英伟达推开源物理AI数据集，为机器人及自动驾驶的未来发展添砖加瓦

盖世汽车消息，在自主机器人和车辆与物理世界互动的研究领域，高质量数据至关重要。英伟达在 GTC 2025 大会上，率先发布了用于构建下一代物理 AI 的海量开源数据集，这一举措将有力推动相关领域发展，帮助研究人员和开发人员开启极具挑战的物理 AI 项目。

开发人员能够直接运用这一商业级且预先验证过的数据集，进行模型预训练、测试以及验证工作。在完成训练后，还可利用该数据集对世界基础模型进行微调，从而大大缩短部署周期，加快项目推进速度。

目前，初始数据集已在 Hugging Face 平台上线，为开发人员提供了 15 TB 的数据量。其中，包含超过 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，其中就有 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，这些数据包含 20 秒的各类交通场景片段，覆盖美国 1,000 多个城市以及 24 个欧洲国家。

随着时间推移，这个数据集将不断扩充，有望成为全球最大的统一开源物理 AI 开发数据集。它的应用范围十分广泛，可用于开发 AI 模型，为在仓库环境中安全作业的机器人、手术中辅助外科医生的人形机器人，以及能够在施工区等复杂交通场景中自如导航的自动驾驶汽车提供技术支持。

英伟达物理 AI 数据集计划涵盖英伟达用于训练、测试和验证物理 AI 的现实世界及合成数据子集，这些数据将服务于 NVIDIA Cosmos 世界模型开发平台、NVIDIA DRIVE AV 软件堆栈、NVIDIA Isaac AI 机器人开发平台以及 NVIDIA Metropolis 智慧城市应用程序框架。

一些机构已率先应用该数据集，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 实验室以及加州大学圣地亚哥分校的情境机器人研究所。英伟达这一开源数据集的推出，无疑为机器人和自动驾驶汽车的发展注入了强大动力，助力行业迈向新的发展阶段。