最终排名
阵容
参赛工具
参加这场对决的每个工具的简介,按最终得分排序。
NVIDIA Cosmos 是一个预训练的生成式世界基础模型（WFMs）平台，旨在加速物理 AI 的开发。通过模拟真实、具物理感知的环境，并根据文本、图像或视频输入预测未来世界状态，它帮助开发者训练和验证自动驾驶汽车、仿人机器人以及工业自动化等系统。 该平台包括 tokenizers、guardrails 和 accelerated data processing pipeline，允许团队在自己的 datasets 上 fine-tune 模型，或直接 out of the box 使用。Cosmos 与 NVIDIA 更广泛的 robotics 和 simulation stack（包括 Omniverse 和 Isaac）集成，以实现大规模 synthetic data generation 和 policy evaluation。 推出时附带开放模型权重和宽松许可，Cosmos 旨在服务于需要理解空间动态、运动和物理交互的研究人员和企业，用于构建现实世界的 AI 代理。
标准细分
- 预训练的生成世界基础模型
- 支持视频和图像 tokenizers 高效处理
- 预置的安全枢纽
- 加速的数据采集 pipeline
- 支持自定义域的微调
- 兼容 Omniverse 和 Isaac 模拟
Aurora Innovation 开发了 Aurora Driver，这是一个面向多种车辆类型和应用场景的自动驾驶系统，覆盖从重型卡车到乘用车等各种车型。该平台整合了专有传感器，包括远程 FirstLight 激光雷达，并结合机器学习与虚拟测试套件，实现了在复杂高速公路和城市环境中的导航。 本公司与主要原始设备制造商（OEM）和物流供应商合作，将其驾驶系统集成到商业车队中，最初重点是美国州际公路上的无人货运。Aurora旨在提升道路安全、缓解司机短缺，并提高长途运输效率。 与其直接销售消费产品，Aurora 将其技术作为服务提供给汽车制造商和车队运营商，目标是实现卡车运输和叫车市场的无人驾驶商业运营。
标准细分
- Aurora Driver 自动驾驶平台
- FirstLight FMCW 激光雷达感知
- 用于仿真的 Virtual Testing Suite
- 美国高速公路上的自动卡车试点
- Driver-as-a-Service 商业模式
- 与主要 OEM 车辆平台的集成
3D AI Studio 是一个由 AI 驱动的平台，用于根据文本提示或参考图像创建 3D 模型。它面向游戏开发者、产品设计师、3D 打印爱好者以及希望在没有传统手动建模经验的情况下快速生成 3D 资产的创作者。 其核心工作流程包括Text to 3D，可根据文字描述生成贴图模型；以及Image to 3D，可将2D图像、草图或插图转换为可导出的3D模型。该平台旨在将通常需要数小时或数天建模和贴图的工作，压缩到几秒到几分钟内即可完成。 除了模型生成，该工具还包括AI纹理（AI Texturing）用于应用PBR材质和自定义细节，以及四边形网格重建（Quad Remeshing）用于清理拓扑结构、减少多边形数量和生成LODs，使资产达到生产就绪状态。它还提供了一个更广泛的图像工作室（Image Studio）用于AI图像生成、编辑和视频创作，以及一个名为Flow的基于节点的流程构建器，用于将步骤链接成可重复使用的工作流程。 生成的资产旨在以与 Unity、Unreal 和 Three.js 等引擎兼容的格式和拓扑导出。这使 3D AI Studio 处于与 Meshy、Tripo 和 Rodin 等竞争对手在不断增长的生成式 3D 领域并驾齐驱的位置。 与目前所有的AI 3D生成器一样，输出质量和拓扑结构可能会因提示和用例而异，对于复杂或高度特定的资产，可能仍需要手动清理。该网站具有强烈的促销性质，因此关于速度和质量的宣称需要通过您自己的测试来评估。
标准细分
- 从文本生成 3D 模型
- 图像转换为 3D 模型
- AI 驱动的 PBR 纹理处理
- 自动四边形重新网格化和重新拓扑
- LOD 生成和多边形减少
- 基于节点的 Flow 工作流和 AI 图像/视频工作室
Figure AI 是一家机器人公司，致力于开发通用人形机器人，能够执行各种类似人类的体能任务。其硬件平台采用两足人形外观，公司认为这种设计使得机器人能够在为人类设计的环境中运作，并使用为人类准备的工具，而无需对周围空间进行改动。 该公司最新的机器人 Figure 03 被定位为通用型人形机器人，适用于日常生活，包括家庭与家务协助任务。早期版本则更侧重商业和工业场景，如制造业和物流行业，在这些环境中重复性手工劳动非常普遍。 Figure 的机器人由公司所称的 Helix AI 系统驱动，该系统被描述为使机器人能够在不可预测、变化的环境中感知、推理并行动。该 vision-language-action 方法旨在让机器人解释其周围环境并执行任务，而不是仅仅遵循严格的预编程动作。 Figure 站在少数追求商业化可行人形机器人公司的行列之中，与 Tesla（Optimus）、Agility Robotics 和 Boston Dynamics 等公司的努力并肩。该领域仍处于早期阶段，公开展示的多是演示视频，而非广泛可用的产品。 与其他类人机器人项目一样，对功能的声称应与实际部署进行慎重评估。通用自主性在家庭和工作场所仍然是一个艰难且未解决的问题，针对消费使用，时间表、可靠性、价格和可用性尚未确定。
标准细分
- 通用型双足类人机器人平台
- Helix AI 用于感知和任务执行
- 设计用于在动态、非结构化环境中导航
- 类人形体兼容人类工具和环境
- 面向家庭和工业应用