NVIDIA於2026年3月宣布推出開放的物理AI數據工廠藍圖，這是一套統一且自動化的參考架構，旨在大幅降低訓練物理AI系統（如機器人、視覺AI代理及自動駕駛車輛）所需的數據成本與時間。
該藍圖整合多項模組化工作流程，包括：
- 數據策展與搜尋：利用NVIDIA Cosmos Curator處理並標註大規模實際與合成數據集。
- 數據擴增與多樣化：透過Cosmos Transfer擴大數據量，涵蓋稀有邊緣案例與長尾場景。
- 數據評估與驗證：NVIDIA Cosmos Evaluator自動評分並篩選數據，確保物理準確性與訓練適用性。
此外，NVIDIA與Microsoft Azure及Nebius合作，將此藍圖整合至雲端基礎設施，為開發者提供端到端的物理AI數據生成與管理解決方案。多家領先物理AI開發商如FieldAI、Hexagon Robotics及Uber已採用該藍圖，加速其產品開發。
NVIDIA副總裁Rev Lebaredian指出，物理AI是AI革命的下一前沿，成功關鍵在於大規模數據生成能力。該藍圖將計算資源轉化為高品質訓練數據，推動自主系統與機器人技術快速進步。
此開放藍圖預計於2026年4月在GitHub發布，將為物理AI生態系統帶來新的技術標準與發展機會。