蘋果Vision Pro也能用 NVIDIA將以API形式推廣Omniverse數位孿生平台

▲NVIDIA将使Omniverse数位孪生平台资源更容易导入应用服务

针对过去几年持续推动的Omniverse数位孪生平台，以及Omniverse Cloud云端服务，NVIDIA在此次GTC 2024宣布将以API形式提供使用，借此让Omniverse运算资源更广泛地用在各类平台、载具，更宣布将使Omniverse运算资源用于苹果推出的虚拟视觉头戴装置Vision Pro，衔接近期开放Meta Quest系列装置使用模式，借此推动Omniverse生态系统持续成长。

由于透过API形式串接，NVIDIA表示能让Vision Pro在内装置更容易衔接Omniverse运算资源，甚至借由Omniverse Cloud算力推动更丰富的数位孪生平台应用体验，其中包含虚拟环境互动，或是测试、验证机器人或自动驾驶车辆运作情形，甚至也能用于环境模拟分析、产线最佳化配置等应用场景。

从应用层面来看，其实也是将Omniverse运算资源以微服务形式，透过API快速串接建构应用服务，让企业或开发者能在更短时间建构Omniverse应用内容，无须从头建构Omniverse数位孪生平台环境，并且能快速因应市场需求调整服务细节。

目前包含Ansys、Cadence、达梭系统、Hexagon、微软、洛克威尔自动化公司、西门子与Trimble等业者，都开始透过Omniverse Cloud API整合NVIDIA数位孪生平台运算资源，并且透过模拟真实物理场景方式建构3D互动场景，或是用于验证旗下产品。

▲包含Ansys、Cadence、达梭系统、Hexagon、微软、洛克威尔自动化公司、西门子与Trimble等业者，都开始透过Omniverse Cloud API整合NVIDIA数位孪生平台运算资源，并且透过模拟真实物理场景方式建构3D互动场景，或是用于验证旗下产品

此次提供的Omniverse Cloud API资源，包含能以RTX即时光影追迹方式渲染产生OpenUSD内容的USD Render，以及可用于修改、调整OpenUSD资料的USD Write，另外也包含用于查询、互动的USD Query，或是透过USD Notify追踪OpenUSD资料变更情形，另外也能透过Omniverse Channel连结使用者、工具与全局场域，借此实现跨场景协作。

西门子将在其Siemens Xcelerator Platform采用Omniverse Cloud API，并且与云端产品生命周期管理软体Teamcenter X整合，借此建构更具沉浸感且符合物理原理的数位挛生的虚拟环境，而工程模拟软体业者Ansys则采用Omniverse Cloud API，用于其模拟自动驾驶汽车运作的Ansys AVxcelerate软体，以及用于模拟6G网路通讯运作Ansys Perceive EM等软体。

▲Omniverse Cloud API串接更多数位孪生应用服务

至于包含Cadence也透过Omniverse Cloud API，使其运算软体能在数位孪生环境模拟资料中心运作最佳化，而达梭系统也将利用Omniverse Cloud API与Shutterstock 3D AI服务建构更符合物理表现的3D模型。

此外，NVIDIA也预期可透过Omniverse运算资源加速机器人、自动驾驶车辆、人工智慧监控系统规划、设计，以及布署应用成长。

Omniverse Cloud API将率先透过微软Azure云端服务平台提供使用，同时也能透过开发者自行托管于NVIDIA A10 GPU，或是托管于NVIDIA OVX系统上使用。

由于本身透过API形式串接使用，因此在苹果Vision Pro上的应用内容，将与在Meta Quest系列装置等设备表现相同。

▲本身透过API形式串接使用，因此在苹果Vision Pro上的应用内容，将与在Meta Quest系列装置等设备表现相同

在此次活动上，NVIDIA也宣布延续先前以数位孪生形式建构名为「E-2」（Earth Two）的虚拟环境，借此用于模拟、预测地球气候变迁的计划，将透过云端平台运算建构更具互动性、高解析度模拟环境，借此加速气候与天气变化预测。

其中不仅以Omniverse Cloud API建构模拟即服务运作环境，更透过名为CorrDiff自动生成式人工智慧模型加快1000倍运算效率，并且让整体运作时的能源使用效率提升2000倍，相比先前模拟运作效能更可提升24倍，并且提高10倍能源效率，更可降低5倍成本损耗。

▲NVIDIA透过云端平台服务结合Omniverse Cloud API资源，建构模拟更多细节、即时呈现的「地球」

▲透过即时资讯预测台湾夏季频繁发生的台风走向路径

▲强调相较全球人工智慧预测系统误差达25公里范围，透过名为CorrDiff自动生成式人工智慧模型的预测误差仅在2公里内

《原文刊登于合作媒体mashdigi，联合新闻网获授权转载。》