NVIDIA 通过生成式物理 AI 进一步扩展 Omniverse

拉斯维加斯—CES—太平洋时间 2025 年 1 月6日—NVIDIA 今日宣布推出多个生成式 AI 模型和蓝图，将 NVIDIA Omniverse™一体化进一步扩展至物理 AI 应用，如机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 等。全球软件开发和专业服务领域的领先企业正在使用 Omniverse 开发新的产品和服务，加快工业 AI 新时代的到来。

 

首批将 Omniverse 集成到其新一代软件产品和专业服务中的公司包括埃森哲、Altair、Ansys、Cadence、Foretellix、微软和 Neural Concept。工业自动化领域的领先者西门子今日在 CES 展会上宣布推出首个由 NVIDIA Omniverse 库驱动的西门子 Xcelerator 应用——Teamcenter Digital Reality Viewer。

 

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“物理 AI 将为总值 50 万亿美元的制造业和物流业带来巨大改变。从汽车和卡车到工厂和仓库，移动的事物能够被机器人化并通过 AI 具身化。NVIDIA 的 Omniverse 数字孪生操作系统和 Cosmos 物理 AI 将作为实现全球实体产业数字化的基础库。”

 

新模型和框架加速物理 AI 的世界构建passcode

 

创建用于物理 AI 仿真的 3D 世界分为三个步骤：构建世界、使用物理属性标记世界，并让其栩栩如生。

 

NVIDIA 提供的生成式 AI 模型可加速各个环节。借助已正式推出的 USD Code 和 USD Search NVIDIA NIM™ 微服务，开发者能够使用文本提示生成或搜索 OpenUSD 资产。而今天发布的全新 NVIDIA Edify SimReady 生成式 AI 模型可自动为现有 3D 资产添加物理效果或材质等属性，使开发者能在几分钟内处理 1000 个 3D 对象，无需像以前一样花费 40 多个小时手动处理。

 

NVIDIA Omniverse 搭配全新 NVIDIA Cosmos™ 世界基础模型，组合成了一个合成数据倍增引擎，开发者能够使用该引擎轻松生成大量可控、逼真的合成数据。开发者还可以在 Omniverse 中创建 3D 场景并对输出的图像或视频进行渲染，然后将这些图像或视频可以与文本提示一起用于调整 Cosmos 模型，生成无数用于物理 AI 训练的合成虚拟环境。

 

NVIDIA Omniverse Blueprint 加速工业和机器人工作流

 

在 CES 主题演讲中，NVIDIA 还发布了另外四个新蓝图，使开发者能够更加轻松地构建基于通用场景描述（OpenUSD）的 Omniverse 物理 AI 数字孪生。这四个蓝图分别是：

• Mega：由 Omniverse Sensor RTX API 驱动，用于在部署到真实设施中前，先在工厂或仓库的数字孪生中大规模开发和测试机器人集群。
• 自动驾驶汽车仿真：同样由 Omniverse Sensor RTX API 驱动，使自动驾驶汽车开发者能够播放驾驶数据、生成新的基准真实数据并执行闭环测试，从而加快开发流水线。
• Omniverse Apple Vision Pro 空间流式传输：帮助开发者创建将大型工业数字孪生以沉浸式流的形式传输到 Apple Vision Pro 的应用。
• 适用于计算机辅助工程（CAE）的实时数字孪生：基于 NVIDIA CUDA-X™ 加速库、物理 AI 库和 Omniverse 库构建的实时物理可视化参考工作流。

 

此外，全新的免费 Learn OpenUSD 课程现已推出，这些课程将帮助开发者快速构建基于 OpenUSD 的世界。

 

 

市场领先者使用 NVIDIA Omniverse 推动工业 AI 发展

全球软件开发和专业服务领域的领先企业正在使用 Omniverse 开发新的产品和服务，加快工业 AI 新时代的到来。

 

电子系统设计领域的领先者 Cadence 在其 Reality Digital Twin 数据中心数字孪生平台中使用了 Omniverse 库，并以此为基础宣布将 Omniverse 进一步集成到 Allegro 中。Allegro 是 Cadence 的领先电子计算机辅助设计应用，广泛用于全球各大半导体公司。

 

计算智能领域的领导者 Altair 正在使用 Omniverse 蓝图构建交互式计算流体动力学（CFD）的实时 CAE 数字孪生。Ansys 正在将 Omniverse 用于其领先的 CAE 应用 Ansys Fluent 中。Neural Concept 正在将 Omniverse 库集成到其下一代软件产品，从而实现了实时 CFD 并改进了工程工作流。

 

全球专业服务领域的领先企业埃森哲正在使用 Mega 帮助德国供应链解决方案领导者 KION 为该公司的全球仓储和配送客户网络构建下一代自主仓库和机器人集群。

 

自动驾驶汽车工具链供应商 Foretellix 是数据驱动型自动驾驶开发领域的领导者。该公司正在使用自动驾驶汽车仿真蓝图进行全 3D 传感器仿真，以此优化自动驾驶汽车的测试和验证。研究机构 MITRE 也在与密歇根大学的 Mcity 测试设施联合部署该蓝图，创建一个全行业自动驾驶汽车验证平台。

 

Katana Studio 正在使用 Omniverse 空间流式传输工作流程为日产和大众汽车创建定制汽车配置器，使他们能够在沉浸式环境中设计和审核车型，同时改善客户决策流程。

 

面向企业的 XR 流式传输平台 Innoactive 借助该工作流为 Apple Vision Pro 增加了空间流式传输的平台支持。借助该解决方案，大众集团能够以人眼分辨率进行设计和工程项目审查。Innoactive 还与药物生产加工和包装技术解决方案提供商 Syntegon 合作，使 Syntegon 的客户能够在建造定制设施前先检查和审核设施的数字孪生。

 

Ominiverse宏图已绘，产业拼图逐渐成形

 

NVIDIA Omniverse 是 NVIDIA 绘制的一套巨型宏图。

 

在这套宏图中，Omniverse 不仅仅是一个 3D 内容协作平台，更是推动全球实体产业数字化转型的基础工具。它旨在让每个物理系统——无论是智能工厂、自动驾驶汽车，还是自主移动机器人——都能拥有一个实时更新、无限扩展的虚拟分身。NVIDIA 的愿景是让 Omniverse 成为物理世界的数字映射，帮助企业在虚拟环境中完成从设计到验证、优化再到部署的全流程闭环。这种闭环不仅大幅减少传统的物理测试和实测数据的成本，还通过合成数据和 AI 驱动的模拟生成难以在现实中获取的高质量数据，推动自动驾驶、机器人、制造业等领域的智能化加速。

 

此次推出的 Cosmos 世界基础模型，无疑是又拼上了 Omniverse 的一块关键拼图。

 

世界模型是2024年末AI的一项重大进展，包括李飞飞的 World Labs 等公司在此领域取得了显著进展。与 Sora 等生成模型不同，世界模型生成的模型，与真实世界的物理规则是一致的。

 

而结合 Omniverse，这种世界模型的能力将被进一步放大。Omniverse可以提供让世界模型发挥的基地，而Cosmos则可以通过生成无限的准确数据，帮助企业对各种不同的情况进行模拟。

 

其中，最重要，也最显而易见的应用领域是在自动驾驶、机器人等方面。因为在这些领域，传统的数据采集方式，十分昂贵，且获取数据的效率不佳。符合真实世界物理规律的仿真数据，能使用小的花费创造出真实世界中难以复现的极端场景，从而突破传统数据获取的瓶颈。

 

目前，已经有包括 Wayve、Uber 这样的自动驾驶公司，在使用 Cosmos 用于加速自动驾驶技术的推进。黄仁勋表示希望 Cosmos「能为机器人和工业 AI 领域带来像 Llama 为企业 AI 所带来的变革。」

 

通过不断发展 Omniverse 的各个模块和工具，OpenUSD、Cosmos、Mega Omniverse Blueprint等，NVIDIA的Omniverse正在逐步成型。