通用場景描述簡稱OpenUSD，是一個開放且可擴展的生態(tài)系統，用于在 3D 世界內描述內容、合成數據、進行仿真和開展協作。

OpenUSD 提供基本的功能，通過在單個標準化框架中連通不同的數據、工具和工作流，助力團隊更輕松地開展復雜的項目。USD 的獨特功能包括分層式合成引擎、自定義架構、與文件系統無關的資產解析器，以及 HYDRA 渲染架構。

從本質上講，OpenUSD 不僅僅是一種格式，它還是打造未來物理 AI 所必需的靈活、開放的基礎。NVIDIA 正在與合作伙伴和開源社區(qū)密切合作，推動相關領域更快、更廣泛地采用 OpenUSD。NVIDIA 同 Pixar、Adobe、Apple 和 Autodesk 共同成立了 OpenUSD 聯盟 (AOUSD)，該聯盟致力于促進 OpenUSD 的標準化和發(fā)展完善。

睿甄創(chuàng)新首席執(zhí)行官羅茜：“我們花了三年時間收集了 8,000 張現實世界的圖像，但使用 NVIDIA Isaac Sim 和 OpenUSD，我們在短短一周內就生成了 200,000 張帶有注釋的合成圖像。這種多樣性使我們的模型準確率提高了 11%。”

羅茜博士是睿甄創(chuàng)新的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。睿甄創(chuàng)新是 AI 和機器人技術領域的領軍企業(yè)，其使命是實現人和機器人的和諧協作。羅茜在自主系統方面有近二十年的經驗，為合成數據生成、機器人仿真和感知算法領域的重大進步做出了貢獻。在羅茜努力解決現實世界中的檢測和自動化挑戰(zhàn)時，尤其是在解決那些主要是數據稀缺和人機協作方面的挑戰(zhàn)時，OpenUSD 是她使用的一項關鍵資源。

采用 OpenUSD 幫助降低了調試成本、減少了利益相關者溝通不一致，并解決了開發(fā)周期遲緩問題。通過 OpenUSD，羅茜的團隊可以生成高質量的合成數據，在物理精準的環(huán)境中測試機器人系統，并與整個中國和歐盟的合作伙伴攜手開展跨學科研發(fā)工作。NVIDIA Isaac Sim 和NVIDIAOmniverse 等技術基于 OpenUSD 構建而成，讓團隊能夠利用模塊化資產、物理精準和直觀的協作工具，模擬機械臂放置、隧道安全性驗證等工作流。

羅茜還牽頭開展關于利用 OpenUSD 的國際共同創(chuàng)作研討會，將機器人硬件制造商、AI 開發(fā)者和基礎設施管理者聚在一起，專注于實際的部署場景。從隧道維護自動化到在山區(qū)地形部署四足機器人，OpenUSD 有助于實現實時視覺驗證、法規(guī)預遵從測試，以及沉浸式視覺環(huán)境中的快速迭代。展望未來，羅茜認為 OpenUSD 是將中國快速發(fā)展的機器人技術創(chuàng)新與歐洲的可持續(xù)發(fā)展標準相結合的關鍵，有助于塑造下一個物理 AI世界。

孿界科技首席執(zhí)行官薛友松：“得益于 OpenUSD 的非破壞性功能，當 CAD 和 BIM 數據發(fā)生變化時，可以無縫更新大型數字孿生項目，這能夠真正提高協作效率。”

薛友松是孿界科技的首席執(zhí)行官，也是數字孿生技術專家，在產品開發(fā)方面有超過 21 年的經驗。他的開發(fā)團隊致力于打造數字孿生引擎和解決方案，他們的多元宇宙引擎正在為包括大型專項計劃在內的數千個主要項目提供強力支持。他是 WebGL、3D 處理和大型模型渲染方面的專家，曾幫助編寫和審核行業(yè)級數字標準，并且擁有多項發(fā)明專利。最近，他的工作重點轉移到了為具身智能仿真訓練生成 3D 合成數據，這進一步擴大了他在創(chuàng)新仿真技術領域的影響力。

薛友松在 OpenUSD 方面的經歷始于采用 NVIDIA Omniverse 來提升數字孿生項目開發(fā)能力，包括使用NVIDIA Isaac Sim 進行先進的仿真訓練。在使用 OpenUSD 之前，薛友松的團隊面臨兩個關鍵限制：通過基于 Web 的工具實時渲染復雜的數字孿生場景幾乎是不可能的，并且事實證明，高效管理大型基礎設施項目中通常來自不同來源且不斷變化的數據非常困難。

自從采用 OpenUSD 以來，薛友松和他的團隊能夠在機場、水利、具身智能仿真等一系列項目中無縫整合和更新多版本的 CAD 和 BIM 模型。這些平臺的模塊化方法意味著只需要更新模型的必要部分，從而可大大簡化版本管理，并在多年的項目生命周期中提高效率。

OpenUSD 還支持為 CAD、BIM 和合成仿真資產搭建集成橋梁，助力打造機器人技術和仿真訓練所需的高質量 SimReady3D 模型。這種集成能夠促進各個團隊和項目階段之間更順暢地協作，讓開發(fā)工作流更靈活、更有效。因此，薛友松的工作流現在更加精簡，能夠快速應對現實世界數字孿生部署中固有的持續(xù)更新和變化。薛友松計劃繼續(xù)使用 OpenUSD，力爭進一步整合各種類型的資產，例如 SimReady 資產和 3D 高斯?jié)姙R模型，為具身智能仿真打造更先進的虛擬訓練平臺。

Lightwheel 仿真工程師兼發(fā)展負責人MustafaMohammadi：“OpenUSD 有助于高效搜索和查詢 3D 資產與數據。其模塊化結構能夠使工作流更靈活，為機器人訓練環(huán)境中復雜的優(yōu)化和迭代工作賦能。”

Mustafa Mohammadi 是 Lightwheel 的仿真工程師兼發(fā)展負責人，專注于開發(fā)人形機器人和四足機器人。他在機器學習、機器人訓練和資產制作方面有十年經驗。他的專長是將先進的仿真和以用戶為中心的工作流優(yōu)化相結合。Mustafa 首先接觸到了NVIDIAIsaac Sim，然后又接觸到了NVIDIAOmniverse 中的 OpenUSD 工具，而它們被證明能夠給機器人仿真帶來變革性影響。

Mustafa 面臨的核心挑戰(zhàn)是確定合適的工具來解決具體問題。USD Search和USD Code等工具變得至關重要，有助于實現有針對性且由意圖驅動的搜索以及模塊化的場景管理。在采用 OpenUSD 功能之前，工作流缺乏靈活性，并且無法精細控制資產和機器人訓練工作流，尤其是在復雜的大型環(huán)境中。

OpenUSD 和 Omniverse 通過提供可直接使用的資產、模型、框架和算法，大大加快了機器人訓練周期，不僅能夠縮短設置時間，還能夠促進強大的腳本驅動型訓練和推理順利進行。OpenUSD 的模塊化結構可以提升用戶體驗，確保與新興工具無縫集成，并為第三方連接建立新的渠道。Mustafa 計劃繼續(xù)以 OpenUSD 為基礎，打造模塊化、可擴展且高度可交互的工程生態(tài)系統。

阿貢國家實驗室多學科研究實習生Athena Angara：“OpenUSD 讓我能夠滿懷信心地開展實驗、重構和擴展工作，就像使用樂高積木搭建未來的機器人一樣。”

Athena Angara 是阿貢國家實驗室的多學科研究實習生，從事 AI 和機器人技術方面的工作，擁有在伊利諾伊大學芝加哥分校學習數據科學的背景。她致力于將機器人系統、XR (AR/VR) 界面和 AI 驅動的自動化整合在一起，通過融合多種沉浸式技術，打造更安全、更智能的機器人環(huán)境。Athena 借助 OpenUSD、NVIDIAIsaac Sim和 XR 打造了實時雙臂機器人仿真，用于模擬輔助駕駛實驗室的數字孿生環(huán)境。

事實證明，OpenUSD 特別有幫助，讓她能夠以模塊化方式構建組件、支持 AI 和 XR 集成，并以可擴展的方式高效管理迭代。OpenUSD 的一個關鍵特征是它的靈活性，得益于此，Athena 能夠快速為不同的仿真元素設計原型并將這些元素組合在一起，從而將它們視為基礎模組而非硬編碼系統。通過轉向這種一體化的實時開發(fā)工作流，她的團隊在測試、驗證和部署機器人邏輯方面的能力得到了顯著提升，能夠更安全、更有效地部署機器人。

因此，Athena 認為 OpenUSD 不僅僅是一種文件格式，而且還是開展新一代機器人研究工作的戰(zhàn)略基礎，在新一代機器人研究工作中，實驗會變得更具可重復性、適應性更強且協作水平更高。

Athena 在不斷探索如何使 OpenUSD 支持自適應系統、智能自動化以及仿真環(huán)境中的 AI 訓練，以便幫助塑造未來的智能機器人，并彌合數字工具和物理創(chuàng)新之間的差距。