NVIDIA宣布开放物理AI数据工厂蓝图以加速机器人、视觉AI代理和自动驾驶汽车的发展

新闻摘要：

• Blueprint 能够对视觉 AI 代理、机器人和自动驾驶车辆的物理 AI 模型进行大规模数据处理和管理、合成数据生成、强化学习和评估。
• 包括微软 Azure 和 Nebius 在内的云服务提供商提供了将世界级计算转变为代理驱动的交钥匙数据生产引擎的蓝图。
• 领先的物理人工智能开发商 FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、Skild AI、Uber 和 Teradyne Robotics 正在利用该蓝图加速机器人、视觉人工智能代理和自动驾驶汽车的开发。
  

加州圣何塞，2026 年 3 月 16 日（GLOBE NEWSWIRE） —— NVIDIA 今日宣布推出 NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint，这是一个开放的参考架构，它统一并自动化了训练数据的生成、增强和评估方式，从而降低了大规模训练物理 AI 系统的成本、时间和复杂性。

该蓝图使开发人员能够使用 NVIDIA Cosmos™ 开放世界基础模型和领先的编码代理，将有限的训练数据转换为大型、多样化的数据集——包括在现实世界中捕获的罕见边缘案例和长尾场景，这些案例和场景成本高昂、耗时且通常不切实际。

NVIDIA正与微软Azure和Nebius合作，将这一开放蓝图集成到其云基础设施和服务中，使开发者能够将加速的计算能力转化为海量训练数据。领先的物理人工智能开发商FieldAI、Hexagon Robotics、 Linker Vision 、Milestone Systems、RoboForce、Skild AI、Teradyne Robotics和Uber正在利用该蓝图加速机器人、视觉人工智能代理和自动驾驶汽车的开发。

“物理人工智能是人工智能革命的下一个前沿领域，其成功取决于生成海量数据的能力，”NVIDIA Omniverse 和仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 表示。“我们与云领域的领导者携手，正在提供一种新型的智能体引擎，将计算转化为高质量数据，从而赋予下一代自主系统和机器人生命。在这个新时代，计算即数据。”

用于物理人工智能开发的统一引擎
物理人工智能遵循扩展规律：随着数据、计算和模型容量的增长，性能也会提升。物理人工智能数据工厂蓝图作为一个统一的参考架构，通过模块化、自动化的工作流程，帮助团队将原始数据转化为可用于模型的训练集：

• 整理和搜索：NVIDIA Cosmos Curator处理、提炼和标注大规模真实世界和合成数据集。
• 增强和倍增： Cosmos Transfer 以指数级扩展和多样化精选数据，倍增真实和模拟输入，以更好地捕捉不同环境和光照条件下的罕见和长尾场景。
• 评估和验证：NVIDIA Cosmos Evaluator由 Cosmos Reason 提供支持，现已在 GitHub 上提供，可自动对生成的数据进行评分、验证和筛选，以确保物理准确性和训练准备情况。
  

NVIDIA 正在使用物理 AI 数据工厂蓝图来训练和评估 NVIDIA Alpamayo，这是世界上首个面向长尾自动驾驶的基于开放式推理的视觉语言动作模型。Skild AI 正在应用该蓝图来推进通用机器人基础模型的开发，而 Uber 则利用它来加速自动驾驶汽车的研发。

大规模代理驱动编排
许多机器人开发人员没有能力搭建和管理大规模生成数据所需的复杂人工智能基础设施。

NVIDIA OSMO是一个开源编排框架，它统一管理跨计算环境的这些工作流程，减少手动任务，使开发人员能够专注于构建他们的模型。

OSMO 现在与 Claude Code、OpenAI Codex 和 Cursor 等领先的编码代理集成，从而实现 AI 原生操作，其中代理主动管理资源、解决瓶颈并加速大规模模型交付。

为全球物理人工智能生态系统提供动力
云服务提供商在提供加速人工智能基础设施、机器学习操作和编排服务方面发挥着至关重要的作用，这些服务是开发人员构建和大规模部署物理人工智能所必需的。

微软 Azure 正在将物理 AI 数据工厂蓝图集成到现已在 GitHub 上发布的开放式物理 AI 工具链中。该蓝图可与 Azure 服务（包括 Azure IoT Operations、Microsoft Fabric、实时智能、Microsoft Foundry 和 GitHub Copilot）集成，从而提供企业级、代理驱动的工作流，用于快速、大规模地训练和验证物理 AI 系统。

FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision 和 Teradyne Robotics 是首批测试 Azure 物理 AI 工具链的公司之一，该工具链旨在加速和扩展其感知、移动和强化学习管道中的数据生成、增强和评估。

Nebius 已将 OSMO 集成到其 AI 云平台中，使开发人员能够利用该蓝图部署满足其需求的生产就绪型数据管道。Nebius 的基础设施为端到端的物理 AI 堆栈提供支持，融合了 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell 服务器版 GPU、超高速对象存储、原生数据管理和标注、无服务器执行以及内置的托管推理功能。

早期用户 Milestone Systems、Voxel51 和 RoboForce 正在利用 Nebius 基础设施的蓝图来加速视频分析 AI 代理、自动驾驶汽车和工业人形机器人的模型开发。

NVIDIA 物理 AI 数据工厂蓝图预计将于 4 月在 GitHub 上发布。

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