在对优化工作流程的不懈追求中，企业纷纷拥抱工业和物理 AI 解决方案。然而，在工厂和制造厂等工业环境中扩展 AI 的道路充满了挑战。这些障碍包括分散的数据管道、孤立的工具，以及对实时、高保真模拟的迫切需求。
应对这些复杂性的是英伟达 NVIDIA Omniverse 蓝图 Mega Blueprint。这个创新框架提供了一个可扩展的参考工作流程，专为在工业设施数字孪生中模拟多机器人集群而设计，特别是那些使用 NVIDIA Omniverse 平台构建的数字孪生。
埃森哲 Accenture、富士康 Foxconn、勤美 Kenmec、凯傲 KION 和和硕 Pegatron 等工业 AI 领域的领先企业正在积极利用该蓝图。他们的目标是加速物理 AI 的采用，并开发能够在工业环境中高效执行任务的自主系统。
该蓝图建立在通用场景描述 (OpenUSD) 框架的基础上，通过统一多样化的数据源并提高模拟的保真度，促进了无缝的数据互操作性、实时协作和 AI 驱动的决策。
工业巨头拥抱 Mega 蓝图
在汉诺威工业博览会上，埃森哲 Accenture 和舍弗勒 Schaeffler 展示了 Mega 蓝图在测试机器人集群方面的能力。这包括使用通用人形机器人，例如 Agility Robotics 的 Digit，在配套和调试区域执行物料搬运任务。
凯傲 KION 与埃森哲 Accenture 合作，目前正在使用 Mega 来优化仓库和配送流程。
此外，埃森哲 Accenture 和富士康 Foxconn 的代表在 3 月份的 NVIDIA GTC 全球 AI 大会上分享了见解，强调了将 Mega 集成到其工业 AI 工作流程中的积极影响。
通过 Mega 加速工业 AI：深入探讨
Mega 蓝图通过一系列强大的功能，使开发人员能够加速物理 AI 工作流程：
机器人集群模拟： 该蓝图支持在安全的虚拟环境中对不同的机器人集群进行严格的测试和全面的训练。这确保了在实际场景中的无缝协作和最佳性能。
数字孪生： 通过利用数字孪生，企业可以在将自主系统部署到物理环境之前对其进行模拟和改进。这个迭代过程允许优化和风险缓解。
传感器模拟和合成数据生成： 生成逼真的传感器数据对于确保机器人能够准确地感知和响应周围环境至关重要。该蓝图通过提供用于创建反映真实世界条件的合成数据的工具来促进这一点。
设施和集群管理系统集成： 该蓝图将机器人集群与现有的管理系统无缝连接。这种集成实现了高效的协调、简化的工作流程和优化的资源分配。
作为容器的机器人大脑： 便携式、即插即用模块确保了机器人性能的一致性，并简化了管理。这种模块化方法允许轻松更新和定制。
具有 OpenUSD 的世界模拟器： NVIDIA Omniverse 和 OpenUSD 提供了一个强大的平台，用于在高度逼真的虚拟环境中模拟工业设施。这使得能够对 AI 系统进行全面的测试和验证。
Omniverse 云传感器 RTX API： 精确的传感器模拟对于确保 AI 系统的可靠性至关重要。NVIDIA Omniverse 云应用程序编程接口提供了创建工业设施的详细虚拟副本所需的工具。
调度器： 内置调度器管理复杂的任务和数据依赖项，确保平稳高效的运营。
视频分析 AI 代理： 集成使用 NVIDIA AI 蓝图构建的用于视频搜索和摘要 (VSS) 的 AI 代理，利用 NVIDIA Metropolis，增强了运营洞察力，并为决策提供了有价值的数据。
最新的 Omniverse Kit SDK 107 版本通过为机器人应用程序开发提供重大更新并增强了模拟功能（包括 RTX Real-Time 2.0）来进一步加速工业 AI 开发。
深入探索 Omniverse 生态系统
Omniverse 生态系统是一个充满活力且快速发展的领域。要真正发挥其力量，必须深入研究其各种组件，并探索可供开发人员和从业人员使用的资源。
一个关键方面是理解通用场景描述 (OpenUSD) 框架，该框架是 Omniverse 中数据互操作性和协作的基础。OpenUSD 允许在不同的应用程序和平台之间无缝交换 3D 数据，打破了经常阻碍复杂项目的孤岛。
详细探索 OpenUSD
OpenUSD 不仅仅是一种文件格式；它是一个用于描述、组合和模拟 3D 场景的综合框架。它提供了广泛的功能，包括：
分层组合： OpenUSD 允许通过将多个 USD 文件分层在一起来创建复杂的场景。这实现了模块化和可重用性，从而更容易管理大型而复杂的项目。
非破坏性编辑： 对 USD 场景的一层所做的更改不会影响底层。这允许进行实验和迭代，而不会有损坏原始数据的风险。
变体集： OpenUSD 支持变体集，允许在单个 USD 文件中创建场景或资产的多个版本。这对于创建不同的配置或细节级别非常有用。
架构： OpenUSD 架构定义了不同类型 3D 对象的结构和属性。这确保了不同应用程序之间的一致性和互操作性。
利用 Omniverse Cloud 进行可扩展的模拟
NVIDIA Omniverse Cloud 提供了一个强大的平台，用于大规模运行模拟。它提供了一系列功能，包括：
RTX 驱动的渲染： Omniverse Cloud 利用 NVIDIA 的 RTX 技术来提供照片级逼真的渲染功能。这使得能够创建高度逼真的模拟，准确地反映真实世界的条件。
可扩展的计算： Omniverse Cloud 提供了对大量计算资源的访问，从而可以模拟在本地机器上无法运行的复杂场景。
协作工具： Omniverse Cloud 包含一系列协作工具，允许团队实时协作进行模拟。这促进了沟通并加速了开发过程。
传感器模拟的重要性
准确的传感器模拟对于开发强大而可靠的 AI 系统至关重要。通过在虚拟环境中模拟传感器的行为，开发人员可以测试和验证他们的算法，而无需进行昂贵且耗时的真实世界实验。
Omniverse 提供了一系列用于传感器模拟的工具，包括：
光线追踪： 光线追踪可用于模拟相机和 LiDAR 传感器的行为，提供逼真的图像和点云。
物理模拟： 物理模拟可用于模拟惯性测量单元 (IMU) 和其他测量运动和加速度的传感器的行为。
合成数据生成： Omniverse 可用于生成模仿真实世界传感器输出的合成数据。此数据可用于训练 AI 模型并验证其性能。
与现有工业系统集成
为了真正有效，工业 AI 系统必须与现有的工业系统（例如制造执行系统 (MES) 和企业资源规划 (ERP) 系统）无缝集成。这种集成允许在组织的不同部分之间共享数据和协调活动。
Omniverse 提供了一系列用于与现有工业系统集成的工具，包括：
API： Omniverse 提供了一套全面的 API，允许开发人员访问和操作 Omniverse 环境中的数据。
连接器： Omniverse 连接器提供了与一系列流行的工业系统的预构建集成。
SDK： Omniverse SDK 允许开发人员创建与任何工业系统的自定义集成。
AI 在 Omniverse 中的作用
AI 在 Omniverse 中发挥着至关重要的作用，支持广泛的应用，包括：
自主导航： AI 算法可用于使机器人和其他车辆能够在 Omniverse 环境中自主导航。
对象识别： AI 算法可用于识别和分类 Omniverse 环境中的对象。
异常检测： AI 算法可用于检测 Omniverse 环境中数据的异常情况。
预测性维护： AI 算法可用于预测设备何时可能发生故障，从而实现主动维护。
Omniverse 助力工业 AI 的未来
Omniverse 蓄势待发，将彻底改变工业 AI，开启自动化、效率和创新新时代。通过提供一个在虚拟环境中模拟、测试和部署 AI 系统的平台，Omniverse 降低了风险，加速了开发，并释放了新的可能性。
随着 Omniverse 的不断发展，我们可以期待看到更多令人兴奋的工业 AI 应用，包括：
整个工厂的数字孪生： 创建整个工厂数字孪生的能力将允许优化生产流程、减少浪费和提高安全性。
AI 驱动的设计和工程： AI 算法将用于自动化新产品的设计和工程，从而减少开发时间和成本。
个性化制造： AI 算法将用于个性化制造流程，从而可以创建满足个体客户特定需求的定制产品。
Omniverse 不仅仅是一项技术；它是一种范式转变。这是一种关于我们如何设计、构建和运营工业系统的新思维方式。通过拥抱 Omniverse，企业可以释放工业 AI 的全部潜力，并创造一个更高效、可持续和更具竞争力的未来。
这项技术为寻求优化运营、提高效率和推动创新的企业带来了巨大的希望。随着 Omniverse 的不断发展，它将重塑工业格局，并为制造业及其他领域的未来释放新的可能性。