0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

51Sim利用NVIDIA Cosmos提升辅助驾驶合成数据场景的泛化性

NVIDIA英伟达企业解决方案 来源:NVIDIA英伟达企业解决方案 2025-06-26 09:09 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

物理 AI (Physical AI)涵盖机器人技术、智能汽车等领域,需要大量真实世界数据、专用基础设施以及严格的测试。

51Sim 利用NVIDIA Cosmos的生成式世界基础模型,对现有的合成数据进行大规模泛化,在确保物理真实性的前提下,大幅提升了数据的丰富度。同时依托 NVIDIA Issac Sim,将辅助驾驶领域的经验成功拓展到了具身智能领域,为端到端辅助驾驶仿真测试与具身智能机器人训练提供了海量高置信度的合成数据,目前相关成果已在多个主机厂和智能装备企业中实现落地应用。

合成数据的“多样性”和“真实性”痛点

合成数据的泛化性和模拟-现实差距(Sim-to-Real Gap)是包括辅助驾驶仿真在内的具身智能领域的核心难题。

端到端辅助驾驶模型测试区别于传统的模块化测试方式,需要同时包含感知与规控环节,因此高置信度的感知仿真的重要性大幅提升,这也对仿真场景的真实性和数据置信度提出了更高的要求。同时泛化性也是重要的影响因素,高阶辅助驾驶的进化深度依赖数据多样性,海量、多维度,且覆盖极端场景的长尾数据可以有效提升算法针对突发事件的应对能力。

相比于智能汽车,港口、矿山、工厂等场景的工矿则更加复杂,真实数据的采集成本更高、数据更为稀缺。同时由于装备本身的复杂性,需要依托高质量的仿真环境和高度真实的物理仿真引擎才能完成闭环仿真测试与训练数据合成,这为安全性验证提出了更艰巨的任务。

利用 NVIDIA Cosmos 提升辅助驾驶合成数据场景的泛化性

NVIDIA Cosmos是一个生成式世界基础模型(WFMs)平台,包含先进的视觉标记器、护栏以及加速视频数据处理工具管线。它专为加速辅助驾驶汽车和机器人领域的合成数据生成、AI 模型训练与评估而设计,能够为世界模型训练提供支持,并加速辅助驾驶汽车和机器人的物理 AI 开发。

基于高真实感动静态场景仿真和物理级传感器仿真,51Sim 的辅助驾驶与机器人仿真测试平台 SimOne 能够输出丰富的传感器原始数据和真值数据类型,包括摄像头视频流、2D/3D 包围盒、语义分割、实例分割、深度图、法线图等。这些真值可进一步作为Cosmos Transfer的控制输入,通过不同的 Prompt,生成大规模、高真实感的合成数据集。

NVIDIA Cosmos为 51Sim 多种合成数据技术路线的融合带来了更多可能性。图形和 3DGS 混合渲染引擎的输出可以直接作为 Cosmos 世界基础模型的输入。Cosmos Transfer可基于结构输入或来自NVIDIA Omniverse的真实数据,可根据提示,生成不同场景风格的视频。可在 Hugging Face 和 GitHub 上开放使用。在 Cosmos Transfer 的支持下,通过初期的基础场景搭建以及云端 GPU 集群的加速生成,用户可在有限资源投入的前提下,快速生成兼具真实性与多样性的合成数据,显著提升了生成效率,降低合成数据的整体成本。

借助 Cosmos,51Sim 将基于自研方案生产的合成数据的泛化性,实现了跨数量级的提升。一次构建,可生成海量的泛化场景,大幅提升了数据的复用性,节省了重建成本。这些合成数据帮助车企算法研发部门实现了极端数据的“饱和式”覆盖,为应对极端场景提供了更强大的数据保障,加速高阶辅助驾驶算法的快速迭代。

51Sim 专注打造强大落地能力的合成数据方案

凭借多年利用图形引擎对真实世界进行数字孪生重建的经验,51Sim 积累了海量的高质量 3D 资产库,并拥有包括物理仿真及图形渲染、3DGS 辐射场的重建、世界模型在内的行业内全面的合成数据技术路径。

依托自研的 3DGS 混合引擎,51Sim 大幅提升了虚拟环境的视觉真实度和多样化,并大幅降低了重建成本。这些虚拟场景产生的合成数据,严格遵循真实世界的物理规律,包括光照变化、材质特性、碰撞反馈及物体间的动态交互。

51Sim 的合成数据方案已在端到端辅助驾驶领域实现落地应用,凭借高置信度且多样性的仿真场景、真实传感器标定的物理级传感器建模能力及一致性经验,实现了摄像头、激光雷达、毫米波雷达等物理级多传感器仿真,满足了车企算法测试部门对于端到端仿真对置信度的极致要求。

为了进一步满足在辅助驾驶算法对于数据的真实性与多样性的要求,缩小真实与仿真之间的领域差异,SimOne 还引入了实时光线追踪渲染、3DGS 场景及动静态资产的重建技术。同时,为了增强数据的多样性,SimOne 还构建了基于域随机化的静态场景生成系统、基于大语言模型(LLM)的动态场景生成工具,并增加了海量的 SOTIF 资产库,结合天气与光照的泛化能力,从而实现了高质量、多样化的合成数据生成。

未来展望:推动物理AI安全、高效地进入物理世界

基于 NVIDIA Cosmos 与 Isaac Sim 的强大能力,51Sim 进一步为端到端辅助驾驶提供了海量高置信度的仿真数据,全面提升了辅助驾驶系统的安全性与泛化性能,助力车企端到端辅助驾驶技术的落地。

目前,51Sim 目前应用领域已从辅助驾驶仿真,向智能装备、低空飞行器、通用机器人等众多行业进行了拓展。依托 NVIDIA Isaac 开放生态,将多年积累的仿真与合成数据经验,和海量的高质量数据资产,成功拓展到了智能装备、机器人等具身智能的仿真训练领域,为更多行业提供有力数据和仿真能力支撑,推动物理 AI 安全、高效地进入物理世界。

51Sim 于今年加入了 NVIDIA 初创加速计划,并参加了 2025 NVIDIA 创业企业展示活动,后续将在 NVIDIA 的助力下,在技术和市场方面进行更多交流与联动。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 机器人
    +关注

    关注

    213

    文章

    30039

    浏览量

    215050
  • NVIDIA
    +关注

    关注

    14

    文章

    5384

    浏览量

    107035
  • 具身智能
    +关注

    关注

    0

    文章

    178

    浏览量

    575

原文标题:51Sim 利用 NVIDIA 开放平台赋能合成数据泛化性提升与具身智能泛行业拓展

文章出处:【微信号:NVIDIA-Enterprise,微信公众号:NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    利用NVIDIA Cosmos模型训练通用机器人

    机器人领域的一大核心挑战在于如何让机器人掌握新任务,而无需针对每个新任务和环境耗费大量精力收集和标注数据集。NVIDIA 的最新研究方案通过生成式 AI、世界基础模型(如 NVIDIA Cos
    的头像 发表于 08-05 16:22 1041次阅读
    <b class='flag-5'>利用</b><b class='flag-5'>NVIDIA</b> <b class='flag-5'>Cosmos</b>模型训练通用机器人

    通过NVIDIA Cosmos模型增强机器人学习

    扩展。基于 NVIDIA Cosmos 构建的 NVIDIA Isaac GR00T-Dreams blueprint,可以通过单张图像和语言提示生成海量的合成轨迹
    的头像 发表于 07-14 11:49 455次阅读
    通过<b class='flag-5'>NVIDIA</b> <b class='flag-5'>Cosmos</b>模型增强机器人学习

    NVIDIA GTC巴黎亮点:全新Cosmos Predict-2世界基础模型与CARLA集成加速智能汽车训练

    。这种向使用大模型的过渡大大增加了对用于训练、测试和验证的高质量、基于物理学传感器数据的需求。 为加速下一代辅助驾驶架构的开发,NVIDIA 发布了 
    的头像 发表于 06-12 10:00 760次阅读

    技术分享 | 高逼真合成数据助力智驾“看得更准、学得更快”

    自动驾驶研发如何高效获取海量训练数据?高逼真合成数据技术正在提供新解法。通过仿真平台可生成多场景、多传感器的精准标注数据。文章详解如何构建符
    的头像 发表于 04-29 10:47 3066次阅读
    技术分享 | 高逼真<b class='flag-5'>合成数据</b>助力智驾“看得更准、学得更快”

    NVIDIA Cosmos加速机器人和自动驾驶汽车物理AI发展

    NVIDIA Cosmos 通过可预测未来世界状态的世界基础模型加速物理 AI 的发展。
    的头像 发表于 04-24 11:01 717次阅读
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b> <b class='flag-5'>Cosmos</b>加速机器人和自动<b class='flag-5'>驾驶</b>汽车物理AI发展

    英伟达GTC2025亮点 NVIDIA推出Cosmos世界基础模型和物理AI数据工具的重大更新

    新模型可实现物理 AI 的预测、可控世界生成和推理。 两款全新Blueprint为机器人和自动驾驶汽车后训练提供海量物理 AI 合成数据生成技术。 1X、Agility Robotics
    的头像 发表于 03-20 19:01 995次阅读

    技术分享 | AVM合成数据仿真验证方案

    AVM 合成数据仿真验证技术为自动驾驶环境感知发展带来助力,可借助仿真软件配置传感器、搭建环境、处理图像,生成 AVM 合成数据,有效加速算法验证。然而,如何利用仿真软件优化传感器外参
    的头像 发表于 03-19 09:40 3221次阅读
    技术分享 | AVM<b class='flag-5'>合成数据</b>仿真验证方案

    RTX 5880 Ada 驱动51Sim实现端到端仿真与数据合成新飞跃

    51Sim51WORLD 于 2017 年孵化,是国内领先的 AI 合成数据及仿真平台公司,在智能驾驶仿真和数据闭环领域有着卓越的
    的头像 发表于 02-13 12:46 801次阅读
    RTX 5880 Ada 驱动<b class='flag-5'>51Sim</b>实现端到端仿真与<b class='flag-5'>数据</b><b class='flag-5'>合成</b>新飞跃

    英伟达推出基石世界模型Cosmos,解决智驾与机器人具身智能训练数据问题

    Cosmos 世界基础模型(WFM)使开发者能够轻松生成大量基于物理学的逼真合成数据,以用于训练和评估其现有的模型。开发者还可以通过微调 Cosmos WFM 构建自定义模型。 为加速机器人和自动
    的头像 发表于 01-14 11:04 1546次阅读
    英伟达推出基石世界模型<b class='flag-5'>Cosmos</b>,解决智驾与机器人具身智能训练<b class='flag-5'>数据</b>问题

    NVIDIA发布Cosmos平台,加速物理AI开发

    NVIDIA近日宣布了一项重大创新——推出NVIDIA Cosmos™平台。该平台集成了先进的生成式世界基础模型、高级tokenizer、护栏以及加速视频处理管线,旨在推动自动驾驶汽车
    的头像 发表于 01-13 11:06 908次阅读

    交通运输领先企业率先采用NVIDIA Cosmos平台

    支撑自动驾驶汽车开发有三个关键计算平台:NVIDIA DGX 平台用于在数据中心训练基于 AI 的堆栈;运行在NVIDIA OVX 平台上的NVID
    的头像 发表于 01-09 16:02 671次阅读

    NVIDIA推出Isaac GR00T Blueprint

    用于合成数据的 Isaac GR00T 工作流以及 NVIDIA Cosmos 世界基础模型,为通用人形机器人的开发注入强大动力。
    的头像 发表于 01-09 11:13 980次阅读

    NVIDIA发布Cosmos™平台,助力物理AI系统发展

    基础模型、高级tokenizer、护栏以及加速视频处理管线等多项先进技术。其中,Cosmos世界基础模型(WFM)是平台的核心,它使开发者能够轻松生成大量基于物理学的逼真合成数据。这些数据对于训练和评估现有的物理AI模型至关重要
    的头像 发表于 01-08 15:36 715次阅读

    NVIDIA Cosmos世界基础模型平台发布

    NVIDIA 宣布推出NVIDIA Cosmos,该平台由先进的生成式世界基础模型、高级 tokenizer、护栏和加速视频处理管线组成,将推动自动驾驶汽车(AV)和机器人等物理 AI
    的头像 发表于 01-08 10:39 719次阅读

    NVIDIA助力Figure发布新一代对话式人形机器人

    该初创公司展示了新型机器人,其使用 NVIDIA Isaac Sim 处理合成数据,并使用基于 NVIDIA 加速计算进行实时推理训练的生成式 AI 模型。
    的头像 发表于 11-04 10:10 833次阅读