英伟达公司今天宣布了一项蓝图用于生成大规模人工智能训练数据，以推动下一代机器人所需的AI模型的数据处理和生成。

该公司还表示，它正在与T-Mobile和诺基亚合作，携手不断壮大的开发者生态系统，将机器人、自动驾驶汽车、传感器和边缘应用引入AI网络。该合作将利用高性能通信网络和AI无线接入网络，在广泛区域内分发和部署AI计算和应用。

随着AI超越纯数字环境，结合屏幕、阅读文件、总结电子邮件和聊天机器人，并与传感器、摄像头和机器人肢体结合，它获得了代理权。这项技术被称为物理人工智能，包括机器人、无人机和自动驾驶车辆——这些系统必须与周围环境互动并理解，推理任务并实时适应环境。

“物理人工智能是AI革命的下一个前沿，成功取决于生成海量数据的能力，”英伟达Omniverse和仿真技术副总裁Rev Lebaredian说。

为了支持这一需求，英伟达发布了一种新的英伟达物理AI数据工厂蓝图，这是一种开放的参考架构，定义了如何为物理AI系统生成、增强和评估训练数据。它旨在降低成本并加速大规模构建物理AI系统的复杂工作。

该公司与微软公司和Nebius Group N.V.合作，将开放蓝图与他们的云基础设施集成。物理AI开发公司，包括FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、RoboForce Inc.、Skild AI、Teradyne Inc.和Uber Technologies Inc.，都已签约使用该蓝图加速他们自己的视觉AI项目和自动驾驶车辆开发。

根据蓝图，英伟达表示它正在结合多种技术。包括其Cosmos世界基础模型工具，它提供了用于注释真实世界数据的精选搜索和用于自动评分、过滤和评估生成数据以确保物理准确性的评估。Cosmos还通过将真实和模拟输入相乘来指数扩展和多样化精选数据，以更好地捕捉环境和光照条件下的罕见和长尾场景。

此外，英伟达OSMO，一个开源编排框架，将帮助统一和管理跨计算环境的机器人工作流程，并减少手动任务，以便开发人员可以专注于构建模型。该框架现在与Anthropic PBC的Claude Code、OpenAI Group PBC的Codex和Cursor等编码代理集成。

电信和物理人工智能

英伟达、T-Mobile美国公司和诺基亚今天表示，他们正在努力将AI应用引入下一代AI-RAN基础设施。

AI-RAN，即人工智能无线接入网络，代表着电信的持续演变，将无线网络转变为可以分发边缘AI计算的平台。这将允许高性能AI视觉、计算和其他能力在广泛区域内实现，使AI代理能够理解城市、公用事业和工业工地的物理世界。

T-Mobile成为美国首家试点英伟达AI-RAN基础设施的公司，使用诺基亚的anyRAN软件。它现在正在与选定的英伟达物理AI合作伙伴合作，展示蜂窝站点和移动交换机如何支持5G上的分布式边缘AI工作负载。

“电信网络正在演变为AI基础设施，使数十亿设备——从视觉AI代理到机器人和自动驾驶车辆——能够实时看、听和行动，”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说。

英伟达表示，AI-RAN旨在解决其认为的关键基础设施差距：缺乏低延迟、安全和广泛可用的连接性。T-Mobile的5G独立网络将提供广域骨干连接，而英伟达的基础设施将把繁重的计算从设备卸载到最近的边缘位置。

通过提供近边缘计算，开发人员可以构建智能城市运营、自动化公用事业检查、基于视觉的设施管理和实时工业安全等用例。虽然非常小的模型可以在设备上运行，但它们缺乏进行重要处理的能力和智能，这意味着非常小的模型会错过重要细节。

相反，极大的模型需要大量的电力和数据来运行，这意味着通过电信线路将数据卸载到远程数据中心进行处理。这增加了将关键信息返回设备的延迟。理想的中间地带是在附近的服务器上运行足够大的AI模型，可能在几米或几公里内，延迟为毫秒或更短，并且具有足够的计算能力来“思考”图像、视频并安全地实时反应。

“将网络转变为分布式AI计算平台以释放物理AI的全部潜力，将需要在网络边缘实现超低延迟和时空一致性，以支持数十亿终端，”T-Mobile首席执行官Srini Gopalan说。

在工业规模上，全球运行着近15亿台摄像机，但生成的录像中不到1%被人类审查。为了弥补这一差距，英伟达推出了Metropolis VSS 3蓝图，允许AI代理从边缘到云端对视频进行推理。

它允许他们分解视频以理解安全问题、光照变化、预测潜在危险并理解特定事件。一个观察工厂车间的代理可以在装配线即将失败时进行推理，并在事件发生前警告工人。另一个连接到管道的代理可以监测泄漏，并在出现湿点时派出维修队，或在重大风暴袭击基础设施后向灾难恢复发送通知。

使用VSS增强安全性的合作伙伴包括卡特彼勒、KION、日立、HCLTech、西门子能源、Tulip和Telit Cinterion。