详细内容或原文请订阅后点击阅览
走进 Omniverse：OpenUSD 工作流程推动机器人、自动驾驶汽车的物理 AI
AI 的下一个前沿是物理 AI。物理 AI 模型可以理解指令，并在现实世界中感知、交互和执行复杂动作，为机器人和自动驾驶汽车等自动机器提供动力。
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术编者注：本文是“进入 Omniverse”系列文章的一部分，该系列文章重点介绍了开发人员、3D 从业者和企业如何使用通用场景描述 (OpenUSD) 和 NVIDIA Omniverse 的最新进展来转变他们的工作流程。
编者注：本文是 进入 Omniverse 进入 Omniverse 该系列文章重点介绍了开发人员、3D 从业者和企业如何使用通用场景描述 ( OpenUSD OpenUSD ) 和 NVIDIA Omniverse NVIDIA Omniverse 的最新进展来转变他们的工作流程。AI 的下一个前沿是物理 AI。物理 AI 模型可以理解指令，并在现实世界中感知、交互和执行复杂动作，从而为机器人和自动驾驶汽车等自主机器提供动力。
物理 AI。与大型语言模型处理和生成文本的方式类似，物理 AI 模型可以理解世界并生成动作。 为此，必须在模拟环境中训练这些模型，以理解重力、摩擦或惯性等物理动力学，并理解几何和空间关系以及因果关系原理。
大型语言模型软件开发和专业服务领域的全球领导者正在使用由 OpenUSD 提供支持的 NVIDIA Omniverse 来构建新产品和服务，以加速 AI 和可控模拟的发展，从而创建真实的虚拟世界（称为数字孪生），可用于以前所未有的准确性和细节训练物理 AI。
NVIDIA Omniverse OpenUSD 数字孪生使用 Omniverse 和 NVIDIA Cosmos 生成指数级更多的合成数据
使用 Omniverse 和 NVIDIA Cosmos 生成指数级更多的合成数据在 CES 上，NVIDIA 宣布了生成式 AI 模型和蓝图，将 Omniverse 集成进一步扩展到机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 等物理 AI 应用中。
CES 生成式 AI 模型和蓝图 NVIDIA Cosmos 世界基础模型 合成数据视频
1X , , X