NVIDIA 物理 AI 数据栈（Isaac/Cosmos/GR00T 作为供给方）
以开源数据集、仿真、世界模型与 GR00T 为机器人数据生产提供底座
- 数据类型
- 仿真合成；世界模型生成；开源数据集
- 规模口径
- Physical AI Dataset：15 TB、32 万+ 轨迹、1,000 个 OpenUSD 资产（GTC 2025）
- 客户
- 开源生态
- 融资
- NVIDIA 上市公司；同时投资 Generalist、Mecka 等
- License
- Cosmos 为 NVIDIA Open Model License（Cosmos 3 许可以官方页为准，待核）
- 链接
- www.huggingface.co
供给什么
开源 Physical AI Dataset（HF，15 TB、32 万+ 轨迹、1,000 个 OpenUSD 资产）[1]；Isaac 仿真（Isaac Sim / Isaac Lab）；开源世界模型 NVIDIA Cosmos（Predict / Transfer）（Predict 2.5、Transfer 2.5，权重与代码开放）[4]；机器人模型 GR00T。
生成式数据流水线
GR00T-Dreams：用单任务遥操数据微调 Cosmos Predict-2 生成视频，Cosmos Reason 过滤，逆动力学模型反推动作；公司口径称 GR00T N1.5 在 36 小时内开发完成，人工采集约需近三个月 [2]。合成运动生成蓝图 11 小时生成 78 万条轨迹，约等于 6,500 小时人类示范（公司口径）[3]。见 GR00T-Dreams。
口径
以开源摊销、卖算力与平台为主，生成数据尚非独立商品。GR00T N1 数据配方：真机 88 小时、仿真 6,500 小时、视频生成 827 小时（N1 论文，已核）。Cosmos 3 发布日期仅见二手博客 ⚠️。
补充
光轮是 GR00T 的用户而非供应商：NVIDIA 案例页显示光轮用 GR00T N1.5 做微调，数据来自 SimReady 合成与仿真内遥操 Unitree H1（"100:1 sim:real"为公司口径）；未找到光轮为 GR00T 预训练供数的证据 [5]，见 光轮智能 Lightwheel。Manus 是 Isaac Teleop 的官方手套，EgoScale 中训练也使用 [6]，见 Manus 数据手套。Physical AI Dataset 开源，见 NVIDIA Physical AI Dataset。
来源
- https://www.huggingface.co/blog/nvidia-physical-ai (2026-10-14)
- https://developer.nvidia.com/blog/enhance-robot-learning-with-synthetic-trajectory-data-generated-by-world-foundation-models (2026-10-14)
- https://developer.nvidia.com/blog/building-a-synthetic-motion-generation-pipeline-for-humanoid-robot-learning (2026-10-14)
- https://research.nvidia.com/labs/cosmos-lab/cosmos-predict2.5 (2026-10-14)
- https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/lightwheel/ (2026-10-14)
- https://www.manus-meta.com/blog/manus-at-nvidia-gtc-2026 (2026-10-14)
相关卡片
卡片整理 2026-10-14。公司自报数据标“公司口径”；⚠️ 为未经独立核实。