英伟达开源Cosmos，人形机器人会迎来“ChatGPT时刻”吗？
世界基础模型的发展现状
英伟达的Cosmos模型
英伟达在CES演讲上推出的Cosmos模型意义重大。它能根据多种输入组合与机器人相关数据生成基于物理学的视频，用于训练机器人和自动驾驶汽车。这一模型以开源形式发布，首批用户涵盖国内外众多机器人和汽车厂商，这将有助于其在相关领域广泛应用。
其他公司的世界基础模型
除了英伟达，其他公司也在世界基础模型领域有所建树。2024年12月5日谷歌发布Genie2可生成逼真3D世界，9月1XTechnologies发布的人形机器人世界模型能模拟不同场景。这表明世界基础模型的研发竞争逐渐激烈。
世界基础模型面临的问题
开发成本方面
世界基础模型普遍面临开发成本高的问题。开发这样的模型需要大量的人力、物力和技术投入。从数据收集、算法研发到模型训练等各个环节，都需要耗费大量资源，这使得很多开发者望而却步。
物理规则遵守方面
目前世界基础模型还无法持续遵守物理规则。这是由于现实世界的物理特性复杂多样，要让模型准确地理解和遵循物理规则难度很大。例如在模拟现实环境时，可能会出现与物理常识相悖的情况。
人形机器人与数据获取
真机数据采集
人形机器人训练数据收集的方式之一是采集真机数据。像人穿戴动作捕捉服这种方式虽然数据质量好，但是成本非常高，而且采集速度很慢。这就限制了这种方式在大规模数据采集上的应用。
仿真环境合成数据
利用仿真环境生成合成数据是另一种方式。这种方式可以在不需要真机的情况下生成大量数据，学界已经证明这种方式的可行性。它能够在一定程度上解决真机采集数据的弊端，从而促进人形机器人的发展。
互联网视频捕捉数据
根据现有的互联网视频捕捉动作数据也是一种途径。不过这种方式存在一些问题，比如涉及复杂的坐标转换，并且缺少力触觉等信息维度。所以这种方式虽然有一定的便利性，但也有明显的局限性。
人形机器人的发展需要有效的数据获取方式，而世界基础模型的发展也在逐步推进。英伟达开源Cosmos模型等一系列事件都在为人形机器人的发展提供助力，人形机器人有可能像ChatGPT对自然语言处理的影响一样，迎来重大突破。
相关问答
英伟达Cosmos模型有什么功能？
它能根据文本、图像和视频等输入组合以及机器人传感器或运动数据生成基于物理学的视频，可用于训练机器人和自动驾驶汽车。
世界基础模型目前面临哪些挑战？
开发成本高，难以持续遵守物理规则。开发过程中资源耗费大，准确理解和遵循复杂的物理规则比较困难。
谷歌的Genie2模型有什么特点？
Genie2是大型基础世界模型，它能够生成较为逼真的3D世界，为人形机器人等的发展提供一定的数据和场景支持。
人形机器人采集真机数据有何优缺点？
优点是数据质量好，缺点是采集成本高且速度慢，这使得在大规模数据采集上难以有效应用。
仿真环境生成合成数据为何可行？
学界已经证明这种方式可行，它能在不依赖真机的情况下生成大量数据，克服真机采集数据的一些弊端来促进人形机器人发展。
互联网视频捕捉数据用于人形机器人训练有什么局限？
它存在复杂的坐标转换问题，并且缺少力触觉等信息维度，这些局限限制了其在人形机器人训练中的有效性。
