盖世汽车讯 据外媒报道，人工智能的核心云平台CoreWeave宣布推出“CoreWeave 物理人工智能启动方案”（CoreWeave Physical AI Launchables）。这是一套以“模板”（Templates）形式封装的物理人工智能（Physical AI）工作负载集合，由 CoreWeave 工程师构建并经过测试。它使机器人、自动驾驶（AV）及仿真团队能够通过单一指令直接启动任务，无需预先重新构建运行环境。

图片来源：CoreWeave

在机器人和自动驾驶工程领域，真正的难点往往不在于感知、运动规划或控制系统，而在于任务启动前的那一周——团队必须先搭建运行环境、配置存储系统，还要等待调度程序就绪，才能真正开始执行首个任务。CoreWeave 工程师针对这些团队最常运行的工作负载，构建并测试了相应的配置方案。这意味着团队可以直接基于一套现成可用的环境开展工作，而不必为每一项新任务重复构建相同的运行环境。

CoreWeave Physical AI Launchables 建立在 CoreWeave 现有的技术栈之上，该技术栈涵盖了工作负载运行所需的基础设施、用于监控运行状态的可观测性工具，以及用于开发和优化模型与智能体（Agent）的 CoreWeave Forge 平台。CoreWeave Physical AI Launchables 将这一技术栈进一步扩展至工程层——即工程师和开发者用于构建机器人、自动驾驶汽车（AV）及数字孪生的各类软件。这些软件由 NVIDIA 及该领域的其他领先企业提供，而使其能够在 CoreWeave 平台上顺畅运行的配置，则源自我们自身的工程开发成果。每一项Template都提供了一个经过验证的起点：团队只需将其指向各自的场景与数据，即可在预留的算力资源上运行——既可用于持续性的项目开发，也可作为临时任务来验证某个特定构想。

在发布初期，这些模板涵盖了五款工具：NVIDIA Isaac Sim、CARLA、MuJoCo、NVIDIA AlpaSim 和 NVIDIA Cosmos 3，全面覆盖了物理AI闭环中的数据生成、评估与评分，以及策略训练等环节。每款工具都配有一个“空白模板”，确保团队不仅限于使用 CoreWeave 预先封装好的工作负载。此外，CoreWeave Physical AI Launchables 还集成了全新的 Cosmos Data Factory 智能体技能，支持利用生成式 AI 进行数据增强（涵盖视频、图像和文本），并具备自动标注、数据筛选与检索等功能。未来，更多基于 Cosmos Data Factory 的工作流程也将以“模板”的形式陆续推出。

“机器人和自动驾驶汽车团队正在从事该行业中最具挑战性的工程工作，他们的精力理应投入到这些核心任务中，”CoreWeave 负责物理AI的高级副总裁 Richard Ahlfeld 表示，“Physical AI Launchables为他们现有的工具提供了一个经过验证的起点，使他们能够将更多时间专注于那些只有他们自己才能完成的工作。”

CoreWeave 的Physical AI Launchables内置了专为 CoreWeave 云平台高性能运行而调优的智能体技能（agent skills）。该套件随每个Template一同提供，支持 Claude Code、Codex 及其他各类编程智能体。智能体不仅能够判断哪些设置值得调整，还能像工程师一样下达指令，并能独立分析运行结果——即在关注任务是否完成的同时，还能解读任务执行过程中的产出。这正是“能够启动任务的智能体”与“能够圆满完成实际任务的智能体”之间的关键区别。

“NVIDIA 针对物理 AI 提供的参考智能体（Agent）技能，旨在支持在任何云平台上运行，”NVIDIA 产品管理总监 Nakul Arora 表示，“CoreWeave 针对其 AI 云平台构建了经过优化的版本，并将其集成在Physical AI Launchables中提供。这意味着相关工作流程能够在其基础设施上原生运行，从而让开发者能够专注于解决物理 AI 本身的问题，而无需操心底层的编排工作。”

对于工程团队而言，Template改变了工作开展的层面：

在领域层面开展工作。团队可以使用他们所熟悉的模型、数据集、环境和评估方法进行构建，而底层的打包、部署和执行工作则由 CoreWeave 负责处理。

复用并调整现有模板。在无需重建运行环境的前提下，即可修改配置或应用程序代码。通过共享模板，后续的实验可以直接基于先前已成功运行的基础进行开展。

确保 GPU 专注于 GPU 任务。在工作负载允许的情况下，模板可在 GPU 执行前完成仅需 CPU 处理的准备工作，并在 GPU 任务结束后立即释放资源。

并行运行，互不干扰。每个模板都定义了各自的资源和并发限制，从而避免了并行任务之间的资源争抢。

通过脚本和智能体（Agents）实现自动化。所有操作均有记录，且所有响应均可被机器读取。脚本和编程智能体能够启动任务、进行监控并获取结果。

统一汇总所有结果。报告、指标、媒体文件及诊断信息均通过同一接口返回，方便评估执行成果并快速定位故障。