真实世界和虚拟世界的穿梭门 ——NVIDIA Omniverse的数字孪生世界

GTC 2022大会上，符合物理规律，达到Physically Accurate（物理级准确）被反复提及，NVIDIA专业可视化亚太区业务主管沈威在Omniverse线上沟通会上表示“今天我们讲的仿真模拟和协同工作，如果不能反映真实世界的物理现象，其实就是没有意义的。”通过路径追踪、AI加速、MDL库，PhysX物理加速模式等共同实现物理级真实场景的模拟和渲染，它模拟出一个完整、真实的虚拟世界，同时实现虚拟世界里AI的训练和推理，NVIDIA正在打造的是一个完整的数字孪生平台，也是一扇能够自由穿梭于真实世界和虚拟世界穿梭门。

真正的智能制造应该实现不同工业组件间智能化的相互作用和配合，是一套完整的完成复杂工业任务的系统，目前看来数字孪生是实现这一目标的重要路径。一般认为“数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。”数字孪生的实现依赖于强大的密集数据处理能力，从这个角度来说数字孪生可以被视为制造业领域AI应用的主要推动者。另一方面，真实的数字化企业中数字信息来源非常复杂，生产设备的制造信息由制造商提供，而设备的操作信息属于生产企业，从研发、生产以及售后的整个生命周期来看，所涉及的各种设备和系统之间依赖复杂的协同能力。数字孪生伴随所有数字资产的全生命周期，同时也使我们有能力与处于不同生命周期的数字资产进行互操作。

在过去的一年里，Omniverse 连接（指与 Omniverse 平台连接或集成的方式）增加了 10 倍，其中有 82 种连接是通过扩展的 Omniverse 生态系统增加的。

在制造业，基于Omniverse的Bentley iTwin已经开始提供工程级、工业规模的物理属性准确的实时可视化服务。Siemens Gamesa Renewable Energy 公司通过与NVIDIA合作，将数字孪生引入其风力电厂创建。借助用于开发物理信息型机器学习模型的AI框架NVIDIA Modulus，以及3D设计协作和世界模拟平台 Omniverse，实现比传统方法快4000倍的速度进行计算流体动力学模拟，并以高保真度查看模拟结果，从而准确掌握两台风力涡轮机彼此相邻布置时，一台涡轮机对另一台产生的影响，同时还能模拟各种气候场景对电厂的影响。对于这种需要经过成百上千次的迭代运算的工作，传统工具和方法在时间和成本上不具有可行性。

Siemens Gamesa 利用 NVIDIA 数字孪生平台进行科学计算，加速清洁能源转型

对于数字孪生的未来发展，NVIDIA中国区Omniverse业务发展经理何展表示“我们更看重的是未来数字孪生结合AI的能力，包括我们现在提出的很多算法平台，比如Modulus和大数据处理平台，这一系列AI的功能是未来能够促进数字孪生迭代新的应用的重要发力点。”

本次GTC上对Omniverse的主要更新包括：

• Omniverse Kit和Omniverse Create：提供更多渲染和材质的改进以及高级动画和行为工具。
• Omniverse View为非专业技术人员，比如审阅人员可以直观的了解项目进程，专门构建了交互式察看器。使项目关键决策者和审阅者，能够方便的在演示过程中注释和标记，实现比以往Omniverse场景查看器更加简单、直观。
• Nucleus：包括Work Station和Work Server，，本次Nucleus更新调整了用户权限。支持企业IT专员及管理人员获得更多的访问和控制权，从而实现更精准的资源分配、调校。
• DeepSearch：一种基于 AI 的新型搜索服务，允许用户使用自然语言或图像来快速搜索大量不带标记的 3D 素材库。
• Replicator：合成数据生成引擎，能够生成用于训练深度神经网络的物理模拟合成数据。实现快速生成场景，快速调用材质库里不同的材质、模型以及其它数字资产，包括模拟、录讯以及基于AI的人工智能训练。
• Showroom：包含若干场景的展示工具，这些场景可帮助新用户体验平台功能。
• Omniverse XR， Omniverse View的增强版，可以让Omniverse View以更符合人体架构的方式展示基于AR、VR的沉浸式场景体验。