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本文是洞悉 Omniverse系列文章。“洞悉 Omniverse”重点介绍开发者、3D 从业者与企业如何使用 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 的最新进展深入改变他们的工作流。
NVIDIA GTC 大会标志着物理 AI 迎来了一个重要转折点：机器人、车辆和工厂正从单一的用例与孤立的部署，扩展为跨行业的复杂企业级工作负载。
推动这场变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 还发布了旨在推动世界模型、人形机器人技能和智能汽车前沿化发展的 NVIDIA 物理 AI 数据工厂 Blueprint，以及应用于 AI 工厂数字孪生仿真的 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint。
- AI 工厂的建前仿真：现代 AI 工厂结构复杂，借助仿真技术，企业能够更轻松地确保其能够在既定预算内按期建成。为解决这一问题，NVIDIA 在 GTC 大会上推出了 Omniverse DSX Blueprint，这是一种通过单一数字孪生整合 AI 工厂各层级仿真的参考架构，使运营团队能够在服务器机架实装前便完成性能和效率优化。
- 算力即数据，现实世界数据不再是护城河：现实世界充满了混乱、难以预测以及各种的边缘情况，而且用于处理、仿真和评估数据的工作流也是碎片化的。真正的瓶颈不仅在于数据本身，而在于整个数据工厂。为应对这一挑战，NVIDIA 在 GTC 大会上推出了物理 AI 数据工厂 Blueprint，这是一个将算力转化为大规模、高质量训练数据的开放参考架构。该架构基于 NVIDIA Cosmos 开放世界基础模型和 NVIDIA OSMO 控制器构建，将数据管护、增强和评估整合到单一管线，使开发者能够利用有限的现实世界输入生成多样化的长尾数据集。
- 从 OpenUSD 到现实，设计与部署的无缝衔接：将 CAD 文件转换为 OpenUSD 是物理 AI 工作流中的关键步骤——即将工程数据转化为仿真就绪资产，以供开发者在物理级精确的虚拟环境中构建、测试和验证机器人。借助 NVIDIA Omniverse Kit 软件开发套件和 NVIDIA Isaac Sim 等工具，团队可以优化和丰富 3D 数据，以支持实时渲染、仿真和协作工作流。
- 通过工业数字孪生重塑制造业与物流业：所有工厂都始于仿真。NVIDIA Mega Omniverse Blueprint 为企业提供了一套参考架构，使其在车间实际部署机器人之前，先在具备物理精确性设施的数字孪生环境中设计、测试和优化机器人集群及 AI 智能体。
- 物理 AI 从仿真走向现实世界：NVIDIA 正与全球机器人生态系统开展合作——包括领先的机器人“大脑”开发商、工业机器人巨头以及人形机器人先锋企业——共同推进生产级物理 AI 的发展。
以上为摘要内容，请点击链接阅读完整内容：洞悉 Omniverse：NVIDIA GTC 展示推动物理 AI 时代的虚拟世界 | NVIDIA 英伟达博客
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