物理 AI 被认为是 AI 的下一波浪潮。相较于 GPT、DeepSeek 这类容错率较高的数字 AI，以辅助驾驶汽车为代表的物理 AI 需要在真实世界中与其他车辆、行人等实时交互，这对系统的可靠性和实时性提出了极高的要求，对于系统决策的失误通常是“零容忍”。

借助物理 AI 可以构建和训练辅助驾驶汽车与真实世界无缝交互并适应各种环境，有利于提高其在真实世界应用的可访问性和功能性。在边缘智能方面，物理 AI 能够将 AI 模型集成在车端，而非完全依赖云端。这种模式极大地减少了数据传输带来的延迟，同时增强了数据隐私性。

随着越来越多的大规模 AI 模型被集成到辅助驾驶汽车中，对算力的需求也正在飞速增长。这会导致系统负载增加，对系统稳定性和时延产生负面影响。

为了解决这些难题，可以使用 NVIDIA PVA（可编程视觉加速器）提高能效和整体系统性能。PVA 是 NVIDIA DRIVE® SoC 上的一个低功耗、高效率的硬件引擎。它针对图像处理和计算机视觉算法加速任务进行了优化。通过使用 PVA，可以卸载通常由 GPU 或其他硬件引擎处理的任务到 PVA 上，从而降低它们的负载，使其能够更加高效地管理其他关键任务。

而且，PVA 不占用 CPU/GPU 资源，具有极低的功耗。作为异构计算流水线的一部分，PVA 可与 NVIDIA DRIVE 平台上的 CPU、GPU 和其他加速器异步或并行使用。

此外，在物理 AI 模型的开发过程中存在成本高昂、资源和时间耗费巨大的问题，还需要大量现实数据和进行大量实际测试。

NVIDIA Cosmos™ 是一个由先进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的平台。该平台的所有组成部分都是为了加速物理 AI 的开发。利用 Cosmos 的世界基础模型（WFM），开发者能够生成大量逼真、基于物理学的合成数据，用于训练和评估辅助驾驶汽车。

当与 NVIDIA Omniverse™ 搭配使用时，Cosmos 可创建一个强大的合成数据倍增引擎。开发者可以使用 Omniverse 创建 3D 场景，然后将输出结果输入 Cosmos 生成可控的视频和变化。它能够成倍快速生成涵盖各种环境和交互的训练数据，大幅加快辅助驾驶汽车的开发速度。

为了让大家进一步了解边缘智能与物理 AI 如何加速辅助驾驶汽车开发，智猩猩联合丽台科技策划推出边缘智能与物理 AI 加速辅助驾驶汽车开发在线研讨会。研讨会将于 6 月 12 日 14:00 正式开讲。

在本次研讨会上，NVIDIA 辅助驾驶解决方案高级工程师詹骞、丽台科技资深技术专家王海龙两位主讲人，将分别以《NVIDIA PVA：边缘 AI 计算的专用加速引擎》、《物理 AI：探索汽车工业数字智造》为主题，进行直播讲解并在线答疑。