1352
当前，科技界最火爆的两个话题当属元宇宙和自动驾驶，这两个领域承载着业界对现有技术的宏大想象。全球领先的科技公司纷纷加码，打造第二增长曲线。
凭借AI加速计算迅速崛起的英伟达，已经在游戏、数据中心、高性能计算等领域占据了领先地位，特别是前两者，近年来一直是其收入增长的主要来源。不过，根据英伟达的市场动向显示，它仍在寻求长期的、多元化的增长动力，元宇宙、自动驾驶都是重要方向，并且已经为其带来了可观的收益和股价的拉升。
元宇宙基础平台Omniverse，走入更庞大用户群
从元宇宙的概念属性来看，它融合了AI计算、虚拟技术、实时渲染、工业级仿真、科学计算等技术，造就了一种身临其境的数字生活。而元宇宙要实现高保真、物理级准确、可扩展、实时的虚拟世界模拟非常困难，需要让每个分散的个体都能参与并同时做到两点：一方面，需要让用户能轻松参与高保真虚拟世界的创建；另一方面，需要将虚拟世界的模拟有效扩展到数据中心和云计算中。
在去年春季的GTC大会上，黄仁勋首次公开了他对元宇宙的想象，实现方案就是Omniverse。这是一款专注于实时3D设计协作和仿真的云平台，拥有物理模拟引擎和渲染能力，是虚拟世界之间互联的基础平台。由于需要整合众多第三方应用程序的设计工具到单一软硬件系统中，并且需要面向创作者、设计师和工程师协作的角度提供支持，因此，不论从技术角度还是生态角度，所面临的挑战都是极大的。
推出Omniverse公测版约一年的时间里，英伟达继续投入大量资源推进Omniverse的优化和生态建设，并进行了早期测试，全球近10万名创作者下载了这一平台。去年11月，面向专业团队的付费订阅服务Omniverse Enterprise已发布。
而就在刚刚结束的CES上，英伟达宣布将面向全球数百万个人创作者和艺术家提供Omniverse免费版本，可供配备RTX GPU的NVIDIA GeForce Studio创作者使用，利用该平台的基础渲染、模拟仿真和AI技术加速工作流程。这意味着，Omniverse走入了更为庞大的应用群体，对其下一步迭代和扩大应用具有关键作用。
几大功能更新值得关注：分别是Omniverse Machinima和Omniverse Audio2Face平台的更新，Nucleus Cloud和3D市场等全新平台功能以及生态系统更新。
Omniverse Machinima专为喜爱游戏的RTX创作者而打造，现已具备一些主流游戏大作中的全新免费角色、物体和场景，例如“机甲战士5”和“影子武士 3”等，创作者可以通过将这些素材拖放到自己的场景中来重新创作和合成自己的游戏过场动画。
Omniverse Audio2Face则是一款革命性的AI应用，只需一条音轨即可制作3D面部动画，将繁琐的手动blend shape过程交给了 AI，艺术家和创作者可以更专注在创意本身上。它可提供BlendShape支持和针对Epic的MetaHuman Creator应用的直接导出。
为了便于全球各地的艺术家都可以进行协作，Omniverse Nucleus Cloud提供了一键协作式 3D大型场景协同创作模式，就像处理云共享文档一样（只是它是 3D 的），平台会将艺术家所做的更改及时体现出来。
由于从一开始就致力于打造一个完全开放、便于多方协作的平台，因此通用的语言非常重要。Omniverse基于皮克斯发明的通用场景描述语言（USD），因为它已经是业界公认的未来流程协作的数据格式，搭建起的流程适合团队协作。在CES上，英伟达也公布了数字素材库的更新：Shutterstock 的 TurboSquid、CGTrader、Sketchfab 和 Twinbru发布了数千个支持 Omniverse的素材，Reallusion的ActorCore、Daz3D和e-on software的PlantCatalog 将很快发布其自己的Omniverse兼容素材。
通过Omniverse打造整个地球的元宇宙
Omniverse将英伟达多年来在图形、人工智能、模拟仿真和计算等方面的技术整合到一个平台中，以期对3D工作流产生根本改变。 黄仁勋谈到Omniverse的商业价值时曾表示，如果Omniverse应用成熟，现实世界中的生产力将得到极大提升和改善。
以工厂和建筑为例，通过Omniverse，它们都将有一个数字孪生模拟和跟踪它的实体版本。工程师和软件程序员可以模拟出新的软件，然后逐步应用到实际中，在现实世界中运行的软件都会先在数字孪生中模拟，然后再下载到实体版本中。这意味着，在工业化生产中，人们将能够通过虚拟世界的模拟，进行多次测试以及实验，降低成本，提升开发效率。
不仅如此，黄仁勋甚至希望在Omniverse中构建地球的数字孪生。
为何要打造地球的数字孪生？气候问题可以说是当今社会面临的最大挑战之一，极端气候现象时有出现，如果能模拟10年、20年或30年后的地球气候，预测气候变化的区域影响，就能够在为时已晚之前制定策略、采取行动。不过，气候预测要比天气预测难得多。长期的气候预测必须对地球大气、海洋和水域、冰、土地等，和人类活动的物理特性、及其相互作用进行建模，此外，还需要1-10米的模拟分辨率来整合，像低大气云将太阳辐射反射回太空等影响。如果忽略这些因素会导致长期预测出现重大错误，这比当今任何天气模拟的分辨率高1万到10万倍。
数字孪生的规模仍令人望而生畏，需要非常强大的超级计算平台，为此，英伟达将打造AI超级计算机Earth-2；同时，还有强大的能够创建出虚拟地球模型的基础平台Omniverse。
试想，从发布之日起，Omniverse就不断迭代、扩大生态、整合更多的第三方工具、兼容更多的素材库、运行更多的数据。它自身最终会变得越来越强健，能够提供效果逼真的数字环境，在Omniverse场景中能够生成合成数据，也可以基于Omniverse模拟创建AI模型，最终探索更多的应对方法。
这一构想已经有了初步的落地场景。
英伟达和洛克希德·马丁公司，已经与美国州立及联邦林务局携手来抗击森林大火。消防行业主要依靠衍生自Rothermel火灾蔓延模型的工具来预测火灾进展，洛克希德·马丁公司正在与创建该模型的团队——林业局密苏拉火灾科学实验室合作，以检验AI如何从速度和准确性两方面改进现有的火情预测方法。
借助Omniverse，洛克希德·马丁公司能展示Rothermel模型和CMM算法如何预测火灾，还可以使用真实数据再现过往火灾场景，从而加速新的AI模型的训练、开发和评估。工程师也因此能够同步对比过往火灾发展情况与两个模型的预测结果。Omniverse还为应急响应人员、操作员和工程师提供了沉浸式的数字孪生环境，以评估其灭火行动的成效。
加速自动驾驶卡车和乘用车商业化进程
交通运输业正在经历迅速的变革。未来，AI不仅会改变乘用车，还会为商业领域的颠覆创造重大机遇。目前看来，无人驾驶卡车是一个拥有巨大潜力的细分领域，其商业化进程正在加速。
无人驾驶卡车主要有两大变革动力：首先，市场对卡车运输和最后一公里的交付需求正在增加，预计2022年将配送1700亿个包裹，在2027年将增加到2800亿个；其次，卡车运输业存在司机严重短缺的问题，预计到2027年，全球的司机短缺将增加至100万名以上。
不过，要实现L4和L5级等更高级别的自动驾驶，首先需要更强大的算力处理更多的数据，同时需要更复杂的自动驾驶AI网络和软件架构。
CES上，图森未来与英伟达宣布深化战略合作，设计研发专为L4级无人驾驶卡车场景需求打造的下一代无人驾驶域控制器。该产品将搭载英伟达的最新一代自动驾驶汽车系统级芯片NVIDIA DRIVE Orin，它能够实现每秒254 万亿次运算（254 TOPS）。
作为无人驾驶系统的中央计算单元，无人驾驶域控制器（ADC）相当于是无人驾驶车辆的中央计算机，实现感知、规划和决策等关键任务，而性能优越、可量产的 ADC 则是无人驾驶货运网络能够实现规模化运营的关键要素之一。
对于自动驾驶解决方案的提供商，他们在选择域控制器时首先会选择芯片，图森未来与英伟达深化战略合作，将加速它自主研发高性能、车规级、可大规模应用的无人驾驶域控制器的进程，同时也将增强对ADC产品研发的控制力。
在自动驾驶乘用车方面，英伟达宣布更多公司将采用其开放式 DRIVE Hyperion 平台，该平台包括高性能计算机和传感器架构，可满足完全自动驾驶汽车的安全要求。最新一代的 DRIVE Hyperion 8，采用冗余NVIDIA DRIVE Orin 系统级芯片、12 个先进的环绕摄像头、9 个普通雷达、12 个超声波模块、1 个前置激光雷达和 3 个内部感知摄像头打造。
目前，DRIVE Hyperion在中国市场较受欢迎，已被多家领先新能源汽车OEM采用，例如沃尔沃支持的北极星，以及小鹏汽车、蔚来汽车、理想汽车、R-Auto和上汽高端新能源汽车品牌IM智己。
结语
不论是元宇宙还是自动驾驶，都具备很大的发展空间，但与此同时，也需要长期、持续地投入。在这两个领域已经率先布局的英伟达，从当前的技术和市场进展来看，有望抢夺相关领域先期的市场红利。
自动驾驶方面，英伟达抓住了一个非常关键的契机：在通往L4以上的高级别自动驾驶道路上，对算力的需求是极为庞大的，而这正是英伟达的长处。其次，英伟达着力推进与OEM和Tie1的合作，既保证了它与汽车生态用户的合作，也使得它在供应链定位上，保持着一个前瞻的、标准的供应商姿态：依靠自己的运算平台实力赢得更多市场份额，同时又为主机厂和Tier 1留出充足的选择和创新空间。
元宇宙方面，Omniverse 已应用在传媒娱乐，建筑、产品设计、科学运动和仿真、自动驾驶、工业机器人等六大领域。比如，在产品设计方面，宝马就已经采用 Omniverse平台打造虚拟工厂，探索虚拟、数字规划领域的新前景。
根据最新的消息，在英伟达自己的Isaac自主移动机器人（AMR）平台中，也通过使用Omniverse为将要部署AMR的设施创建数字孪生，使得Isaac Sim能够通过高清物理学和感知来模拟数字孪生中的机器人、人类和其他机器的行为，以及生成用于训练AI模型的合成数据，极大优化了运营效率并加速AMR的部署。
事实上，英伟达正在打造元宇宙开发和落地的闭环。通过基础的算力平台、Omniverse、SDK以及AI加速、仿真等技术，创建出高清、高精度的虚拟模型，生成用于训练AI模型的数据，在数字孪生中不断模拟，最终用于实体版本中。这大大解决了物理世界的数据采集难题，以及训练模型的数据量匮乏等问题，也为实体产业的元宇宙升级奠定了一定的基础。
下载ECAD模型
