交通运输领先企业率先采用NVIDIA Cosmos平台

交通运输领先企业率先采用 Cosmos 平台。

支撑自动驾驶汽车开发有三个关键计算平台：NVIDIA DGX 平台用于在数据中心训练基于 AI 的堆栈；运行在NVIDIA OVX 平台上的NVIDIA Omniverse 平台，用于仿真和合成数据的生成；以及车载计算平台NVIDIAAGX，用于处理实时传感器数据以实现安全驾驶。

这三个专为特定用途打造的全栈平台，共同实现软件开发的持续改进，加速性能及安全性的提升。

NVIDIA 在 CES 发布了NVIDIA Cosmos。Cosmos 由先进的生成式世界基础模型（WFMs）、高级 tokenizer、护栏以及加速视频处理管线组成，旨在推动自动驾驶汽车和机器人等物理 AI 系统的发展。

随着 Cosmos 加入到三个计算平台方案中，开发者将获得一个数据飞轮，它能将数千英里的人类驾驶里程转化为数十亿英里的虚拟驾驶里程，从而提升训练数据的质量。

NVIDIA AI 研究副总裁 Sanja Fidler 表示：“自动驾驶汽车数据工厂飞轮由车队收集数据、精确的 4D 重建以及 AI 组成，可生成场景和交通变化，用于进行训练和闭环评估。利用 NVIDIA Omniverse 平台、Cosmos 以及配套的 AI 模型，开发者能够生成合成驾驶场景，将训练数据提升几个数量级。”

NVIDIA 全球副总裁 Norm Marks 表示：“开发物理 AI 模型通常需要大量资源并且成本高昂，开发者需要获取真实世界的数据集，并对其进行筛选、整理和准备，以便用于训练。Cosmos 通过生成式 AI 加速了这一过程，使自动驾驶汽车和机器人领域的 AI 模型开发变得更智能、更快速、更精确。”

交通运输领域的领先企业也在使用 Cosmos 构建适用于自动驾驶汽车的物理 AI。其中包括：

Waabi 是一家致力于开发物理世界生成式 AI 的先驱。该公司将使用 Cosmos 搜索和整理用于自动驾驶汽车软件开发和仿真的视频数据。

Wayve 是一家致力于开发自动驾驶 AI 基础模型的公司。该公司正在评估使用 Cosmos 搜索用于提高安全性和验证的极端驾驶场景。

自动驾驶汽车工具链提供商 Foretellix 将使用 Cosmos 与 NVIDIA Omniverse Sensor RTX API 大规模评估和生成高保真测试场景与训练数据。

此外，共享出行巨头 Uber 正在与 NVIDIA 合作，共同加速自主出行服务的发展。Uber 丰富的驾驶数据集在与 Cosmos 平台和 NVIDIA DGX Cloud 的功能结合后，将帮助自动驾驶汽车合作伙伴更加高效地构建更强大的 AI 模型。

可用性

Cosmos 世界基础模型现可在 Hugging Face 和 NVIDIA NGC 目录上以开放模型许可获得，并且很快将以经过全面优化的 NVIDIA NIM 微服务推出。