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借助 OpenUSD 开发和运用基于物理原理、由 AI 驱动的数字孪生的强大能力。
视频由 HEAVY.AI 提供
全球企业正竞相实现数字化并转变为软件定义型企业。借助 NVIDIA Omniverse™、NVIDIA AI 和 OpenUSD，开发人员正在构建数字孪生的新时代，以设计、模拟、运营并优化他们的产品和生产设施。一旦构建完成，这些数字孪生便化身为生成式物理 AI 的试验田，为自主系统的运行与发展注入强大动力。
了解数字孪生的工作原理、为企业带来的主要好处以及示例用例。
探索五个真实的开发者用例，获取见解与资源，助力您开发自己的数字孪生解决方案。
西门子和 NVIDIA 正在携手合作，在 Siemens Xcelerator 和 NVIDIA Omniverse™ 平台之间实现互联，助力企业解锁工业自动化的巨大潜力。
“十多年来，我们的数字孪生技术一直在帮助各行各业的客户提高生产力，如今我们可提供业内最全面的数字孪生。当 Siemens Xcelerator 连接至 Omniverse 后，我们将利用来自西门子软件和解决方案的丰富数据，实现从边缘到云端连接硬件和软件的实时、沉浸式元宇宙。”
— Siemens AG 总裁兼首席执行官 Roland Busch
查看将 NVIDIA Omniverse、NVIDIA AI 和 OpenUSD 集成到其软件、解决方案和服务产品系列中的开发者生态系统。
开发者实践
Continental 和 SoftServe
宝马集团
Katana Studio
Luminary Cloud
NVIDIA、Cadence、Kinetic Vision、NavVis、Prevu3D
西门子能源
西门子歌美飒
英国原子能管理局
Foxconn
Microsoft Azure
西门子
纬创集团
Amazon 机器人
Lowe’s
百事公司
WPP、可口可乐公司
Earth-2 Data: DKRZ/MPI-M, ICON Model
Cesium
NVIDIA
爱立信
HEAVY.AI
在实际部署之前，在支持生成式 AI 的虚拟工厂数字孪生模拟中大规模开发、测试和优化物理 AI 和机器人车队
借助 Physics-ML、加速求解器和实时渲染，为制造设计和仿真构建交互式工作流程。
公告
Cosmos 世界基础模型等新模型、Omniverse Mega Factory 以及机器人数字孪生 Blueprint 为工业 AI 奠定基础
Accenture Song、Collective World、GRIP、Monks 和 WPP 等领先的创意机构已采用 NVIDIA Omniverse Blueprint 来实现精确的视觉生成式 AI，从而在各个市场中个性化和定制图像。
交互式虚拟风洞蓝图助力Altair、Ansys、Cadence、西门子等公司实现对计算机辅助工程领域的前沿探索。
随着企业通过集中式远程运营中心实现 AI 驱动的自动化，NVIDIA 和 Microsoft Azure 提供的工具可帮助开发者创建连接实时工业数据的 3D 应用，从而增强生产优化和问题解决能力。
企业借助基于 NVIDIA AI Enterprise 与 Omniverse 工业 AI 构建的创新中心和服务加速 AI 转型。
在印度举行的 NVIDIA AI Summit 上，多家头部咨询伙伴和工业制造商表示正使用 NVIDIA Omniverse 在虚拟环境中整合下一代工厂。
Orchestrate 3D data pipelines to design, develop, and visualize digital twins and large-scale virtual simulation environments.
Power photorealistic, physically accurate virtual environments with scalable robotics simulation and synthetic data generation.
Power digital twins and complex simulation workloads at scale with a purpose-built system.
Deliver AI safely and securely to support human and machine collaboration.
NVIDIA Omniverse™ Cloud is a platform-as-a-service providing developers a full-stack cloud environment to design, develop, deploy, and manage industrial digitalization applications.
用例
开发先进的生成式 AI 赋能的虚拟工厂解决方案，简化团队之间的沟通、模拟场景并优化运营。
通过提供超个性化的逼真购买体验，为零售商和消费者提供帮助。
利用强化学习，使实体机器人能够通过试错法学习复杂技能。
结合使用实际数据，针对计算机视觉工作流训练 AI 模型。
借助能够为测试和验证提供受控安全环境的仿真，加速自动驾驶汽车开发。
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