近年来,人工智能(AI)在语言理解和图像识别等领域取得了显著进步,但让AI真正理解并推理物理世界中的常识和规则一直是一个重大技术挑战。传统的多模态模型主要聚焦于视觉与语言数据的处理,往往缺乏对物理常识的深层理解和具身推理能力,难以生成符合现实物理逻辑的决策或响应。为此,全球知名的图形芯片制造商英伟达(NVIDIA)在2025年推出了Cosmos-Reason1系列多模态大语言模型,试图通过创新架构和训练方法,推动AI对物理世界的深刻理解,开启了物理人工智能(Physical AI)发展的新纪元。

Cosmos-Reason1的核心目标是提升AI系统在物理常识和具身推理方面的表现。该系列包括两个版本,分别命名为Cosmos-Reason1-7B和Cosmos-Reason1-56B,参数规模分别达到7亿和56亿。在训练环节,英伟达采用了四阶段流程,结合视觉预训练、通用监督微调、物理AI监督微调和物理AI强化学习这两大关键阶段,全面提高模型在处理复杂物理环境中的推理能力。通过对视频、图像等多模态信息的深入理解,模型能够通过长链式推理模拟人类对动态物理环境的认知过程,从而生成合理且详尽的自然语言响应。这种能力的获得,使得AI不仅能“看见”世界,更能“理解”和“推理”其运行原理。

在模型架构设计上,Cosmos-Reason1引入了名为Mamba-MLP-Transformer的创新结构,此结构能够高效处理连续空间数据,弥补传统Transformer在空间动态理解上的不足,为物理推理提供了坚实技术基础。此外,模型搭载了双本体系统,从物理常识的空间、时间和基础物理三个维度结合具身智能代理(包括机械臂和人形机器人)的推理能力,实现了对物理世界规则和动作的系统性掌控。两套本体的融合,使模型能够应对复杂环境和多样任务,准确完成物理推断和决策,从而极大增强了AI在实际应用中的适应性和可靠性。

从性能表现来看,Cosmos-Reason1系列在多个权威物理推理和具身推理基准测试中成绩突出。以物理常识问答为例,56B版本达到60.2%的准确率,略优于同期OpenAI o1模型的59.9%;同时,在具身推理任务中获得63.7%的得分,显著领先基线的53.5%。一个值得关注的亮点是,该模型在面对视觉问答中出现无合理选项时能够正确拒绝选择,这反映出其对物理场景理解与推理的高度精准度。此能力的提升对机器人控制、自动驾驶等高度依赖物理环境认知的领域具有重要意义,能够保障操作的安全性和可靠性。

不仅如此,英伟达的Cosmos平台并不局限于模型本身的研发,还构建了涵盖模型、本体、数据流水线、视频编码器与开发工具在内的完整生态系统。该平台为开发者打造物理AI应用提供了全方位支持,推动了机器人制造和自动驾驶技术的研发向实用化迈进,吸引了众多行业领军企业的关注和尝试。随着Cosmos-Reason1及相关技术的不断演进,未来的AI或将深刻理解物理世界的因果关系和动态变化,赋能机器人实现如同人类般灵活应对日常环境的能力,实现更精准、安全的自动操作。

综上所述,Cosmos-Reason1系列多模态大语言模型代表了人工智能领域一项具有里程碑意义的技术突破。它突破了传统多模态模型在物理逻辑推理上的瓶颈,提供了一套全新的解决方案,使AI系统能够与真实物理世界进行有效交互。其在提升物理常识理解、具身推理能力以及复杂环境适应性方面的进展,为机器人、自动驾驶和智能制造等多个产业的变革奠定了坚实基础。随着该技术的持续推广,AI将不再仅仅是“看见”世界,而将真正“理解”和“推理”世界的内在机制,为未来更加智能、安全、高效的科技应用铺路。