智猩猩出品
策划：家祥
物理 AI 正在从数字世界走向现实世界。 与生成文本或代码不同，物理 AI 面向辅助驾驶、机器人等真实世界中的自主系统。这些系统需要在物理环境中完成实时感知、理解、推理与执行复杂动作，其开发涉及数据生成、仿真、策略训练、评估和部署等复杂工作流。当前，物理 AI 正加速落地智能汽车辅助驾驶、工业机器人等关键领域，推动 AI 从“能聊天”迈向“能行动”。
然而，物理 AI 的大规模落地仍面临三重瓶颈。其一，仿真与真实的鸿沟：在虚拟空间中训练的动作策略迁移到真实世界时，光影、摩擦、碰撞等细节偏差极易导致模型失效。其二，长尾数据的匮乏：开放环境中极端场景无穷尽，而真实路采数据中高风险场景出现概率极低，依赖自然采集难以满足模型训练对数据数量与质量的要求。其三，实时决策的延迟：物理 AI 系统需要在毫秒级时间内完成感知、推理与行动规划，对边缘端算力提出了极高要求。
面对这些挑战，NVIDIA 构建了从软件到硬件的完整加速方案。在软件层面，NVIDIA 推出了面向 Physical AI 的全模态世界模型体系 Cosmos™ 3，旨在通过统一模型连接理解、生成、仿真与行动能力。辅助驾驶是 Cosmos 3 服务的三大 Physical AI 核心领域之一，贯穿了从理解、生成到行动的全部能力，一个模型即可覆盖驾驶感知、世界仿真和轨迹规划。
同时，Cosmos 3 还开源了 SDG-DriveSim 合成数据集，重点覆盖加塞、人车交互、变道、绕障、恶劣天气、紧急车辆等真实车队难以采集的长尾安全关键场景。该数据集通过时段、天气、路面材质、车辆/行人资产的确定性排列组合让模型学会分离场景内容与环境因素，提供 4 相机与 7 相机全景环视两种相机配置。对辅助驾驶行业而言，Cosmos 3 可同时充当数据增广引擎、闭环仿真器、驾驶 VLM 和下游专用模型的强力基座，是一个真正面向辅助驾驶全栈的开源世界模型。在硬件层面，凭借 NVIDIA Blackwell 架构强大的计算能力，为物理 AI 在辅助驾驶、具身机器人等领域的规模化应用落地提供了坚实的算力底座。
7月21日14点，智猩猩策划推出的「2026智猩猩公开课 NVIDIA 加速物理 AI 专场」将开讲。NVIDIA 汽车行业解决方案架构师邵浩楠、丽台科技技术架构师李宝国两位主讲人，将分别围绕《NVIDIA Cosmos™ 3: 以全模态世界模型驱动 Physical AI》、《NVIDIA Blackwell：加速物理 AI 落地与应用》带来主题分享。
主题介绍
主题：《NVIDIA Cosmos™ 3: 以全模态世界模型驱动 Physical AI》
主讲人：NVIDIA 汽车行业解决方案架构师 邵浩楠
概要：
NVIDIA Cosmos 3 是一套面向 Physical AI 的全模态世界模型体系，旨在通过统一模型连接理解、生成、仿真与行动能力。
本次分享将介绍 Cosmos 3 的模型架构和设计，详解 Cosmos 3 在语言、图像、视频、音频和动作等多模态上的核心能力，并介绍如何快速通过 Cosmos framework 接入进行推理和后训练，以及在机器人汽车领域的使用场景。
辅助驾驶是 Cosmos 3 服务的三大 Physical AI 核心领域之一，贯穿了从理解、生成到行动的全部能力：一个模型即可覆盖感知理解、世界仿真和轨迹规划。
主题：《NVIDIA Blackwell：加速物理 AI 落地与应用》
主讲人：丽台科技技术架构师 李宝国
概要：
本次公开课将围绕 NVIDIA Blackwell 架构展开，探讨 NVIDIA 产品和技术如何驱动 AI 向物理 AI 演进。重点解析 NVIDIA GPU 的核心性能优势及其在多场景下的应用价值；并分享 NVIDIA 在物理 AI 与工业 AI 领域中的关键场景落地，包括工业设计、机器人仿真、合成数据生成、工厂数字孪生等，展示其如何助力加速物理 AI 在现实世界中的应用。
如何观看与学习
对此次专场感兴趣的朋友，可以扫描下方二维码添加小助手萝拉进行报名。已经添加萝拉的老朋友，可以给“萝拉”私信，发送“物理AI”即可报名。我们会为报名成功的朋友推送开讲地址。
