Cosmos
NVIDIA Cosmos 是英伟达推出的全新开源项目集合，旨在为物理世界人工智能（Physical AI）和机器人技术的开发提供核心支持。它主要解决了开发者在构建具身智能系统时，缺乏高质量训练数据、仿真环境以及专用模型架构的痛点。通过整合先进的生成式 AI 技术，Cosmos 能够高效合成逼真的虚拟场景与传感器数据，帮助机器人在进入现实世界前完成大量低成本、高安全性的模拟训练，从而显著加速从算法研发到实际部署的进程。
这套工具特别适合从事机器人学、自动驾驶、工业自动化领域的研究人员与工程师，同时也服务于需要构建高保真仿真环境的算法开发者。其独特的技术亮点在于深度融合了英伟达在图形渲染与大模型领域的优势，提供了包括视频生成模型、3D 资产创建工具链以及优化的推理框架在内的全套解决方案，让复杂的物理交互模拟变得更加触手可及。值得注意的是，原有的代码仓库已停止维护并归档，最新的技术进展与完整功能现已迁移至全新的官方组织页面（nvidia-cosmos），建议用户前往新地址获取最前沿的版本与文档支持。
使用场景
某自动驾驶研发团队正试图构建高保真的世界基础模型，以生成极端天气下的驾驶视频数据来训练感知算法。
没有 Cosmos 时
- 团队需手动收集并清洗海量异构视频数据，缺乏统一的预处理流水线，导致数据准备周期长达数周。
- 训练大规模视频生成模型时，显存优化和分布式并行策略需从零编写，极易因代码错误导致训练中断或效率低下。
- 生成的视频往往存在物理规律违背（如车辆穿模、光影突变），缺乏内置的物理一致性约束机制，数据可用性低。
- 缺少针对机器人和自动驾驶领域的预训练权重，从头训练不仅算力成本高昂，且难以在短期内收敛到可用状态。
- 仿真环境与真实世界数据之间存在巨大的“域差距”，模型泛化能力差，无法有效迁移到实车测试中。
使用 Cosmos 后
- 直接利用 Cosmos 提供的标准化数据处理工具链，快速将多源视频转化为高质量训练集，数据准备时间缩短至几天。
- 调用内置的高效训练框架与优化算子，轻松管理千卡集群资源，显著提升了大模型训练的稳定性与吞吐量。
- 借助 Cosmos 内嵌的物理世界先验知识，生成的视频在物体运动轨迹和光照变化上高度符合真实物理规律。
- 加载官方发布的领域预训练模型进行微调，大幅降低了算力门槛，使团队能在有限资源下快速迭代出专用模型。
- 通过 Cosmos 生成的合成数据有效填补了长尾场景空白，显著缩小了仿真与现实的域差距，提升了实车感知系统的鲁棒性。
Cosmos 通过提供从数据处理、模型训练到物理一致生成的全栈能力，将自动驾驶世界模型的构建门槛从“造轮子”降低为“搭积木”。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
NVIDIA Cosmos 的新 GitHub 页面：
https://github.com/nvidia-cosmos
此仓库已被弃用，不再维护。 如需查看该仓库中 NVIDIA Cosmos 的初始版本，请检出 archived-ces2025 分支。
版本历史
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