於物理的虛擬環境中開發、模擬和測試 AI 驅動的機器人。Isaac Sim 4.5 將提供多項重大變更，包括：

• 參考應用模板
• 改進的統一機器人描述格式 (URDF) 匯入和設置
• 改進的物理模擬和建模
• 新的關節可視化工具
• 模擬準確性和統計數據
• NVIDIA Cosmos 世界基礎模型

英偉達 Isaac Lab 是一個開放源碼的統一框架，用於機器人學習，以訓練機器人政策。Isaac Lab 建立在 NVIDIA Isaac Sim 之上，幫助開發者和研究人員更有效地構建智能、可適應的機器人，並具備強大的感知能力和模擬訓練的政策。更新版本的 Isaac Lab 包括性能和可用性改進，如平鋪渲染和其他生活質量的改進。

英偉達 Isaac Manipulator 建立在 ROS 2 上，是一組加速的 NVIDIA CUDA 庫、AI 模型和參考工作流程。它現在包括新的端到端參考工作流程，用於取放和物體跟隨，使用戶能夠快速開始基本的工業機器人臂任務，包括物體跟隨和取放。

最後，英偉達 Isaac Perceptor 也建立在 ROS 2 上，是一組庫、模型和參考工作流程，用於開發自主移動機器人 (AMRs)。它使 AMRs 能夠在倉庫或工廠等非結構化環境中感知、定位和運作。

英偉達表示，其最新更新在動態環境中顯著改善了 AMR 的環境感知和運作效率。這些改進包括新的端到端視覺同時定位與地圖建構 (SLAM) 參考工作流程、新的運行 nvblox 的示例，使用多個攝像頭進行 3D 場景重建，並檢測人員和動態場景元素，以及通過在多個 RGB-D 攝像頭上運行 Isaac Perceptor 來改善 D 場景重建。

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