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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-virtual-worlds-physical-ai/
原文作者：Heather McDiarmid
编者注：本文是“步入Omniverse”系列文章的一部分，该系列专注于开发者、3D从业者和企业如何利用OpenUSD和NVIDIA Omniverse的最新进展来变革工作流程。
上周举办的NVIDIA GTC大会展示了物理AI（Physical AI）的一个转折点：机器人、车辆和工厂正在从单一用例和孤立部署，扩展为跨行业的复杂企业级工作负载。
这一转变的核心是用于物理AI的全新前沿模型，包括NVIDIA Cosmos 3、NVIDIA Isaac GR00T N1.7和NVIDIA Alpamayo 1.5。
NVIDIA还发布了NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint（物理AI数据工厂蓝图），旨在推动世界建模、人形机器人技能和自动驾驶领域的技术水平；以及用于AI工厂数字孪生模拟的NVIDIA Omniverse DSX Blueprint。
诸如OpenClaw等开源Agent框架将AI堆栈扩展到了运营层面——支持能够使用工具、记忆和消息接口来编排工作流、管理数据管道并在专用机器上自主执行任务的“长效爪（claws）”。
OpenUSD是物理AI可扩展性的驱动力，它提供了一种通用的场景描述语言，让团队能够将计算机辅助设计（CAD）数据、模拟资产和现实世界的遥测数据带入到一个共享的、物理精确的世界视图中。
模拟AI工厂的建设过程
现代AI工厂非常复杂，涵盖了热力、电网、网络负载和机械系统。使用模拟技术可以大大简化按时、按预算建设工厂的过程。
为了解决这个问题，NVIDIA在GTC上推出了Omniverse DSX Blueprint，这是一种参考架构，通过单一的数字孪生体统一了AI工厂各个层面的模拟。这使得运营商能够在现实世界中安装任何机架之前，优化工厂的性能和效率。
算力即数据：真实世界数据不再是护城河
过去，现实世界的数据曾被视为物理AI的护城河，但这种模式无法扩展。现实世界是混乱、不可预测且充满极端情况的，处理、模拟和评估数据的管道十分碎片化。瓶颈不仅仅是数据，而是整个数据工厂。
为了解决这一问题，NVIDIA在GTC上推出了Physical AI Data Factory Blueprint，这是一个开放的参考架构，可将算力转化为大规模、高质量的训练数据。该蓝图基于NVIDIA Cosmos开源世界基础模型和NVIDIA OSMO算子，将数据整理、增强和评估统一到一个管道中，使开发者能够从有限的真实世界输入中生成多样化的长尾数据集。
包括FieldAI、Hexagon Robotics、Linker Vision、Milestone Systems、Skild AI和Teradyne Robotics在内的领先物理AI开发者已经开始利用该蓝图来加速机器人项目、视觉AI智能体和自动驾驶汽车计划。
从OpenUSD到现实：从设计到部署的无缝衔接
将CAD文件转换为OpenUSD是物理AI管道中的关键一步——它将工程数据转换为模拟就绪的资产，开发者可以使用这些资产在物理精确的虚拟环境中构建、测试和验证机器人。
利用NVIDIA Omniverse Kit软件开发工具包和NVIDIA Isaac Sim等工具，团队可以优化和丰富3D数据，以实现实时渲染、模拟和协作工作流。
通过工业数字孪生体变革制造与物流
“工厂本身现在就是机器人系统，”NVIDIA Omniverse和模拟技术副总裁Rev Lebaredian在GTC关于数字孪生和模拟的特别演讲中表示。
所有的工厂都诞生于模拟之中。NVIDIA Mega Omniverse Blueprint为企业提供了一个参考架构，可以在部署任何机器人之前，在物理精确的设施数字孪生中设计、测试和优化机器人车队和AI智能体。
KION公司正与埃森哲（Accenture）和西门子（Siemens）合作，利用这一蓝图构建大规模仓库数字孪生，为全球最大的纯合约物流供应商GXO训练和测试基于NVIDIA Jetson的自主叉车车队。
物理AI从模拟迈向现实
NVIDIA正与全球机器人生态系统合作，包括领先的机器人大脑开发商、工业机器人巨头和人形机器人先驱，以增强生产级物理AI的能力。
ABB Robotics、FANUC、KUKA和安川电机（Yaskawa）等拥有超过200万台机器人全球装机量的公司，正在使用NVIDIA Omniverse库和NVIDIA Isaac模拟框架，通过物理精确的数字孪生来验证复杂的机器人应用和生产线。这些公司还将NVIDIA Jetson模块集成到其控制器中，以实现实时AI推理。
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