AI 云公司 Nebius（纳斯达克代码：NBIS）今天宣布与 NVIDIA 合作，加速物理 AI 开发专为整个机器人生命周期（从模拟和训练到大规模实际部署）而构建的端到端平台。

将 Nebius 的全球 AI 云基础设施与 NVIDIA 物理 AI 数据工厂蓝图（一种面向机器人的开放参考架构）相结合Nebius 将为机器人开发人员和企业提供一个代理驱动的环境，解决大规模物理人工智能的两个基本障碍：基础设施和工具碎片化，以及缺乏高质量训练数据来应对罕见的、不可预测的场景，而这些场景决定现实世界的成功。

“物理人工智能将成为本十年的决定性技术变革之一，而今天构建物理人工智能的团队却受到从未为这些工作负载设计的基础设施和工具的阻碍。” Nebius 物理 AI 主管 Evan Helda 说道。 “我们正在与 NVIDIA 合作，为整个物理 AI 生态系统构建执行层，以便任何地方的任何团队都可以按照市场需求的速度从创意到部署机器人。”

“物理 AI 是计算的下一个阶段 - 在智能运行之前，在模拟中对智能进行训练、测试和验证。NVIDIA Omniverse 和模拟技术副总裁 Rev Lebaredian 表示：“这需要将大规模 AI 训练与物理精确模拟连接起来的紧密集成系统，以创建连续的数据飞轮。通过集成 NVIDIA 物理 AI 数据工厂蓝图，Nebius 使开发人员能够生成基于物理的合成数据，并大规模构建安全、强大的自主机器。”

解决物理 AI 的三台计算机问题

大规模构建物理 AI 意味着在三种不同的环境中运行——大规模 GPU 训练、模拟测试和边缘部署——每个环境都有自己的基础设施和工具。工程团队通常将 30-40% 的时间花在集成工作而不是改善机器人行为。

现实世界的训练数据加剧了挑战：收集成本昂贵且危险，而且不一致跨公司的数据，但不足以涵盖决定机器人在现场成功或失败的长尾边缘案例。

面向物理人工智能的 Nebius 云解决方案解决了这两个挑战。 NVIDIA OSMO 作为一项易于使用的托管服务提供，可在整个管道中提供统一、代理的编排。 NVIDIA Cosmos 开放世界基础模型生成大规模、物理一致的合成数据，弥补了现实世界收集无法弥补的差距。

整个堆栈运行在 Nebius AI Cloud 上 - 专门构建的基础设施，结合了 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU、高吞吐量对象存储、集成数据管理和标签、无服务器功能以及直接在平台内的托管推理 - 因此团队可以将其作为服务使用，而无需配置集群或管理集成。

除了大规模模拟和训练之外，Nebius 还延长了机器人生命周期通过无服务器和托管推理服务（包括 Nebius Token Factory）将其投入生产，使团队能够以低延迟执行从云到边缘部署和扩展训练有素的策略。

结果是一个完整的托管物理 AI 运行时，从合成数据生成到现实世界推理，通过可作为服务使用的紧密集成平台提供。

领先的物理 AI 公司与 Nebius 一起构建未来NVIDIA

RoboForce 为非结构化户外环境（太阳能发电场、建筑工地、农田）构建 AI 机器人，在这些环境中，每天都会遇到罕见的边缘情况。使用 Nebius 云上的 NVIDIA Cosmos 开放世界基础模型，RoboForce 将管道设置时间缩短了 70% 以上，并显着加快了新策略投入生产的速度。

“数据生成、模拟和训练之间的手动切换意味着我们GPU 可能会闲置，这会浪费我们的时间和金钱。”RoboForce 联合创始人 Calvin Zhou 说道。“使用 OSMO 代理编排，我们的工程师可以推送单个配置文件并端到端运行整个管道。我们利用 Nebius AI Cloud 上的 NVIDIA Cosmos 生成数千种场景变化，为我们的 AI 数据飞轮提供动力，并加速我们机器人基础模型的开发。这使我们能够将强化的机器人模型直接推向边缘，并将迭代周期从几周缩短到几天。”

Voxel51是 Nebius 的物理 AI 数据平台和关键技术合作伙伴，为团队提供强大的数据可视化、管理、注释和分析功能，以构建用于模型训练和模拟的高质量数据集。通过在 Nebius GPU 集群上运行 FiftyOne 工作流程，Voxel51 客户可以管理、增强和质量检查视觉效果大规模数据集——减少时间间隔Voxel51 首席执行官兼联合创始人 Brian Moore 表示：“数据是计算机视觉成功的最大决定因素。随着视觉 AI 系统变得更加强大，限制因素不再是算法创新，而是用于训练模型的数据的质量、覆盖范围和可观察性。” “Nebius 为我们的用户提供了计算基础设施，用于运行复杂的数据任务，例如自动标记以及以物理 AI 系统所需的速度和规模生成新颖的场景。”

与用于物理 AI 的 Nebius 云和 NVIDIA 技术一起，Voxel51 正在为其客户 Porsche Engineering 提供合成数据生成管道，以加速自动驾驶数据增强工作流程。

Milestone Systems，智能视频管理领域的全球领导者Neb 选择了软件和 Hafnia 计算机视觉平台背后的公司ius 微调其下一代视觉语言模型（VLM）。 Milestone 将真实世界的视频片段整理为合规的带注释的训练数据，然后使用它将 NVIDIA Cosmos Reason 微调为高度准确、特定于用例的 VLM。对于这项计算密集型工作，Nebius 提供了对大型 GPU 集群、高吞吐量数据管道和托管工作流编排的持续访问，使训练运行稳定且经济高效。

“我们评估了多家云提供商，Nebius 为我们的物理 AI 和 VLM 训练工作负载提供了 GPU 可用性、性价比和实践工程支持的最佳组合，”Milestone Systems 的 Hafnia 总监 Edward Mauser 说道。 “我们选择 Nebius 不仅是因为他们的技术，还因为他们对数据主权的承诺——保证欧洲客户的数据可以留在欧洲。”