盖世汽车讯据外媒报道，为了教导自主机器人和车辆如何与物理世界互动需要大量高质量数据，英伟达在GTC2025大会上先不发布用于构建下一代物理AI的海量开源数据集，可以帮助研究人员和开发人员启动难度极高的物理AI项目。 开发人员可以直接使用这...
盖世汽车讯 据外媒报道，为了教导自主机器人和车辆如何与物理世界互动需要大量高质量数据，英伟达在GTC 2025大会上先不发布用于构建下一代物理AI的海量开源数据集，可以帮助研究人员和开发人员启动难度极高的物理AI项目。
开发人员可以直接使用这一商业级、预先验证的数据集进行模型预训练、测试和验证，也可以在训练后使用该数据集微调世界基础模型，从而加速部署之路。
初始数据集现已在Hugging Face上提供，为开发人员提供15 TB的数据，这代表着有超过320,000条用于机器人训练的轨迹，以及多达1,000个通用场景描述资产，包括SimReady集合。用于支持端到端自动驾驶汽车(AV)开发的专用数据也即将推出，其中包括20秒的各种交通场景片段，涵盖美国1,000多个城市和24个欧洲国家。
这个数据集将随着时间的推移而增长，成为世界上最大的统一开源的物理AI开发数据集。它可以用于开发AI模型，为安全操纵仓库环境的机器人、在手术过程中支持外科医生的人形机器人，以及可以在施工区等复杂交通场景中导航的AV提供动力。
英伟达物理AI数据集计划包含英伟达用于训练、测试和验证物理AI的现实世界和合成数据子集，用于NVIDIA Cosmos世界模型开发平台、NVIDIA DRIVE AV软件堆栈、NVIDIA Isaac AI机器人开发平台和NVIDIA Metropolis智慧城市应用程序框架。
早期应用机构包括加州大学伯克利分校的伯克利DeepDrive中心、卡内基梅隆大学安全AI实验室(Carnegie Mellon Safe AI Lab)和加州大学圣地亚哥分校的情境机器人研究所(Contextual Robotics Institute at University of California, San Diego)。
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