AI在线 AI在线

英伟达发布全新 Cosmos Reason 模型,加速机器人与物理 AI 发展

英伟达周一在 SIGGRAPH 大会上发布了一系列面向机器人开发者的全新世界 AI 模型、库及基础设施,其中最引人关注的是参数规模达70亿的“推理型”视觉语言模型 Cosmos Reason,专为物理 AI 应用与机器人设计。 此次加入现有 Cosmos 系列的还包括 Cosmos Transfer-2,可基于3D 模拟场景或空间控制输入加速生成合成数据,以及一款更强调速度优化的精简版 Cosmos Transfer。 英伟达表示,这些模型可用于生成训练机器人和 AI 智能体所需的合成文本、图像和视频数据集。

英伟达周一在 SIGGRAPH 大会上发布了一系列面向机器人开发者的全新世界 AI 模型、库及基础设施,其中最引人关注的是参数规模达70亿的“推理型”视觉语言模型 Cosmos Reason,专为物理 AI 应用与机器人设计。

此次加入现有 Cosmos 系列的还包括 Cosmos Transfer-2,可基于3D 模拟场景或空间控制输入加速生成合成数据,以及一款更强调速度优化的精简版 Cosmos Transfer。英伟达表示,这些模型可用于生成训练机器人和 AI 智能体所需的合成文本、图像和视频数据集。

英伟达

据介绍,Cosmos Reason 具备记忆与物理理解能力,能够作为规划模型推断实体智能体的下一步行动,应用场景包括数据筛选、机器人规划与视频分析。

英伟达还发布了新的神经重建库,其中包含一种利用传感器数据将现实世界以3D 方式模拟的渲染技术。该技术也将被整合进开源模拟器 CARLA 这一广受开发者欢迎的平台。此外,Omniverse 软件开发套件也迎来了更新。

在硬件与平台方面,公司推出了适配机器人开发工作流的全新服务器——Nvidia RTX Pro Blackwell Server,提供统一架构支持;以及基于云端的管理平台 Nvidia DGX Cloud。

这一系列发布,显示出英伟达正加速布局机器人领域,力求在 AI 数据中心之外,为其 AI GPU 寻找下一个重大应用场景。

相关资讯

​Nvidia 发布新 AI 模型Alpamayo-R1,推动自动驾驶研究向前迈进

​Nvidia 发布新 AI 模型Alpamayo-R1,推动自动驾驶研究向前迈进

近日,Nvidia 在加州圣地亚哥举行的 NeurIPS AI 大会上宣布了一系列新基础设施和 AI 模型,旨在为物理 AI 的发展奠定基础,包括可以感知和与真实世界互动的机器人和自动驾驶车辆。 其中,最引人注目的是 Alpamayo-R1,这是一款专为自动驾驶研究而设计的开放推理视觉语言模型。 Nvidia 称这是首个聚焦于自动驾驶的视觉语言行为模型,能够处理文本和图像,帮助车辆 “看” 到周围环境并做出相应决策。
12/2/2025 10:51:01 AM AI在线
英伟达扔下“物理 AI”重弹:开源自动驾驶推理模型Alpamayo-R1,让车辆先“思考”再踩油门

英伟达扔下“物理 AI”重弹:开源自动驾驶推理模型Alpamayo-R1,让车辆先“思考”再踩油门

加州圣迭戈电——在NeurIPS2025现场,英伟达发布首款面向L4级自动驾驶的推理视觉语言动作模型Alpamayo-R1,并同步上线GitHub与Hugging Face。 新模型基于今年8月推出的Cosmos-Reason系列,可一次性处理摄像头、激光雷达与文本指令,先内部推理再输出驾驶决策,官方称其给车辆注入“人类常识”。 Alpamayo-R1亮点一览:- 统一架构:视觉 语言 动作三模态端到端训练,避免分模块误差叠加- 推理链路:Cosmos思维链让模型对“前车急刹、行人横穿”等场景进行多步推演,再输出加速/制动/转向信号- 即开即用:权重、推理脚本与评估工具一并打包进“Cosmos Cookbook”,开发者可按需微调英伟达首席科学家Bill Dally表示,机器人与自动驾驶将是下一波AI浪潮的核心,“我们要做所有机器人的大脑”。
12/2/2025 10:51:12 AM AI在线
清北联合推出Motion Transfer,比肩Gemini Robotics,让机器人直接从人类数据中端到端学习技能

清北联合推出Motion Transfer,比肩Gemini Robotics,让机器人直接从人类数据中端到端学习技能

本文的作者来自清华大学、北京大学、武汉大学和上海交通大学,主要作者为清华大学硕士生袁承博、武汉大学本科生周睿和北京大学博士生刘梦真,通讯作者为清华大学交叉信息研究院的高阳助理教授。 近期,Google DeepMind 发布新一代具身大模型 Gemini Robotics 1.5,其核心亮点之一便是被称为 Motion Transfer Mechanism(MT)的端到端动作迁移算法 —— 无需重新训练,即可把不同形态机器人的技能「搬」到自己身上。 不过,官方技术报告对此仅一笔带过,细节成谜。
11/5/2025 12:59:00 PM 机器之心