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进入全宇宙：OpenUSD工作流程推动物理AI在机器人和自动驾驶汽车中的应用
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
物理AI模型能够理解指令并执行复杂动作，推动机器人和自动驾驶汽车的发展。NVIDIA的Omniverse与OpenUSD结合，帮助开发者生成合成数据，加速物理AI的训练与评估。Cosmos平台提供生成模型，支持开发者创建3D场景并生成视频，提高AI系统开发效率。
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关键要点
- 物理AI模型能够理解指令并执行复杂动作，推动机器人和自动驾驶汽车的发展。
- NVIDIA的Omniverse与OpenUSD结合，帮助开发者生成合成数据，加速物理AI的训练与评估。
- Cosmos平台提供生成模型，支持开发者创建3D场景并生成视频，提高AI系统开发效率。
- Cosmos的世界基础模型可以生成大量基于物理的合成数据，帮助训练和评估AI。
- 与Omniverse结合后，Cosmos能够快速生成多样化的训练数据，加速物理AI系统的开发。
- 领先的机器人和汽车公司已经开始采用Cosmos平台。
- Cosmos WFMs为各行业提供统一框架，加速大规模AI模型的开发、训练和部署。
- NVIDIA提供了多种资源和课程，帮助开发者优化OpenUSD工作流程。
❓
延伸问答
物理AI模型的主要功能是什么？
物理AI模型能够理解指令并执行复杂动作，推动机器人和自动驾驶汽车的发展。
NVIDIA的Omniverse与OpenUSD如何结合？
NVIDIA的Omniverse与OpenUSD结合，帮助开发者生成合成数据，加速物理AI的训练与评估。
Cosmos平台的主要优势是什么？
Cosmos平台提供生成模型，支持开发者创建3D场景并生成视频，提高AI系统开发效率。
如何利用Cosmos生成合成数据？
开发者可以使用Omniverse创建3D场景，然后将输出输入到Cosmos中生成控制视频和变体，从而快速生成大量训练数据。
哪些公司已经开始采用Cosmos平台？
领先的机器人和汽车公司，如Uber、XPENG等，已经开始采用Cosmos平台。
Cosmos WFMs对各行业的影响是什么？
Cosmos WFMs为各行业提供统一框架，加速大规模AI模型的开发、训练和部署，推动创新和运营效率。
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