本文是洞悉 Omniverse系列文章?！岸聪?Omniverse”重點介紹開發(fā)者、3D 從業(yè)者與企業(yè)如何使用OpenUSD和NVIDIA Omniverse的最新進展深入改變他們的工作流。

NVIDIA GTC 大會標志著物理 AI迎來了一個重要轉(zhuǎn)折點：機器人、車輛和工廠正從單一的用例與孤立的部署，擴展為跨行業(yè)的復雜企業(yè)級工作負載。

推動這場變革的核心是全新面向物理 AI 的前沿模型，包括 NVIDIA Cosmos 3、NVIDIA Isaac GR00T N1.7 和 NVIDIA Alpamayo 1.5。

此外，NVIDIA 還發(fā)布了旨在推動世界模型、人形機器人技能和智能汽車前沿化發(fā)展的NVIDIA 物理 AI 數(shù)據(jù)工廠 Blueprint，以及應用于 AI 工廠數(shù)字孿生仿真的NVIDIA Omniverse DSX Blueprint。

諸如 OpenClaw 等開源智能體框架將 AI 堆棧全面延伸至運營層面——賦能可長期運行的 “Claw”，使其能夠利用工具、記憶和消息接口，在專屬設備上編排工作流、管理數(shù)據(jù)管線并自主執(zhí)行任務。

OpenClaw 創(chuàng)造者 Peter Steinberger 在 NVIDIA GTC 大會的一份新聞稿中表示：“基于 NVIDIA 和更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)，我們正在構建 Claw 和安全護欄，讓任何人都能創(chuàng)建出強大且安全的 AI 助手。”

OpenUSD是推動物理 AI 可擴展性的關鍵驅(qū)動力——它提供了一種通用的場景描述語言，使團隊能夠?qū)⒂嬎銠C輔助設計 (CAD) 數(shù)據(jù)、仿真資產(chǎn)和現(xiàn)實世界的遙測數(shù)據(jù)，整合到一個共享且物理精確的世界視圖中。

AI 工廠的建前仿真

現(xiàn)代 AI 工廠結(jié)構復雜——涉及散熱、電網(wǎng)、網(wǎng)絡負載和機械系統(tǒng)等多個方面。借助仿真技術，企業(yè)能夠更輕松地確保其能夠在既定預算內(nèi)按期建成。

為解決這一問題，NVIDIA 在 GTC 大會上推出了Omniverse DSX Blueprint，這是一種通過單一數(shù)字孿生整合 AI 工廠各層級仿真的參考架構，使運營團隊能夠在服務器機架實裝前便完成性能和效率優(yōu)化。

算力即數(shù)據(jù)：現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)不再是護城河

現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)曾是物理 AI 的護城河——但無法實現(xiàn)規(guī)模化?，F(xiàn)實世界充滿了混亂、難以預測以及各種的邊緣情況，而且用于處理、仿真和評估數(shù)據(jù)的工作流也是碎片化的。真正的瓶頸不僅在于數(shù)據(jù)本身，而在于整個數(shù)據(jù)工廠。

為應對這一挑戰(zhàn)，NVIDIA 在 GTC 大會上推出了物理 AI 數(shù)據(jù)工廠 Blueprint，這是一個將算力轉(zhuǎn)化為大規(guī)模、高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)的開放參考架構。該架構基于NVIDIA Cosmos 開放世界基礎模型和NVIDIA OSMO控制器構建，將數(shù)據(jù)管護、增強和評估整合到單一管線，使開發(fā)者能夠利用有限的現(xiàn)實世界輸入生成多樣化的長尾數(shù)據(jù)集。

FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、Skild AI和Teradyne Robotics等領先的物理 AI 開發(fā)商，正利用該藍圖加速機器人、視覺 AI 智能體和智能汽車的開發(fā)。

Microsoft Azure和Nebius是首批提供該藍圖的云平臺，將全球規(guī)模的計算能力轉(zhuǎn)化為開箱即用的數(shù)據(jù)生產(chǎn)引擎。

NVIDIA Omniverse 與仿真技術副總裁 Rev Lebaredian 在新聞稿中表示：“通過與領先的云服務提供商合作，我們正在提供一種全新的智能體引擎，將算力轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量數(shù)據(jù)，推動下一代自主系統(tǒng)和機器人的發(fā)展。在這個新時代，算力即數(shù)據(jù)?！?/p>

從 OpenUSD 到現(xiàn)實：設計與部署的無縫銜接

將 CAD 文件轉(zhuǎn)換為OpenUSD是物理 AI 工作流中的關鍵步驟——即將工程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為仿真就緒資產(chǎn)，以供開發(fā)者在物理級精確的虛擬環(huán)境中構建、測試和驗證機器人。

借助NVIDIA Omniverse Kit軟件開發(fā)套件和NVIDIA Isaac Sim等工具，團隊可以優(yōu)化和豐富 3D 數(shù)據(jù)，以支持實時渲染、仿真和協(xié)作工作流。

包括FANUC和 Fauna Robotics 在內(nèi)的多家公司正利用 CAD-to-OpenUSD 這一無縫工作流，以加速機器人系統(tǒng)的設計和驗證進程。

通過工業(yè)數(shù)字孿生重塑制造業(yè)與物流業(yè)

Lebaredian 在 GTC 大會關于數(shù)字孿生與仿真的特別演講中表示：“如今，工廠本身就是一套機器人系統(tǒng)。”

所有工廠都始于仿真。 NVIDIA Mega Omniverse Blueprint 為企業(yè)提供了一套參考架構，使其在車間實際部署機器人之前，先在具備物理精確性設施的數(shù)字孿生環(huán)境中設計、測試和優(yōu)化機器人集群及 AI 智能體。

KION正與埃森哲和西門子合作，利用該藍圖為全球最大的純合同物流服務商 GXO 構建大規(guī)模倉儲數(shù)字孿生，用于訓練和測試基于 NVIDIA Jetson 的自動駕駛叉車車隊。

物理 AI 從仿真走向現(xiàn)實世界

NVIDIA 正與全球機器人生態(tài)系統(tǒng)開展合作——包括領先的機器人“大腦”開發(fā)商、工業(yè)機器人巨頭以及人形機器人先鋒企業(yè)——共同推進生產(chǎn)級物理 AI 的發(fā)展。

全球機器人裝機量超 200 萬臺的ABB Robotics、發(fā)那科 (FANUC)、KUKA和 Yaskawa 正利用NVIDIA Omniverse庫和NVIDIA Isaac仿真框架，通過物理精確的數(shù)字孿生技術來驗證復雜的機器人應用和生產(chǎn)線。此外，這些企業(yè)還將NVIDIA Jetson 模塊集成到其控制器中，以實現(xiàn)實時 AI 推理。

機器人開發(fā)始于“大腦”，正因如此，包括 FieldAI 和Skild AI在內(nèi)的領先開發(fā)商正利用NVIDIA Cosmos世界模型進行數(shù)據(jù)生成，并借助 Isaac 仿真框架在仿真環(huán)境中驗證策略。

同時，Generalist AI 正基于 NVIDIA Cosmos 探索生成合成數(shù)據(jù)。這種組合使機器人能夠以驚人的速度精通從供應鏈監(jiān)測到食品配送的任何任務。