ROBOTICS & HUMANOID

NVIDIA Cosmos 3: ก้าวข้าม VLA สู่ World Action Models เพื่อการควบคุมหุ่นยนต์ที่สมจริง

NVIDIA Technical Blog04 Aug 2026
1 min read
Key Takeaways
  • World Action Models (WAMs) ที่ใช้ฐานจาก Cosmos 3 ช่วยให้หุ่นยนต์เรียนรู้จากฟิสิกส์และการทำนายอนาคต แทนการเลียนแบบท่าทางเพียงอย่างเดียว

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ

ความเข้าใจด้านฟิสิกส์เป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถทำงานได้ในโลกจริงอย่างเป็นธรรมชาติ การเปลี่ยนมาใช้ WAMs จะช่วยลดภาระการเก็บข้อมูลสาธิตจำนวนมหาศาล และทำให้การพัฒนาหุ่นยนต์ที่ใช้งานได้จริงทำได้รวดเร็วขึ้น

NVIDIA กำลังผลักดันการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในวงการหุ่นยนต์จาก Vision-Language-Action (VLA) ไปสู่ World Action Models (WAMs) โดยมีหัวใจหลักคือ NVIDIA Cosmos 3 ซึ่งเป็นโมเดลพื้นฐานของโลก (World Foundation Model) ข้อจำกัดของ VLA แบบเดิมคือการที่มันเรียนรู้เพียง 'คำอธิบาย' ของโลก แต่ WAMs จะเรียนรู้การ 'ทำนาย' ว่าโลกจะเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อมีการกระทำเกิดขึ้น

Cosmos 3 ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Mixture-of-Transformers (MoT) ที่สามารถประมวลผลทั้งวิดีโอ ภาพ เสียง และการสั่งการหุ่นยนต์ไปพร้อมๆ กัน การฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาลรวมถึงตัวอย่างการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์และวิดีโอจากโลกจริง ทำให้โมเดลนี้มีความเข้าใจด้านฟิสิกส์พื้นฐาน เช่น สิ่งของจะตกลงมาอย่างไรเมื่อถูกปล่อย หรือผ้าจะพับตัวอย่างไร สิ่งนี้ช่วยให้หุ่นยนต์ที่ใช้เทคโนโลยี WAM สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน (Zero-shot) ได้ดีกว่าเดิม และใช้ข้อมูลในการฝึกสอนทักษะใหม่น้อยลงอย่างมาก

สรุปประเด็นหลัก

Cosmos 3 เป็นโมเดลพื้นฐานแบบ Omni-model ที่ผสานการทำงานของ Reasoning และ Diffusion เข้าด้วยกัน

WAMs ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า VLA ในแง่ของการนำทักษะไปใช้ในสภาพแวดล้อมหรือหุ่นยนต์รุ่นใหม่

รองรับการใช้งานตั้งแต่ระดับประมวลผลใน Workstation (16B) ไปจนถึงการใช้งานบนอุปกรณ์ Jetson (4B)

นวัตกรรมและเทคโนโลยี

infrastructure

Mixture-of-Transformers (MoT)

สถาปัตยกรรมที่ช่วยให้โมเดลเดียวประมวลผลข้อมูลหลากหลายรูปแบบทั้งต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่องได้พร้อมกัน

robotics

Cosmos 3 Policy DROID

โมเดลนโยบายหุ่นยนต์ที่ผ่านการฝึกฝนจาก Cosmos 3 เพื่อการทำงานกับแขนกลอัจฉริยะ

developer tools

On-device Inference

การปรับแต่งโมเดลให้รองรับการทำงานแบบเรียลไทม์บนฮาร์ดแวร์ NVIDIA Jetson

Developer Impact
วิศวกรหุ่นยนต์สามารถนำ Cosmos 3 มาปรับจูน (Fine-tuning) เพื่อสร้างทักษะใหม่ๆ ให้กับหุ่นยนต์ได้เร็วขึ้น โดยอาศัยความเข้าใจพื้นฐานที่โมเดลมีอยู่แล้ว ช่วยลดต้นทุนในการเก็บข้อมูลและการทดลอง
Keywords
#robotics #world-models #nvidia-cosmos #wam #ai-policy
Original Source

อ่านข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งข่าวหลัก

NVIDIA Technical Blog