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自动驾驶汽车以及简略行走、交谈并与咱们并肩责任的东谈主形机器东谈主，是 AI 在不久的改日转换寰宇的两个令东谈主咋舌的方式。

但要念念安全有用地开动，这些物理 AI 器具和期骗必须简略领略实践寰宇。

在本年的拉斯维加斯消耗电子展上，NVIDIA 刚刚书记推出其 Cosmos 平台，该平台旨在加快物理 AI 系统的建造。

被称为"机器东谈主范围的 ChatGPT 本事"，Cosmos 简略生成海量合成数据。尽管这些数据是东谈主工创建的，但它们与简直寰宇富饶接近，足以让机器东谈主、自动驾驶汽车和其他物理 AI 算法从中学习。

然而，一些东谈主合计，不管若干合成数据齐无法十足模拟机器需要准备应酬的总共实践场景。这即是为什么特斯拉破耗多年时辰，通过其搭载传感器的汽车集聚简直寰宇数据的原因。CEO 埃隆·马斯克在推特上写谈："两种数据不错无尽膨胀：合成数据存在'是否简直？'的问题，而简直寰宇的视频则不存在这个问题。"

争论的焦点在于，合成数据缺少简直寰宇的朦胧不行展望性和复杂性，而这些关于构建全面且安全的 AI 系统至关可贵。让咱们更详备地探讨这个问题。

合成数据与简直寰宇数据的对比

在自动驾驶系统中，视觉数据（图像）用于检修算法，决定车辆若何对谈路上的不同要求和情况作念出反映。这些数据不错通过装置在车辆上的录像头拿获（简直寰宇数据），也不错由 AI 算法说明磋商简直寰宇数据所学到的法则生成（合成数据）。

这两种形势齐有其上风和劣势。

合成数据的集聚一样比简直寰宇数据更快、更经济。无需实地集聚数据，只需由机器生成即可。

这也能带来安全方面的平正。举例，在谈路上测试自动驾驶汽车彰着存在一定风险，但要是仅仅模拟行驶，这些风险就不错铲除。

此外，情境、环境和好多其他变量齐不错自界说，而无谓恭候理念念的数据集聚要求在实践寰宇中出现。举例，磋商东谈主员不错模拟忽视的天气事件，在危机场景中测试自动驾驶车辆，或模拟复杂的制造短处，而无需承担实践寰宇的风险或蔓延。

生成合成数据还不错减少或铲除实践寰宇中可能存在的秘籍和数据保护问题，因为不存在明锐个东谈主数据被不测存储或线路的风险。

这种情况在集聚简直寰宇数据时可能会发生。举例，自动驾驶汽车的录像头拿获的车招牌码可能会被关联到车主并用于识别和跟踪他们。

正如马斯克指出的，简直寰宇数据具有不行否定的简直性上风。难以通过合成方式生成的朦胧和难以展望的东谈主类步履，更有可能在简直数据中取得体现。

监管也可能是一个问题。AI 关系法律正在快速发展，监管机构可能会出于安全探讨，要求某些模子或期骗在特定时代或特定地区必须使用简直寰宇数据进行检修。

量度聘任

事实上，简直寰宇数据和合成数据关于检修下一代物理 AI 车辆和机器东谈主齐至关可贵。

两者齐具有私有的上风和挑战，接纳羼杂形势可能是通往收效的最好路线。

要津在于识别哪种形势最合乎特定用例。举例，合成数据可能更适用于惩处明锐信息或在危机要求下操作的任务或期骗。

而简直寰宇数据则可能在捕捉动态东谈主类步履或可能际遇朦胧不行料念念事件的情况下发达更好。

这意味着，接纳均衡形势的 AI 口头jav 巨乳，由领略合成数据和简直寰宇数据若何相得益彰而非相互竞争的东谈主员引导，更有可能创造简直的交易价值。