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保持同步：NVIDIA 将数字孪生与实时 AI 相结合，实现工业自动化
实时 AI 正在帮助解决制造、工厂物流和机器人领域的繁重工作。在这些行业中 — 通常涉及笨重的产品、昂贵的设备、协作机器人环境和物流复杂的设施 — 模拟优先的方法正在开启自动化的下一阶段。NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 今天在他的 GTC 主题演讲中展示了如何阅读文章
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术实时 AI 正在帮助解决制造业、工厂物流和机器人领域的重担。
在这些行业中（通常涉及笨重的产品、昂贵的设备、协作机器人环境和物流复杂的设施），模拟优先的方法正在开启自动化的下一阶段。
NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 今天在他的 GTC 主题演讲中展示了开发人员如何使用数字孪生在模拟中完全开发、测试和改进他们的大规模实时 AI，然后在工业基础设施中推广它们，从而节省大量时间和成本。
GTC 主题演讲 数字孪生NVIDIA Omniverse、Metropolis、Isaac 和 cuOpt 在 AI 健身房中互动，开发人员可以在那里训练 AI 代理，帮助机器人和人类应对不可预测或复杂的事件。
Omniverse Metropolis Isaac cuOpt视频
在上面的演示中，一个 100,000 平方英尺仓库的数字孪生（使用 NVIDIA Omniverse 平台构建，用于开发和连接 OpenUSD 应用程序）可作为数十名数字工作者和多个自主移动机器人 (AMR)、视觉 AI 代理和传感器的模拟环境运行。
OpenUSD每个 AMR 都运行 NVIDIA Isaac Perceptor 多传感器堆栈，处理来自六个传感器的视觉信息，所有这些信息都在数字孪生中模拟。
Isaac Perceptor同时，NVIDIA Metropolis 视觉 AI 平台创建了整个仓库工人活动的单一集中地图，将来自 100 个模拟天花板安装摄像头流的数据与多摄像头跟踪融合在一起。此集中占用地图有助于告知 NVIDIA cuOpt 引擎计算的最佳 AMR 路线，以解决复杂的路线问题。
多摄像头跟踪cuOpt 是一项破纪录的优化 AI 微服务，它使用 GPU 加速的进化算法解决具有多个约束的复杂路线问题。
Isaac Mission Control