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走进全宇宙：制造业的仿真第一时代已经到来
制造业的传统设计-构建-测试周期基于一个假设：现实世界测试是唯一可靠的测试环境。
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术编者注：本文是 Into the Omniverse 的一部分，该系列文章重点介绍开发人员、3D 从业者和企业如何利用 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 的最新进展来转变其工作流程。
制造业的传统设计-构建-测试周期基于一个假设：现实世界测试是唯一可靠的测试环境。
这种假设现在正在发生变化。
如今，高保真模拟可以生成足够准确的合成训练数据，用于生产级人工智能。这使得感知系统、推理模型和代理工作流程能够在现场工厂环境中表现出色。
OpenUSD 已成为实现这一目标的连接标准，并且基于该标准的制造商已经取得了可衡量的成果。
SimReady：物理人工智能的内容标准
随着物理 AI 成为工业运营不可或缺的一部分，制造商面临着一个基本挑战：资产无法在 3D 管道之间可靠地传输。每次资产从计算机辅助设计工具转移到模拟平台时，物理属性、几何形状和元数据都会丢失，迫使团队从头开始重建。
SimReady 是基于 OpenUSD 构建的内容标准，定义了物理上精确的 3D 资产必须包含哪些内容才能在渲染、模拟和 AI 训练管道中可靠地工作。
此外，NVIDIA Omniverse 库提供了物理精确、逼真的模拟层，AI 模型在部署前经过训练和验证。
制造商使用 NVIDIA 物理 AI 堆栈的四种方式
ABB Robotics 以 99% 的准确度缩小了模拟与真实的差距
ABB Robotics 已将 NVIDIA Omniverse 库直接集成到 RobotStudio HyperReality 中，该仿真平台已被全球 60,000 多名工程师使用。
该平台将机器人站表示为 USD 文件，运行与其物理对应物相同的固件，从而可以在生产线存在之前训练机器人、测试零件公差并验证 AI 模型。