物理AI新突破：NVIDIA Omniverse推动AI感知生成到计划决策

       得益于持续的技术创新和丰富的算力支持，AI应用正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式，为各行业带来了巨大的发展机遇。从理解图像、文字和声音的感知式AI，到创造文本、图像和声音的生成式AI，如今我们已经迈向了运行、推理、计划和行动的物理AI时代。

       从应用场景看，物理AI能够让智能机器在真实物理世界中感知、理解和执行复杂操作，它扩展了传统的生成式AI，使其能够理解数字世界的空间关系和物理行为，让人工智能反馈的内容符合物理规律。以制造业应用为例，智能仓储机器人能够通过数字孪生，在仓库中借助物理AI完成路径优化，提高物流的效率。

       这其中，NVIDIA Omniverse基于OpenUSD（Universal Scene Description，通用场景描述）通用、实时、可互操作的特性，能够快速完成对工业资产、流程或环境的全面数字孪生，为用户创造一个实时、协作、共享的沉浸式数字世界，进行诸如工厂设计仿真、自动驾驶测试等工作。通过多个生成式AI模型和蓝图，并与NVIDIA新推出的Cosmos世界基础模型进行融合，NVIDIA Omniverse进一步扩展了物理AI应用场景，正在成为工业AI全面深化应用的新引擎。
 
Omniverse吹响物理AI应用“集结号”

       与数字孪生相同，构建数字模型是企业物理AI应用中不可或缺的环节。由于基于数字孪生技术的建模与仿真不再是离线的、独立的、特定阶段存在的，而是可以与真实世界建立永久、实时、交互的链接。因此，构建实时物理数字孪生系统需要两项基本功能：实时物理求解器的性能与大规模数据集的实时可视化。

       一方面，NVIDIA Omniverse平台能够借助OpenUSD的通用语言，去完成多种工具和异构数据的整合，使不同职能部门的设计师和工程团队共同进行研发、测试、调整和分享，极大地节约时间和成本；另一方面，NVIDIA凭借自身CUDA运算、实时光线追踪RTX等技术能力，为Omniverse平台赋予了物理级的准确性，帮助用户训练和部署模型以生成流畅的NVIDIA Modulus物理AI框架，加快AI模型的准备、训练、部署以及运行推理进程。

       例如通过新发布的NVIDIA Edify SimReady生成式AI模型，可以自动为现有3D资产添加物理效果或材质等属性，使开发者能在几分钟内处理1000个3D对象，无需像以前一样花费40多个小时手动处理。此外，通过融合新推出的生成式世界基础模型Cosmos，包括Cosmos Tokenizer（高级分词器）、NeMo Curator（加速视频处理管道）等技术应用，能够帮助AI理解物理世界，为相关的3D处理等提供重要支持。其高效处理和转化数据的技术，使得在短时间内对海量视频数据进行处理成为可能，极大提高了模型训练的效率。

       得益于Omniverse平台提供的复杂环境实时模拟，制造企业可以让机器人模拟各种物理特性，在虚拟环境中进行导航、抓取等任务训练，使经验更贴近真实世界，效率更高。此外，各种工业设施的数字孪生创立，也有助于模拟生产流程、测试设备性能、优化布局设计等。

加速工业和机器人工作流的“助推器”

       从Omniverse平台发布之日起，NVIDIA就在持续优化并拓展其API的接口能力，包括加速地理空间数据模型、度量组件、SimReady、OpenUSD规范等。例如针对上层应用，Omniverse提供了Omniverse Nucleus（便捷的数据库和协作引擎）、Omniverse Connector（实现各种软件应用互连的连接器）、Omniverse KIT（基于微服务的自定义SDK开发）等核心组件。在2024春季GTC大会期间，NVIDIA发布了五个全新的Omniverse Cloud API（应用编程接口），使用户能够更加轻松地将Omniverse的核心技术直接集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中，或是集成到用于测试和验证机器人或自动驾驶汽车等自主机器的仿真工作流中。

       2024年11月，NVIDIA推出了Omniverse Blueprint蓝图，促使行业软件开发商可以帮助航空航天、汽车、制造、能源等行业的计算机辅助工程（CAE）客户创建具有实时交互性的数字孪生。在前不久的CES展上，NVIDIA发布了另外四个新蓝图，使开发者能够更加轻松地构建基于通用场景描述（OpenUSD）的Omniverse物理AI数字孪生。这四个蓝图分别是：

       ●Mega：由Omniverse Sensor RTX API驱动，用于在部署到真实设施中前，先在工厂或仓库的数字孪生中大规模开发和测试机器人集群。

       ●自动驾驶汽车仿真：同样由Omniverse Sensor RTX API驱动，使自动驾驶汽车开发者能够播放驾驶数据、生成新的基准真实数据并执行闭环测试，从而加快开发流水线。

       ●Omniverse Apple Vision Pro空间流式传输：帮助开发者创建将大型工业数字孪生以沉浸式流的形式传输到Apple Vision Pro的应用。

       ●适用于计算机辅助工程（CAE）的实时数字孪生：基于NVIDIA CUDA-X加速库、物理AI库和Omniverse库构建的实时物理可视化参考工作流。

汇聚生态之力拓展物理AI应用场景

       目前，全球软件开发和专业服务领域的领先企业正在使用Omniverse开发新的产品和服务，加快工业AI新时代的到来。西门子在CES展会上宣布推出了首个由NVIDIA Omniverse库驱动的西门子Xcelerator应用——数字现实查看器（Teamcenter Digital Reality Viewer）。该查看器将大规模、基于物理的可视化功能直接引入产品生命周期管理（PLM）系统，帮助团队在安全的数字孪生环境中使用实时3D数据进行协作，从而减少错误和数据差异，简化作业与决策流程。

       Cadence在其Reality Digital Twin数据中心数字孪生平台中使用了Omniverse库，并以此为基础宣布将Omniverse进一步集成到Allegro中。Allegro是Cadence的领先电子计算机辅助设计应用，广泛用于全球各大半导体公司。

       Altair正在使用Omniverse蓝图构建交互式计算流体动力学（CFD）的实时CAE数字孪生。Ansys正在将Omniverse用于其领先的CAE应用Ansys Fluent中。Neural Concept正在将Omniverse库集成到其下一代软件产品，从而实现了实时CFD并改进了工程工作流。此外，埃森哲正在使用Mega，帮助德国供应链解决方案领导者KION为该公司的全球仓储和配送客户网络构建下一代自主仓库和机器人集群。

       自动驾驶汽车工具链供应商Foretellix正在使用自动驾驶汽车仿真蓝图进行全3D传感器仿真，以此优化自动驾驶汽车的测试和验证。研究机构MITRE也在与密歇根大学的Mcity测试设施联合部署该蓝图，创建一个全行业自动驾驶汽车验证平台。Katana Studio正在使用Omniverse空间流式传输工作流程为日产和大众汽车创建定制汽车配置器，使他们能够在沉浸式环境中设计和审核车型，同时改善客户决策流程。

       面向企业的XR流式传输平台Innoactive借助该工作流为Apple Vision Pro增加了空间流式传输的平台支持。借助该解决方案，大众集团能够以人眼分辨率进行设计和工程项目审查。Innoactive还与药物生产加工和包装技术解决方案提供商Syntegon合作，使Syntegon的客户能够在建造定制设施前先检查和审核设施的数字孪生。

       通过携手各行业合作伙伴，NVIDIA将技术创新与生态融合兼收并蓄，为物理AI应用按下加速键。可以预见的是，伴随着新蓝图的推出以及Cosmos的融合应用，NVIDIA Omniverse平台的能力将得到进一步提升，用户可以在数字孪生直接中优化流程、降低成本、加速设计迭代，为制造企业带来更多的想象空间和更精准的决策支持。