Mode Maison 公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Steven Gay 從一次失敗的家具購物之旅中獲得了創(chuàng)業(yè)的靈感。

Steven 在休斯頓長大，曾就讀于得克薩斯大學(xué)，之后在紐約加入拉夫勞倫公司，成為該公司最年輕的概念設(shè)計師之一。有一次，他花了一整天時間挑選沙發(fā)，但最后以失敗告終，這激發(fā)了他自己創(chuàng)業(yè)的靈感。

這次經(jīng)歷使他發(fā)現(xiàn)奢侈家居用品行業(yè)在采用數(shù)字技術(shù)，尤其是為消費者創(chuàng)造身臨其境的互動體驗方面，一直十分落后。

Steven 于 2018 年創(chuàng)立了 Mode Maison，希望能解決上述的難題，并為零售業(yè)的可擴展性、創(chuàng)造性以及生成式未來鋪平道路。借助通用場景描述框架（OpenUSD）和NVIDIA Omniverse平臺，Steven 與 Mode Maison 首席技術(shù)官 Jakub Cech 以及 Mode Maison 團隊一起，幫助改進并數(shù)字化從設(shè)計、制造到消費者體驗的整個產(chǎn)品生命周期流程。

他們開發(fā)了一種名叫“全局材質(zhì)外觀捕捉”（Total Material Appearance Capture）的光度掃描系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用現(xiàn)實世界中的嵌入式傳感器，提供了一種無偏差、基于物理學(xué)的數(shù)字化材質(zhì)的方法。

TMAC 可捕捉任何材質(zhì)的專有數(shù)據(jù)以及成分，然后將其轉(zhuǎn)化為作為單一真實來源的輸入，可用于創(chuàng)建完全數(shù)字化的零售模型。借助該系統(tǒng)以及OpenUSD和NVIDIA Omniverse，Mode Maison 的客戶可以為任何材質(zhì)或產(chǎn)品創(chuàng)建高精確度的數(shù)字孿生。

Steven 表示：“這讓我們能夠有效地簡化并加快整個產(chǎn)品生命周期流程的完整集成，包括設(shè)計、生產(chǎn)、制造、消費者體驗等。

利用數(shù)字孿生精簡工作流并提高生產(chǎn)力

Mode Maison 曾在創(chuàng)建基于物理學(xué)、高度靈活且可擴展的數(shù)字材質(zhì)時，遇到了巨大的挑戰(zhàn)，尤其是在渲染復(fù)雜的材質(zhì)和紋理，或?qū)?shù)字模型集成到連貫的多層環(huán)境中時。

Omniverse通過提供先進的渲染功能、物理模擬和可擴展的 AI 訓(xùn)練，為數(shù)字零售帶來了新的可能性，幫助 Steven 和他的團隊克服了這些挑戰(zhàn)。

在使用 Omniverse 和 OpenUSD 之前，Mode Maison 所使用的數(shù)字材質(zhì)捕捉、建模和渲染的流程相互脫節(jié)，經(jīng)常導(dǎo)致不一致、無法擴展或是互操作性極低。在集成Omniverse后，團隊獲得了精簡而連貫的工作流，能夠以更高的效率和更高的互操作性創(chuàng)建高保真的數(shù)字孿生。

團隊主要使用 Autodesk 3ds Max 進行設(shè)計，并通過Omniverse 連接器導(dǎo)入 3D 數(shù)據(jù)。Steven 表示，OpenUSD在其工作流中越來越關(guān)鍵，尤其是在開發(fā)靈活的可組合、且可互操作的資產(chǎn)創(chuàng)建功能時。

這一經(jīng)過增強的管線先通過 TMAC 采集高保真材質(zhì)數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)處理并轉(zhuǎn)換成 OpenUSD 格式，以創(chuàng)建基于物理學(xué)且科學(xué)準確的高保真數(shù)字孿生。

Steven 表示：“在創(chuàng)建復(fù)雜、擁有多層功能且先進的數(shù)字材質(zhì)方面，OpenUSD帶來了前所未有的協(xié)作性和互操作性。它能夠無縫集成各種數(shù)字資產(chǎn)，并在各種應(yīng)用中保持保真度，這對于創(chuàng)建逼真的零售業(yè)交互式數(shù)字孿生至關(guān)重要。”

OpenUSD和Omniverse加速了 Mode Maison 及其客戶的產(chǎn)品推出，降低了構(gòu)建和修改數(shù)字孿生的相關(guān)成本，并通過精簡創(chuàng)建提高了生產(chǎn)力。

Steven 表示：“我們的工作成果代表著向無縫集成數(shù)字和物理現(xiàn)實的未來更進一步。這個變化不僅提高了消費者的參與度，而且減少了對物理原型的需求，并實現(xiàn)更加精準的制造，從而為更加可持續(xù)的商業(yè)實踐鋪平了道路。”

在談到數(shù)字零售業(yè)新興技術(shù)的發(fā)展時，Steven 表示，AI 將在創(chuàng)造超個性化設(shè)計、生產(chǎn)、采購和前端消費體驗方面發(fā)揮核心作用，同時還將減少碳足跡，幫助實現(xiàn)一個更加可持續(xù)的未來零售業(yè)。

審核編輯：劉清