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北京时期 1 月 7 日，黄仁勋和 14 台东谈主形机器东谈主同期出当今 2025 年 CES 展会的舞台上。

这一幕似曾判辨，就在 2024 年 3 月，黄仁勋曾同期与 9 家东谈主形机器东谈主亮相英伟达 GTC 大会的舞台。

（2024 年 3 月，黄仁勋与 9 台东谈主形机器东谈主在英伟达 GTC 大会）

彼时，黄仁勋发布英伟达东谈主形机器东谈主通用基础模子 Project GR00T，认真通知进驻东谈主形机器东谈主奇迹商。Project GR00T 就像匡助机器东谈主变得更贤达的大脑，在 GR00T 的迷惑之下，机器东谈主大致默契当然言语，并通过不雅察东谈主类行为效法动作，从而适当现实环境并与之交互。

与 GTC 大会不同的是，黄仁勋此次在 CES 上要点发布的是宇宙基础模子开发平台 Cosmos，它提供了一种肤浅的圭臬来生成大批基于物理宇宙的合成数据。

Cosmos 不错通过文本、图像或视频的教导，生成高度仿真实臆造宇宙，它基于 2000 万小时的视频进行闇练，分为自清雅模子和扩散模子两类。

与其它合成数据生成平台不同的是，Cosmos 大致默契这个宇宙，比如它不错默契几何空间、摩擦力和重力，何况压缩"臆造"与"现实"之间的差距。

关于具身智能而言，这是一个热切冲破，因为它匡助东谈主形机器东谈主处治泛化谈路上的最大瓶颈之一"高质料数据稀缺"问题，为东谈主形机器东谈主感知环境创建传神的环境和感知物体。

与黄仁勋扫数出当今 CES 舞台上的 1X、Agile Robots、Agility、Figure、傅立叶、波士顿能源等 14 家东谈主形机器东谈主，皆是英伟达 Cosmos 平台的种子用户。

那么，在这之前，东谈主形机器东谈主数据集合际遇了哪些难点？Cosmos 对处治这些难点产生哪些价值？

高质料数据瓶颈成为东谈主形机器东谈主泛化难题

通用东谈主形机器东谈主，需要领有任务泛化智力。

但咫尺非论是老牌东谈主形机器东谈主波士顿能源 Atlas，照旧新兴的擎天柱、Figure 等，它们在执行场景的哄骗还停留在单点任务处理上。比如，擎天柱学会了叠衣裳，然而又要再行闇练才能学会叠被子。也等于说，它们在完成一个任务后，不具备自主判断下一个任务要作念什么的智力。

而扼制东谈主形机器东谈主领有泛化智力的最大要素，等于高质料数据的稀缺。即便 Agility 旗下的 Digit 机器东谈主整天泡在亚马逊工场里打工，领有自然的丰富场景数据学习环境，它的首席期间官 Pras Velagapudi 依旧暗意："数据稀缺性和多变性是机器东谈主从环境中凯旋学习的枢纽挑战。"

机器东谈主需要高质料的数据，不然可能会导致主张误判或任务失败，甚而作念出不适当的行为。比如，一个涂抹酱汁的机器东谈主可能会把酱汁洒一地，一个医疗手术机器东谈主可能会用手术刀伤到东谈主类。

为了给机器东谈主集合到高质料数据，阐发机器东谈主是否与实在宇宙构兵，时常会从现实宇宙中集合实在数据，集合表情有两种：

1. 顺利构兵数据（真机数据）：机器东谈主用我方的传感器与物理宇宙顺利交互。比如波士顿能源的液压 Atlas 在实验室"跑酷"，Figure02 机器东谈主在好意思国斯帕坦堡良马车厂打工。

2. 曲折构兵数据（东谈主工戒指数据）：通过东谈主类操作让机器东谈主与物理宇宙构兵并纪录，比如此坦福的炒菜机器东谈主 Aloha 等于东谈主类戒指机械臂进行操控的。

关于机器东谈主而言，最假想的数据集合表情是通过机器东谈主骨子直构兵达物理宇宙，这种表情能让机器东谈主准确默契实在的环境，也等于真机数据。

但集合真机数据需要付出大批时期和资金资本。

最初，必须要让机器东谈主部署在执行环境中，但大多数东谈主形机器东谈主受限于通顺期间水平，只可待在受限的实验室环境。

这就很难通过范围化联接化表情让机器东谈主高效完成数据集合。就像父母们既但愿孩子领有丰富的学问面，却又将孩子关在家中韬光晦迹，在受限的环境里，他们无法默契外面的宇宙有多大。

于是，必须耗尽大批时期去搭建各式场景，让机器东谈主作念"题海战略"。

其次，机器东谈主学习新技巧的效率卓著低下。比如，机器东谈主学会了拿苹果，转而去学习取盘子，又要再行经过大批学习。

于是，计划东谈主员试图寻求曲折的办法，使用东谈主力四肢辅助，匡助机器东谈主普及学习效率，也等于良友遥控，东谈主走到那边，机器东谈主也不错随着学到那边，但这个表情的资本依旧腾贵。

2024 年齿首爆火的炒菜机器东谈主 Aloha，给与了一个意旨的决策集合数据，基本想路是成立两个机器东谈主手臂，让它们相互镜像，东谈主类不错鼓舞一个手臂，另一个手臂则践诺任务，比如提起一个积木。通过反复演示（比如 50 次），机器东谈主不错学习如何完成特定任务。

尽管 Aloha 使用了低资本的手臂，但每个也要大致 5000 好意思元，为了完成这项闇练，至少需要 4 个机械臂大致 2 万好意思金，而这执行上也曾是相比低的资本了，时常工业手臂可能价值数十万好意思元。

智元机器东谈主姜青松曾在 2024 年 8 月份智元机器东谈主发布会上算了一笔账，智元机器东谈主策划栽种的采样厂包含 100 台采样机器，对应 150 位工东谈主，主张是但愿每个工东谈主每天集合 1000 条数据，按照 0.4 元 / 条的资本盘算，150 位工东谈主则意味着采样厂日均资本高达 6 万元。

东谈主形机器东谈主变得更智能，需要在更短的时期里赢得更多的高质料数据。

东谈主形机器东谈主数据卡点被英伟达 Cosmos 攻克？

为了处治低资本赢得高质料数据问题，许多东谈主启动尝试给与合成数据。

合成数据并不单在机器东谈主场景使用，大模子、自动驾驶等许多需要闇练东谈主工智能、需要数据补助的场景皆在使用合成数据。

但合成数据也存在问题，就像至亲繁衍，淌若使用合成数据向上一定比例，反而会让数据质料着落。

2023 年，莱斯大学和斯坦福大学的计划东谈主员发布了一项计划，标明过度依赖合成数据进行闇练可能会导致模子的质料和各种性着落。计划指出，采样偏差形成的合成数据，不成充分代表实在宇宙，何况会在经过多轮闇练后，导致模子的各种性冉冉退化。

前 OpenAI 创举成员 Karpathy 在接受采访时暗意，模子在闇练时可能会出现一种"静默崩溃"的情况，肤浅来说，诚然单个输出看起来时常，但淌若你看扫数数据的散布，就会发现它空泛各种性，变得单一。这关于合成数据生成来说是个问题，因为合成数据需要包含丰富的变化和各种性（也等于"熵"），不然就会生成一个过于单一、不实在的数据集。

因此，如何用相比低的资本，赢得接近实在宇宙的数据，成为包括机器东谈主在内等行业需要冲破的枢纽。

于是就有了数字孪生，数字孪生并不是一个新看法，它用臆造模子来"复制"一个实在物体、开发或系统，咫尺，数字孪生也曾在制造业、医疗等领域得到了哄骗，但数字孪生的准确性和恶果取决于所集合数据的质料。淌若数据不竣工、存在伪善或不准确，臆造模子的施展就会受到影响。

但四肢宇宙模子，英伟达 Cosmos 平台和以往的合成数据器用皆不相通，在英伟达公布的 Cosmos 论文中，对宇宙模子的形色是：

"宇宙基础模子等于一种阐发当年发生的事和刻下变化，来展望改日会若何的器用。"

肤浅来说，Cosmos 是一种肖似"展望改日"的器用。它能把实在宇宙的措施整理好，阐发刻下的情况估量接下来会发生什么，然后告诉自动驾驶汽车或机器东谈主该若何作念。比如，假定前边有清贫物，模子会展望它可能出动的标的，并领导汽车或机器东谈主作念出响应。

这套器用是咫尺第一款成心为闇练 AI、自动驾驶和机器东谈主的宇宙模子。

此外，黄仁勋在会场还演示了将 Cosmos 与英伟达 Omniverse 平台颐养使用的功效，开发者不错基于 Omniverse 创建臆造的三维场景，再重复使用 Cosmos 生成与实在宇宙高度不异的场景，以便于开发者用于模子闇练。

（左侧：Omniverse 制作的臆造仿真宇宙 右侧：重复 Cosmos 生成的恶果）

在这个历程中，Cosmos 关于机器东谈主数据瓶颈最大的匡助，是用最低的资本，来恬逸臆造数据与物理宇宙数据的极度。

但 Cosmos 生成的合成数据惟恐能总共代替实在数据的作用。合成数据与实在数据各有上风，它们是一种互补干系，这少量从黄仁勋和马斯克近期的不雅点中也不错看出。

阐发 TechCrunch 报谈，马斯克在 2024 年 12 月也发表了关于 AI 数据的看法，他赞同东谈主工智能行业也曾达到"数据峰值"的说法，"补充现实宇宙数据的独一圭臬是使用合成数据"。

意旨的是，黄仁勋在 2025 年 CES 后的采访中暗意，Cosmos 生成的合成数据无法替代实在数据，并以为自动驾驶应该尽可能使用实在数据，何况颂赞马斯克的特斯拉汽车工场领有大批行驶数据。

他们一个领有高成立的仿真数据生成平台，一个领有丰富的自动驾驶数据资源，在遵守各自阵脚的同期欧洲杯体育，却也皆在玩赏着对方的领域。