對工業(yè) AI 和物理 AI 的投資正在推動各行業(yè)對數(shù)字孿生的需求增長。

這些現(xiàn)實環(huán)境、設施和流程的虛擬復制品已達到物理級精確，不僅能夠幫助制造商優(yōu)化規(guī)劃和運營，還可作為訓練場幫助視覺 AI 智能體、智能汽車和機器人安全、高效、可靠地運行。

打造物理精確的仿真環(huán)境可幫助物理 AI 無縫過渡到現(xiàn)實世界，而要創(chuàng)建這樣的環(huán)境通常需要耗費大量人力。但依靠 OpenUSD（一種用于描述和連接復雜 3D 世界的強大開放標準）的最新進展以及渲染、神經(jīng)重建和世界基礎模型（WFM）的升級優(yōu)化，開發(fā)者便可加速大規(guī)模數(shù)字孿生的構(gòu)建。

加速數(shù)字孿生與物理 AI 的開發(fā)

為了加速數(shù)字孿生與物理 AI 的開發(fā)，NVIDIA 在今年的 SIGGRAPH 上發(fā)布了新的研究成果、NVIDIA Omniverse 庫、NVIDIA Cosmos 世界基礎模型以及 NVIDIA RTX PRO 服務器和 NVIDIA DGX Cloud 等先進 AI 基礎設施。

最新的 Omniverse 軟件開發(fā)套件連接了 MuJoCo 與通用場景描述（OpenUSD），使超過 25 萬名 MJCF 機器人學習開發(fā)者能夠在各個平臺上進行機器人仿真。

Omniverse NuRec 庫和 AI 模型支持 Omniverse RTX 光線追蹤 3D Gaussian splatting，使開發(fā)者能夠使用傳感器數(shù)據(jù)以 3D 形式對現(xiàn)實世界進行捕捉、重建和仿真。

NVIDIA Isaac Sim 5.0 和 Isaac Lab 2.2 開源機器人仿真與學習框架現(xiàn)已在 GitHub 上提供。Isaac Sim 采用 NuRec 神經(jīng)渲染和新的 OpenUSD 機器人與傳感器 Schema，進一步縮小了仿真與現(xiàn)實之間的差距。

Cosmos Transfer-2 和 NVIDIA Cosmos Reason 等 Cosmos 世界基礎模型大幅提升了用于物理 AI 開發(fā)的合成數(shù)據(jù)生成和推理能力。

NVIDIA Research 在渲染和 AI 輔助材料生成方面的進展幫助開發(fā)者擴大數(shù)字孿生開發(fā)規(guī)模。

不斷壯大的 OpenUSD 生態(tài)系統(tǒng)

作為數(shù)字孿生和物理 AI 開發(fā)的基礎生態(tài)系統(tǒng)，OpenUSD 使開發(fā)者能夠整合工業(yè)和 3D 數(shù)據(jù)，創(chuàng)建出達到物理級精度的數(shù)字孿生。

OpenUSD 聯(lián)盟近期迎來了許多新普通成員，包括埃森哲、Esri、HCLTech、PTC、雷諾和 Tech Soft 3D。新成員的加入反映出 OpenUSD 社區(qū)的持續(xù)壯大及其統(tǒng)一各行業(yè) 3D 工作流的決心。

為了滿足企業(yè)對 OpenUSD 和數(shù)字孿生專業(yè)知識日益增長的需求，NVIDIA 推出了新的 OpenUSD 開發(fā)認證和免費數(shù)字孿生學習路徑。

創(chuàng)建數(shù)字孿生的開發(fā)者

西門子、Sight Machine、Rockwell Automation、EDAG、Amazon Devices & Services、Vention 等行業(yè)領導者正在使用 Omniverse 庫和 OpenUSD 開發(fā)數(shù)字孿生解決方案，借助工業(yè) AI 與物理 AI 實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。

西門子的 Teamcenter Digital Reality Viewer 使工程師能夠?qū)Ρ普娴臄?shù)字孿生進行空前規(guī)模的可視化、交互和協(xié)作，在降低成本的同時，加快設計審核速度、大幅減少對物理原型的需求并縮短產(chǎn)品上市時間。

Sight Machine 的 Operator Agent 平臺結(jié)合實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)、代理式 AI 驅(qū)動的推薦與數(shù)字孿生，為工廠運營團隊提供實時生產(chǎn)可見性，幫助他們作出更加快速、明智的決策。

Rockwell Automation 的 Emulate3D Factory Test 平臺使制造商能夠創(chuàng)建基于物理學的工廠級數(shù)字孿生，實現(xiàn)對自動化和自主系統(tǒng)的大規(guī)模仿真、驗證與優(yōu)化。

EDAG 的工業(yè)數(shù)字孿生平臺幫助制造商改進項目管理、優(yōu)化生產(chǎn)布局、培訓員工和進行以數(shù)據(jù)為依據(jù)的質(zhì)量保證。

Amazon Devices & Services 使用數(shù)字孿生訓練機械臂識別、檢測和處理新設備?？蓪C器人動作設置成完全基于仿真中進行的訓練裝配、測試、包裝、審計等制造產(chǎn)品的步驟。

Vention 正在使用 Omniverse 庫、Isaac Sim、Jetson 硬件等 NVIDIA 機器人、AI 和模擬仿真技術(shù)，來開發(fā)即插即用型數(shù)字孿生和自動化解決方案，簡化和加快智能制造系統(tǒng)的部署。

進入 OpenUSD 的世界

了解更多關(guān)于 OpenUSD 及如何使用 Omniverse 庫開發(fā)數(shù)字孿生應用的信息，請參加新數(shù)字孿生學習路徑中的免費課程，并查看 Omniverse Kit 配套教程和大規(guī)模部署基于 Omniverse Kit 的應用操作指南。

觀看 NVIDIA 在 SIGGRAPH 上的研究成果專題演講。在 Isaac Sim 和 CARLA 上試用 Omniverse NuRec 并了解更多關(guān)于 Isaac Sim 的信息。