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title: "進入 Omniverse：製造業的模擬優先時代已經來臨"
type: "News"
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description: "這篇文章討論了製造業向以仿真為先的轉變，這一轉變得益於高保真仿真和 OpenUSD 標準。文章強調了像 ABB Robotics 和 JLR 這樣的公司如何利用 NVIDIA Omniverse 進行準確的仿真，從而縮短產品週期並提高設計效率。Tulip Interfaces 也被提及，通過實時數據集成增強工廠智能。文章強調了 SimReady 資產和 NVIDIA 的物理 AI 技術棧在現代工業應用中的重要性，鼓勵開發者探索這些技術以獲得運營收益"
datetime: "2026-04-28T13:07:30.000Z"
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# 進入 Omniverse：製造業的模擬優先時代已經來臨

_編輯者注：本文是_ _進入全宇宙_ _系列的一部分，專注於開發者、3D 從業者和企業如何利用_ _OpenUSD_ _和_ _NVIDIA Omniverse_ _的最新進展來轉變他們的工作流程。_

製造業傳統的設計 - 建造 - 測試周期基於一個單一假設：現實世界的測試是唯一可靠的測試環境。

這一假設現在正在發生變化。

如今，高保真模擬生成的合成訓練數據足夠準確，可以用於生產級 AI。這使得感知系統、推理模型和自主工作流程能夠在實時工廠環境中表現出色。

OpenUSD 已成為實現這一目標的連接標準，基於它構建的製造商已經體驗到了可衡量的成果。

## **SimReady：物理 AI 的內容標準**

隨着物理 AI 成為工業操作的核心，製造商面臨一個基礎性挑戰：資產在 3D 流程之間無法可靠傳輸。每當資產從計算機輔助設計工具轉移到模擬平台時，物理屬性、幾何形狀和元數據都會丟失——迫使團隊從頭開始重建。

SimReady 是基於 OpenUSD 構建的內容標準，定義了物理準確的 3D 資產必須包含的內容，以便在渲染、模擬和 AI 訓練流程中可靠工作。

此外，NVIDIA Omniverse 庫提供了物理準確的、照片級真實感的模擬層，在部署之前對 AI 模型進行訓練和驗證。

## **製造商如何利用 NVIDIA 物理 AI 堆棧的四種方式**

### **ABB Robotics 以 99% 的準確率縮小模擬與現實之間的差距**

ABB Robotics 已將 NVIDIA Omniverse 庫直接集成到 RobotStudio HyperReality 中，這是其全球超過 60,000 名工程師使用的模擬平台。

該平台將機器人工作站表示為 USD 文件，運行與其物理對應物相同的固件，使得在生產線存在之前可以訓練機器人、測試零件公差和驗證 AI 模型。

合成訓練變體——例如光照條件和幾何差異——可以大規模生成，涵蓋手動複製不切實際的場景。

“我們已經成功地垂直整合了完整的技術堆棧，並優化到一個點，現在在模擬版本上實現了 99% 的準確率，” ABB Robotics 業務線行業董事總經理 Craig McDonnell 説。

下游結果：產品引入週期減少高達 50%，調試時間減少高達 80%，總設備生命週期成本減少 30-40%。

### **JLR 將四小時的氣動模擬壓縮到一分鐘**

JLR 將相同的模擬優先原則應用於車輛氣動設計。工程師在超過 20,000 個與風洞相關的計算流體動力學模擬上訓練神經替代模型——目前 95% 的氣動熱負荷在 NVIDIA GPU 上運行。

基於 Omniverse 構建並部署在 JLR 的神經概念設計實驗室實時可視化氣動變化，設計師調整車輛幾何形狀時，曾經需要四小時的結果現在只需一分鐘。

### **Tulip 為 Terex 帶來實時工廠智能以實現運營收益**

一旦工廠進入生產，另一種智能挑戰就開始了——這是單靠模擬無法解決的。

Tulip Interface 的 Factory Playback 平台展示瞭如何將現有基礎設施轉變為智能層，將操作記錄轉化為用户可以實際學習的內容。Tulip 在 NVIDIA Metropolis VSS Blueprint 上構建了 Factory Playback——一個從工廠攝像頭數據中提取結構化智能的參考架構——將攝像頭流、機器傳感器數據和操作上下文連接成一個統一的時間線，展示實際發生的事情。

此外，Factory Playback 使用 NVIDIA Cosmos Reasonvision 語言模型實時解釋攝像頭流和操作員行為，在 NVIDIA GPU 上本地運行。

該系統在 Terex 部署，Terex 是一家擁有超過 40 家工廠的全球工業設備製造商，預計將實現 3% 的產量提升和 10% 的返工減少。

“我很期待看到製造商將 AI 的力量用於增強他們的日常能力，” Tulip Interfaces 的聯合創始人兼首席信息官 Rony Kubat 説。

## **開始使用**

SimReady 資產、Omniverse 庫和 NVIDIA 的物理 AI 堆棧為開發者提供了一個基礎，可以在任何工業應用中採用、擴展和結合。以下是如何開始：

-   在漢諾威博覽會上查看 NVIDIA 和合作夥伴如何在工廠車間應用物理 AI。
-   開始使用這些免費的自學課程構建自主機器人、數字雙胞胎和 AI 驅動的系統。
-   在 NVIDIA 開發者門户上探索 NVIDIA Isaac Sim 和 Omniverse 庫。
-   在現有攝像頭基礎設施上部署 NVIDIA Metropolis VSS Blueprint，以從車間獲得新見解。
-   在 GitHub 上探索 SimReady Foundation 規範框架。
-   瀏覽 NVIDIA Cosmos Cookbook 中針對機器人、模擬和自主系統的領域特定物理 AI 應用的食譜。
-   訪問完整的 Omniverse 開發者中心。
-   加入社區，與其他開發者和創新者聯繫，他們正在利用 NVIDIA 技術構建未來。

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- [NVDX.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/NVDX.US.md)
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