北京
本文是洞悉 Omniverse系列文章。“洞悉 Omniverse”重點介紹開發者、3D 從業者與企業如何使用 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，擴展為跨行業的復雜企業級工作負載。
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展的 NVIDIA 物理 AI 數據工廠 Blueprint，以及應用于 AI 工廠數字孿生仿真的 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint。
- AI 工廠的建前仿真：現代 AI 工廠結構復雜，借助仿真技術，企業能夠更輕松地確保其能夠在既定預算內按期建成。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化。
- 算力即數據，現實世界數據不再是護城河：現實世界充滿了混亂、難以預測以及各種的邊緣情況，而且用于處理、仿真和評估數據的工作流也是碎片化的。真正的瓶頸不僅在于數據本身，而在于整個數據工廠。為應對這一挑戰，NVIDIA 在 GTC 大會上推出了物理 AI 數據工廠 Blueprint，這是一個將算力轉化為大規模、高質量訓練數據的開放參考架構。該架構基于 NVIDIA Cosmos 開放世界基礎模型和 NVIDIA OSMO 控制器構建，將數據管護、增強和評估整合到單一管線，使開發者能夠利用有限的現實世界輸入生成多樣化的長尾數據集。
- 從 OpenUSD 到現實，設計與部署的無縫銜接：將 CAD 文件轉換為 OpenUSD 是物理 AI 工作流中的關鍵步驟——即將工程數據轉化為仿真就緒資產，以供開發者在物理級精確的虛擬環境中構建、測試和驗證機器人。借助 NVIDIA Omniverse Kit 軟件開發套件和 NVIDIA Isaac Sim 等工具，團隊可以優化和豐富 3D 數據，以支持實時渲染、仿真和協作工作流。
- 通過工業數字孿生重塑制造業與物流業：所有工廠都始于仿真。NVIDIA Mega Omniverse Blueprint 為企業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字孿生環境中設計、測試和優化機器人集群及 AI 智能體。
- 物理 AI 從仿真走向現實世界：NVIDIA 正與全球機器人生態系統開展合作——包括領先的機器人“大腦”開發商、工業機器人巨頭以及人形機器人先鋒企業——共同推進生產級物理 AI 的發展。
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