摘要

2026年5月31日，NVIDIA在GTC台北大会暨COMPUTEX 2026上正式发布了Cosmos 3——全球首个开源的物理AI全能基础模型（Omnimodel）。这款模型基于创新的Mixture-of-Transformers（MoT）架构，将视觉语言推理、世界模拟和机器人动作生成三大能力统一在单一模型中，使用20万亿token的多模态数据进行训练，包含近10亿张图像、4亿个真实和合成视频、环境音频、文本以及来自人类和机器人的动作数据。NVIDIA同时发布了"Super"和"Nano"两个版本，并成立了包括Agile Robots、Black Forest Labs和Runway在内的合作联盟。这标志着NVIDIA从芯片公司向物理AI平台公司的战略转型进入实质性阶段。

Cosmos 3标志着NVIDIA从芯片公司向物理AI平台公司的战略转型

事件背景

物理AI的"ChatGPT时刻"

自2023年大语言模型爆发以来，AI行业一直在追问一个问题：什么时候AI能真正理解并操控物理世界？ 语言模型能写代码、做翻译、聊天，但让一个机器人在陌生的厨房里倒一杯水，依然是极其困难的任务。

物理AI（Physical AI）是指能够感知、理解并在真实物理世界中自主行动的人工智能系统。这涵盖了机器人、自动驾驶汽车、智能工厂、智慧城市等应用场景。与纯数字AI不同，物理AI需要理解物体的物理属性（重量、摩擦力、弹性）、预测动态场景的演变（行人突然冲出、物体滑落），并生成精确的机械控制指令（关节角度、夹爪力度、运动轨迹）。

NVIDIA的战略布局

NVIDIA在物理AI领域的布局已有数年。2024年发布Isaac机器人平台，2025年初推出第一代Cosmos世界模型，但此前的Cosmos版本将世界生成、物理理解和场景控制分散在不同模型和工作流中。Cosmos 3的关键突破在于——将所有能力统一到一个模型中。

正如NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在GTC台北演讲中所说：“Cosmos 3是物理AI的’基础模型’，就像GPT之于自然语言处理。我们要让开发者能够更快地构建自主系统。”

核心技术解析

技术架构：Mixture-of-Transformers双塔设计

Cosmos 3最核心的技术创新是其Mixture-of-Transformers（MoT）双塔架构：

  graph TD
    A["多模态输入<br/>文本/图像/视频/音频/动作"] --> B["Reasoner Tower<br/>视觉语言模型（VLM）"]
    B -->|理解场景上下文| C["Generator Tower<br/>扩散模型生成器"]
    C --> D["视频生成"]
    C --> E["动作序列生成"]
    C --> F["场景描述生成"]
    C --> G["预测场景变化"]
    
    style B fill:#4A90D9,color:#fff
    style C fill:#7B68EE,color:#fff

Reasoner Tower（推理塔）：这是一个视觉语言模型（VLM），负责解读多模态观测数据——图像、视频、文本。它使用自回归架构来理解输入内容，分析运动、物体交互和其他物理上下文。这相当于模型的"大脑"，在任何生成操作之前先"理解"世界。

Generator Tower（生成塔）：基于推理塔的理解，使用扩散过程生成物理感知的视频和动作输出。推理塔可以独立运行，但生成塔在激活时会同时调用两个塔，确保生成结果具有物理合理性。

这种架构的最大优势在于——一个模型同时完成推理和生成任务，消除了多模型编排的复杂性。

关键创新点

1. 原生动作数据生成（Native Action Generation）

Cosmos 3不仅能生成图像和视频，还能直接输出数值化的动作数据：关节角度、夹爪位置、轨迹点等，精确描述机器人应该如何移动来完成任务。这是此前任何基础模型都不具备的能力。

2. 20万亿token多模态训练数据

训练数据规模令人瞩目：

• 近10亿张图像
• 4亿个真实和合成视频
• 环境音频数据
• 文本描述
• 来自人类示范和机器人遥操作的动作数据

3. 两个版本覆盖不同场景

4. 完全开源

NVIDIA采用Linux Foundation的OpenMDW 1.1许可证发布Cosmos 3，包括模型权重、训练脚本、部署工具和数据集全部开源。开发者可以在GitHub上获取代码，在Hugging Face上下载模型。

5. 后训练适配框架

Cosmos 3提供了完善的后训练（post-training）脚本，开发者可以针对特定机器人形态（Embodiment）、摄像头配置、工作环境或任务进行微调。NVIDIA的TAO 7工具套件提供了编码代理和自然语言提示的微调能力。

性能评测

根据NVIDIA官方技术报告和合作伙伴反馈：

• 机器人操控：Agile Robots使用Cosmos 3 Nano后训练的Policy模型在RoboLab（模拟环境语言引导任务测试）和RoboArena（真实DROID机器人环境对比）中均取得领先
• 视频生成：在自动驾驶和仓储安全场景中，生成的合成视频具有高度物理一致性
• 推理能力：作为VLM使用时，在物体检测、场景理解和密集描述方面表现出色
• 推理效率：Nano版本可在RTX PRO 6000 GPU上实现实时推理

Cosmos 3 Nano版本可在工作站级硬件上实现实时推理，降低物理AI开发门槛

行业影响

对市场的影响

Cosmos 3的发布对物理AI市场产生了多层面的冲击：

1. 降低物理AI开发门槛 此前，训练机器人策略模型需要大量真实世界数据，采集成本极高且难以规模化。Cosmos 3通过生成合成训练数据，使开发者能够"无限扩展"训练场景，显著降低数据获取成本。

2. 从芯片公司到平台公司的转型 NVIDIA正在复制其在GPU生态中的成功模式——不仅提供硬件，还提供从模型到工具链的完整软件栈。Cosmos 3 + Isaac平台 + Vera Rubin硬件，构成了物理AI的端到端解决方案。

3. 开源策略挤压竞争对手 通过完全开源，NVIDIA确保开发者生态围绕Cosmos构建，这对Google DeepMind的RT-2、Tesla的Optimus内部系统等闭源方案形成压力。

对开发者的意义

机遇：

• 首次获得开源的物理AI基础模型，可以在其基础上构建应用
• 后训练框架允许针对特定场景快速适配
• NIM微服务提供优化的部署方案
• 丰富的cookbook和教程降低入门门槛

挑战：

• 即使Nano版本也需要RTX PRO 6000级别GPU，算力成本不低
• 物理AI的评估标准尚不成熟，难以量化模型性能
• 安全考量：生成的合成数据可能存在物理不准确性

商业化前景

  graph LR
    A["Cosmos 3 基础模型"] --> B["机器人操控"]
    A --> C["自动驾驶"]
    A --> D["智慧城市"]
    A --> E["工业安全"]
    A --> F["手术训练"]
    
    B --> B1["Agile Robots"]
    C --> C1["Waymo/Tesla"]
    D --> D1["交通监控"]
    E --> E1["仓储安全"]
    F --> F1["合成手术视频"]

NVIDIA已经组建了初始合作联盟，包括Agile Robots（人形机器人）、Black Forest Labs（AI图像生成）和Runway（AI视频工具）。更值得关注的是，NVIDIA的GEAR团队正在使用Cosmos 3开发视频-动作模型，帮助具身智能体在游戏、模拟和真实机器人环境中学习推理、移动和行动。

实际体验

使用场景演示

场景1：机器人Pick-and-Place 开发者可以使用Cosmos 3生成大量"抓取-放置"任务的合成数据，包括不同物体形状、光照条件和桌面布局的变体。Agile Robots已经使用这一方法为其Thor 3人形机器人和FR3协作臂生成多样化的任务轨迹。

场景2：自动驾驶仿真 Cosmos 3 Super可以从文本描述或视频输入生成多种驾驶场景的未来预测，包括行人突然横穿、前车急刹、恶劣天气等边界情况。这对于自动驾驶系统的安全验证至关重要。

场景3：仓储安全监控 在工厂和仓库中，Cosmos 3可以作为视觉AI代理的"大脑"，实时推理叉车行驶路径、预测碰撞风险、生成密集场景描述和安全告警。

优势与不足

优势：

• 首个将推理、生成和动作统一在单一模型中的开源方案
• 原生动作数据生成能力，直接输出机器人控制指令
• 完全开源，模型权重+训练脚本+工具链全部可用
• 20万亿token训练数据带来的丰富物理世界理解
• Nano版本支持工作站级实时推理

不足：

• 硬件要求仍然较高，Nano也需要RTX PRO 6000
• 生成动作数据的精度在复杂灵巧操作中仍需提升
• 开源许可证虽然宽松，但Linux Foundation的OpenMDW 1.1仍是新许可证，行业认知度有限
• 缺乏与闭源竞品（如Google RT-2）的直接对比基准

总结与展望

Cosmos 3是物理AI领域的一个里程碑式发布。它第一次让开发者社区获得了一个开源的、全能的物理AI基础模型，将视觉推理、世界模拟和动作生成统一在一个架构中。

从战略角度看，这是NVIDIA从"卖铲子"（GPU）向"建生态"（平台+模型+工具）转型的关键一步。如果Cosmos生态能够像CUDA生态一样繁荣，NVIDIA将在物理AI时代占据与数字AI时代同样核心甚至更重要的位置。

展望未来，我们可以期待：

1. Edge版本即将推出，支持边缘设备本地运行
2. 更多合作伙伴加入生态，推动模型在更多垂直领域的应用
3. 后续版本可能在动作精度和多机器人协同方面有显著提升
4. 开源社区的贡献将进一步丰富模型能力和训练数据

物理AI的"基础模型"时代，正式开始了。

参考来源：

• NVIDIA Cosmos 3 - Open Physical AI Foundation Model
• NVIDIA Developer Blog - Develop Physical AI with Cosmos 3
• NVIDIA Cosmos GitHub
• NVIDIA Cosmos 3 Technical Report