Cosmos

Cosmos – 英伟达推出的生成式世界基础模型平台

Cosmos是什么

Cosmos是英伟达推出的一款生成式世界基础模型平台，旨在推动物理人工智能（AI）系统的发展，尤其在自动驾驶和机器人领域。它能够接受用户提供的文本、图像或视频提示，生成逼真的虚拟世界状态，为自动驾驶和机器人应用提供独特的视频输出。该平台集成了生成式世界基础模型、高级标记器和加速视频处理管道，帮助开发者创造出丰富的基于物理的合成数据，显著减少对真实数据的依赖。此外，Cosmos还具备安全防护机制，确保数据的安全与合规，开发者可以通过微调Cosmos模型，打造符合特定应用需求的定制AI模型。

Cosmos的主要功能

• 虚拟世界状态生成：Cosmos能够根据文本、图像或视频的提示，生成高度仿真的虚拟世界状态，特别适用于自动驾驶和机器人应用。
• 生成式模型：该平台利用生成式模型快速生成与真实场景相似的数据，帮助开发者有效训练和评估现有的AI模型。
• 高级标记器与数据处理：Cosmos集成了高级标记器和加速视频处理管道，使生成的数据在后续模型训练中发挥更大作用。
• 安全与合规：平台提供安全防护机制，确保数据在使用过程中的安全性和合规性。
• 开放模型许可：Cosmos将以开放模型许可的形式在Hugging Face和NVIDIA NGC目录中发布，支持开发者进行定制化应用。

Cosmos的技术原理

• 生成式世界基础模型（WFM）：Cosmos使用最先进的生成式模型技术，包括扩散模型和自回归Transformer模型，能够生成与现实世界场景高度相似的合成数据。
• 高级标记器（Cosmos Tokenizer）：该标记器采用复杂的编码器-解码器结构，结合3D因果卷积和注意力机制，有效处理时空信息，将图像和视频转化为高压缩率的高质量标记，为AI模型提供更高效的视觉数据。
• 加速视频处理管道（NeMo Curator）：Cosmos具备一个加速视频处理管道，可以在较短时间内处理大量视频数据，例如，NeMo Curator在14天内处理2000万小时的视频数据。

Cosmos的模型系列

Nano模型

• 特点：适合低延迟和实时应用。
• 参数规模：约40亿参数。
• 应用场景：理想用于需要快速响应的应用，如实时视频分析和基础机器人控制任务。

Super模型

• 特点：提供高性能基准。
• 参数规模：约70亿参数。
• 应用场景：适合需要较高性能和精度的应用，例如自动驾驶车辆的环境感知与决策支持，以及复杂机器人任务的模拟和训练。

Ultra模型

• 特点：追求极致的质量与精确度。
• 参数规模：约140亿参数。
• 应用场景：专为对精度和质量要求极高的应用设计，如高精度的自动驾驶模拟、复杂的工业机器人操作等。

Cosmos的项目地址

• 项目官网：https://research.nvidia.com/publication/2025-01_cosmos
• Github仓库：https://github.com/NVIDIA/Cosmos
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/nvidia/cosmos
• 技术论文：https://d1qx31qr3h6wln.cloudfront.net/publications/NVIDIA%20Cosmos

Cosmos的应用场景

• 驾驶环境模拟：Cosmos能够生成在不同天气和路况下的合成数据，为自动驾驶系统的训练提供多样化的场景。
• 策略模型优化：通过生成真实感极强的驾驶场景，Cosmos协助自动驾驶系统在模拟环境中进行强化学习，优化决策策略并测试在不同场景下的表现。
• 复杂环境适应性训练：Cosmos为机器人提供复杂环境的实时模拟，帮助其感知系统通过合成数据进行训练。
• 导航与任务执行：基于Cosmos生成的虚拟世界状态，机器人可以更准确地理解和适应周围环境，从而实现精确的导航和任务执行。
• 逼真场景生成：Cosmos能够创建高度真实的虚拟世界状态，适合于虚拟现实游戏和仿真训练。开发者可以使用Omniverse创建三维场景，通过Cosmos将其转化为逼真的环境，供机器人在模拟中进行训练。
• 工业数字孪生：结合NVIDIA的Omniverse与Cosmos，可以构建工业数字孪生环境，用于工厂和仓库的模拟、测试与优化，从而在复杂的生产设施和配送网络中提升设计、操作及优化能力。

Cosmos的应用案例

• Uber自动驾驶开发：Uber作为首批采用Cosmos的平台之一，借助生成式AI的能力，加速了安全且可扩展的自动驾驶解决方案的研发，为其自动驾驶系统提供丰富的合成数据，帮助其在不同驾驶场景中进行模型训练和优化，从而提升自动驾驶技术的安全性和可靠性。
• 小鹏汽车模拟训练：小鹏汽车利用Cosmos平台生成多样化的合成驾驶数据，以进行自动驾驶算法的模拟训练。在模拟雨雪、雾霾等恶劣天气及城市道路、高速公路等不同路况的场景中，自动驾驶系统得以学习如何更好地感知环境、做出决策和执行操作，从而提高算法在真实街景中的表现。
• 1X机器人动态规划：1X公司利用Cosmos的仿真引擎，为机器人提供高保真的力学、学和动态交互建模能力。通过闭环模拟，1X的机器人能够在虚拟环境中进行动态规划与环境适应性优化，从而在实际应用中实现更精确的导航和任务执行。