深入 Omniverse：製造業的模擬優先時代已經來臨

編者按：本篇文章是《深入 Omniverse》系列的一部分，該系列專注於開發者、3D 從業者和企業如何利用 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 的最新進展來轉型其工作流程。

製造業傳統的「設計-建造-測試」週期建立在一個單一假設之上：現實世界的測試是唯一可靠的測試環境。

這個假設現在正在發生轉變。

如今，高保真模擬產生的合成訓練數據已精確到足以用於生產級 AI。這使得感知系統、推理模型和代理型工作流程（agentic workflows）能夠在真實的工廠環境中表現出色。

OpenUSD 已成為讓這一切變得切實可行的連接標準，而基於此標準構建的製造商已經獲得了可衡量的成果。

SimReady：物理 AI 的內容標準

隨著 物理 AI 成為工業營運中不可或缺的一部分，製造商面臨著一個根本性的挑戰：資產無法在不同的 3D 流水線之間可靠地傳輸。每當資產從電腦輔助設計（CAD）工具移動到模擬平台時，物理屬性、幾何形狀和元數據都會丟失，迫使團隊必須從頭開始重建。

SimReady 是一種基於 OpenUSD 的內容標準，它定義了符合物理準確性的 3D 資產必須包含哪些內容，以便在渲染、模擬和 AI 訓練流水線中可靠地運作。

此外，NVIDIA Omniverse 函式庫 提供了物理精確且照片級真實的模擬層，讓 AI 模型在部署前能在此進行訓練與驗證。

製造商運用 NVIDIA 物理 AI 技術棧的四種方式

ABB Robotics 以 99% 的準確率縮小模擬與現實的差距

ABB Robotics 已將 NVIDIA Omniverse 函式庫直接整合到 RobotStudio HyperReality 中，這是全球超過 6 萬名工程師使用的模擬平台。

該平台將機器人站點表示為 USD 檔案，並運行與實體機器人相同的韌體，這使得在生產線建立之前，就能訓練機器人、測試零件公差並驗證 AI 模型。

合成訓練的變體（例如光照條件和幾何差異）可以大規模生成，涵蓋了手動複製極其困難的場景。

ABB Robotics 工業業務線總經理 Craig McDonnell 表示：「我們成功地垂直整合了完整的技術棧，並將其優化到模擬版本的準確率達到 99% 的程度。」

其下游成果包括：產品導入週期縮短高達 50%、調試時間減少高達 80%，以及設備總生命週期成本降低 30-40%。

JLR 將四小時的空氣動力學模擬壓縮至一分鐘

JLR（捷豹路虎）將同樣的「模擬優先」原則應用於車輛空氣動力學。工程師針對整個車系，利用超過 20,000 次與風洞相關聯的計算流體動力學（CFD）模擬來訓練神經代理模型（neural surrogate models），目前 95% 的氣動熱力學工作負載都在 NVIDIA GPU 上運行。

基於 Omniverse 並部署於 JLR 的神經概念設計實驗室（Neural Concept Design Lab），能在設計師調整車輛幾何形狀時即時視覺化空氣動力學變化，將原本「先設計後模擬」的順序週期轉變為連續迴圈。過去需要四小時才能得出的結果，現在僅需一分鐘。

Tulip 為 Terex 帶來即時工廠智慧以提升營運效益

一旦工廠投入生產，另一種智慧挑戰便隨之而來——這是單靠模擬無法解決的。

Tulip Interface 的 Factory Playback 平台展示了現有基礎設施如何轉化為智慧層，將營運記錄變成使用者可以實際學習的內容。Tulip 基於 NVIDIA Metropolis VSS 藍圖（一種從工廠攝影機畫面中提取結構化智慧的參考架構）構建了 Factory Playback，將攝影機串流、機器感測器數據和營運背景連接成一個統一的實時時間軸。

此外，Factory Playback 使用 NVIDIA Cosmos Reason 視覺語言模型（VLM），在廠區內的 NVIDIA GPU 上即時解讀攝影機串流和操作員行為。

該系統已部署於在全球擁有 40 多家工廠的工業設備製造商 Terex，預計將使產量提高 3%，並減少 10% 的返工。

Tulip Interfaces 共同創辦人兼首席資訊長 Rony Kubat 表示：「我很高興看到製造商將利用 AI 的力量來增強他們的日常能力。」

開始使用

SimReady 資產、Omniverse 函式庫和 NVIDIA 的物理 AI 技術棧為開發者提供了基礎，可以跨任何工業應用進行採用、擴展和組合。以下是開始的方法：

• 在 漢諾威工業博覽會（Hannover Messe） 了解 NVIDIA 及其合作夥伴如何將物理 AI 應用於工廠車間。
• 透過這些 免費的自學課程 開始構建自主機器人、數位孿生和 AI 驅動的系統。
• 在 NVIDIA 開發者入口網站 探索 NVIDIA Isaac Sim 和 Omniverse 函式庫。
• 在 現有攝影機基礎設施上部署 NVIDIA Metropolis VSS 藍圖，從車間獲得全新洞察。
• 在 GitHub 上探索 SimReady Foundation 規範框架。
• 瀏覽 NVIDIA Cosmos Cookbook 食譜，了解機器人、模擬和自主系統等領域特定的物理 AI 應用。
• 訪問完整的 Omniverse 開發者中心。
• 加入社群，與正在利用 NVIDIA 技術構建未來的開發者和創新者交流。