芝能科技出品GPU的进步正深刻重塑着众多行业，英伟达凭借其技术创新不断拓展产业边界。继 CUDA 之后，Omniverse 极有可能成为 Nvidia 的下一代 “软核心”，在 3D 设计、模拟仿真、工业制造以及人工智能等领域掀起一场深刻变革。
什么是Omniverse？简单来说，Omniverse是英伟达的核心平台，让不同类型的3D软件能够协同工作。
想象一下，如果所有的建筑设计、电影特效和游戏开发软件都能实时交流并共享信息，设计师们就可以更高效地合作，而这就是Omniverse所实现的功能。
Omniverse：3D实时协作
2019年，Nvidia推出了Omniverse，一个基于多GPU技术的实时协作和模拟平台，被视为3D软件生态的“连接枢纽”，通过Pixar的通用场景描述（USD）技术和Nvidia RTX技术，为跨设备、跨应用的实时协作提供了全新解决方案。
在传统3D设计和仿真流程中，各环节常常相互独立，软件之间难以协作。而Omniverse则通过统一平台整合主流3D软件，实现实时同步与协作，显著提高了生产效率。
● Omniverse能够跨平台实现协作的关键在于两大技术支撑：
◎ Pixar USD的格式统一：Pixar在2016年推出并开源的USD格式，为3D文件的标准化提供了基础支持。
USD的复杂属性、分层能力及延迟加载功能，使其成为多软件间数据互通的核心纽带。如今，主流3D软件普遍支持USD导入与导出，而Nvidia通过Omniverse进一步强化了USD生态。
◎ Nvidia GPU性能的突破：依托Nvidia RTX和NVLink技术，Omniverse显著提升了图像渲染与模拟分析的效率。
复杂的物理模拟任务（如流体动力学或大规模模型处理）可在几秒内完成，而这一速度在过去可能需要数小时甚至更久。
RTX技术的光线追踪（Ray Tracing）、AI计算、光栅化和模拟能力，为Omniverse提供了强大的底层支持。
● 从Turing到Ampere再到最新的Ada Lovelace架构，RTX不断迭代升级：
◎ Turing架构：首次引入Tensor Core和第一代RT Core，为实时光线追踪铺平了道路。
◎ Ampere架构：第二代RT Core和第三代Tensor Core显著提升了计算效率。
◎ Ada Lovelace架构：新增Hopper FP8 Transformer Engine和第四代Tensor Core，使AI性能翻倍，为复杂3D模型和工程仿真提供更强支持。
Omniverse的核心架构包括底层技术支持模块（Platform）和基于Kit SDK构建的上层应用（Apps）。
◎ 核心组件如Nucleus、Connect和Simulation负责数据存储、软件间同步及高精度物理仿真；
◎ 而Create、View等应用则针对特定工作流程提供辅助功能，适配不同行业需求。
Omniverse最初应用于动画、影视和游戏等领域，但随着工业场景对数字化需求的加深，它正快速演变为构建工业元宇宙的关键平台。相比娱乐行业对视觉效果的追求，工业领域更关注符合物理规律的仿真能力。
这种转变的核心在于物理求解器和实时数字孪生（RTDT）的进步。
◎ 物理求解器是模拟仿真的核心。Nvidia通过PhysX SDK为生成式物理AI提供支持，可扩展至多物理场景的高精度建模。
◎ 工业制造领域正在借助实时数字孪生技术，将设计与仿真环节深度整合。例如，通过Omniverse，汽车设计师可以即时了解轮毂更换对空气动力学的影响，大幅缩短设计验证周期。
Omniverse如何
赋能机器人与智能驾驶？
● 从生成式AI到物理AI：双层结合
黄仁勋特别强调了物理AI的重要性。生成式AI（如GPT、Llama等）在理解物理世界方面存在局限，而物理AI通过整合物理规则与空间关系数据，弥补了这一短板。
Omniverse在这一领域的贡献体现在两个层次：
◎ 第一层：模拟环境训练自主机器，物理AI为机器人和自动驾驶系统提供了逼真的训练环境。自主机器不仅需要感知和理解物理规则，还需要在动态环境中灵活应对复杂场景。
◎ 第二层：生成真实数据增强模型训练，Omniverse借助Replicator SDK生成逼真、多样化的仿真数据，减少了对真实场景数据的依赖，为制造业、物流和零售行业提供了强大的数字孪生支持。
通过Omniverse、DGX平台和物理AI工具链，开发者可完成虚拟环境构建、数据生成、模型训练与部署的全流程，为机器人技术研发提供了端到端解决方案。
● 自动驾驶与机器人开发的物理仿真需求
在机器人与智能驾驶开发中，仿真技术至关重要。虚拟环境不仅可以降低调试成本，还能有效规避安全风险。Omniverse通过高度真实的物理仿真，为复杂机械的开发提供了可靠支持：
◎ 机器人开发：Omniverse精准模拟动力学行为，支持多种传感器信号仿真（IMU、激光雷达等），并实现与ROS系统的无缝对接，为多足机器人、人形机器人的程序验证和优化提供了理想环境。
◎ 智能驾驶：Ansys与Omniverse合作，整合多物理场求解器和高精度3D环境，显著提升了自动驾驶原型验证与算法优化效率。
