工业数字孪生
构建物理 AI 时代的智能工厂、仓库和工业设施。
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物理 AI 时代即将到来,由世界基础模型驱动的具身 AI 可以根据实时生产数据、传感器输入和推理来理解工业设施并与之交互。
这一新时代将推动重工业转型,为全球数百万工厂、仓库和工业设施提供更高的智能化、自动化和自主性。
基于物理原理的工业数字孪生在物理世界和数字世界之间架起桥梁,是实现这一机遇的关键。不同类型的数字孪生可改进预测性维护、减少生产线停机时间,并为供应链运营中的决策提供支持。
虚拟设施通过物联网和传感器数据连接到物理资产,是智能设施的发源地和试验场。由机器学习和 3D 模型支持的虚拟环境,能够实现多机器人集群的仿真模拟。这些由自主移动机器人 (AMR) 和通用人形机器人组成的车队,将日益填补关键岗位的劳动力缺口,并与人类工人协同工作。
在整个设施中可部署多个 AI 智能体,以协助实现流程自动化、辅助操作人员,并保障工人安全。这些 AI 智能体还能提供可视化信息和洞察,从整体上分析多机器人编队和工人的交互情况,而非仅专注于单一设备或流程的性能。
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西门子
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借助 NVIDIA Omniverse™、NVIDIA Metropolis 和 NVIDIA AI,您可以利用强大的 SDK、API、以及 NVIDIA NIM™,大规模开发和部署工业设施数字孪生应用。为了加速开发之旅,请访问学习路径、NVIDIA Blueprint 和参考架构。
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微软、Rockwell Automation
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常见问题解答
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通用场景描述 (OpenUSD) 为创建可互操作、可扩展且逼真的数字孪生奠定了基础。作为一种用于描述和构建 3D 世界的开放式可扩展框架,OpenUSD 使团队能够将复杂的数据,从 CAD 模型到实时传感器信息,统一到一个共享场景中。这使团队能够跨工具和学科开展协作,精确模拟系统行为,并在物理设施的整个生命周期中保持一致的资产视图。
RTX PRO Blackwell 系列 GPU 可加速物理 AI 和工业数字化,包括设施数字孪生的开发和部署,以及跨训练、合成数据生成、机器人学习和仿真运行机器人开发工作负载。
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NVIDIA RTX Blackwell 系列 GPU 可加速各种工业数字化、机器人仿真和合成数据生成工作负载。