中国电子：阿里云栖大会聚焦（4）：Omniverse+Cosmos驱动的Physical AI数据飞轮

（以下内容从海通国际《中国电子：阿里云栖大会聚焦（4）：Omniverse+Cosmos驱动的Physical AI数据飞轮》研报附件原文摘录）
事件
2025年9月25日，在杭州云栖大会NVIDIA专场，NVIDIA与阿里云共同明确了Physical AI“云端训练+虚拟仿真+边缘部署”的三位一体落地路线。该方案以Omniverse仿真平台与Cosmos世界模型为核心，扩展数据与能力边界，依托阿里云PAI的云上超算与异构调度完成模型训练与评测，最终通过Jetson等边缘平台部署至机器人与智能车辆，实现从虚拟到物理世界的高效规模化。该技术框架已应用于机器人抓取、自动驾驶等典型场景，通过仿真生成、世界模型增强与闭环回采，显著降低对真实数据的依赖，有望推动制造业、物流业等千万级场景的自动化升级。
点评
“三台电脑”架构与样板管线方向正确且具备可复制性。大会所明确的系统路线图，为行业提供了清晰的技术实施路径。数据飞轮的校准与可追责是落地过程中的决定性变量。尽管Cosmos/仿真技术能高效生成长尾场景数据，但其有效性高度依赖于多层级校准与完善的数据谱系管理。必须建立传感器级、动力学级与任务级的三层校准机制，并严格记录数据的来源、版本及生成参数，否则Sim2Real误差将侵蚀技术收益。建议在每轮模型训练前后固化仿真与实机的对齐评测流程，形成标准化回归测试套件，以系统化控制虚实差异。
工程化落地需采用严谨的试点节奏以规避“Demo成功、上线困难”的风险。核心是建立“仿真→影子运行→受限实机→放量上线”的四闸门递进流程。每一道闸门均应绑定明确的停机条件与回滚方案，以严格控制风险。推进过程需由分层的KPI体系予以约束，具体包括算法层的碰撞率与仿真真实性差距、系统层的时延与可靠性、以及业务层的效率与成本指标。场景选型应优先考虑封闭半封闭、弱交互且价值密度高的应用，如仓内搬运与标准产线，通过小步快跑积累可复用的工程方法。
优化推理经济学与明确架构分工是规模化应用的关键。多步规划会显著增加计算开销，需在系统层面落地多级缓存、请求合并与服务等级协定等关键技术以控制成本，并通过每次行动成本等指标精准量化收益。架构上应实现端云协同，由云端负责复杂策略的重规划与迭代，边缘侧专注于实时控制与安全守护。配套的数字孪生、数据治理及集中监控等“参考架构六件套”是支撑上述技术闭环、缩短量产周期的必要基础设施。
治理、组织与供应链是保障技术稳健落地的核心支柱。安全与合规须作为前置条件，通过构建安全论证案例、失效模式库及双通道冗余控制体系，并完善安全日志与重放能力，为审计复盘奠定基础。组织层面应组建融合AI、机器人与控制仿真的复合型团队，以周为节拍实现高效迭代。供应链需着力提升韧性，通过接口标准化与资产自有化规避锁定风险，并对关键环节进行双源验证。长期发展需重点关注世界模型通用化、多智能体协同与端云协同三大技术路线，这将决定方案的场景扩展能力与成本下降曲线。
风险
1）系统复杂度与集成成本2）供应链风险3）竞争加剧