回顧2022年，數字孿生與各個行業的融合速度正在加快，成為企業數字化轉型升級的重要助力。雖然許多大規模應用仍處于起步階段，但融合了機器學習、多學科建模以及分布式高性能計算的“虛擬仿真”場景明顯增多，價值越發明顯，并且開始從數字孿生延伸到工業元宇宙，成為政產學研用等各界的重點關注領域。

由于數字孿生是一個融合多技術、多學科的復雜工程。因此在依托知識機理、數字化等技術構建數字模型時，必須滿足精準和實時等客觀要求。中國工程院院士李培根曾指出，數字孿生體不僅是物理實體的鏡像，更要實現與物理實體在全生命周期的共生。如果只是建立了數字化樣機，卻沒有實現數字模型與其物理對象之間的交互或共生，就不能稱為數字孿生。因此在用戶實際落地的過程中，如何保證信息系統之間動態數據模型更新和驗證的功能性孿生，確保各個軟件之間的協作和互連，則成為關乎數字孿生應用落地和價值實現的關鍵。

作為NVIDIA多工具流的“一站式”集成平臺，Omniverse自從2019年GTC大會發布試用后，在3年時間中不斷創新迭代。它可以使用戶無需進行數據準備或抽樣，就能將數字資產解析成在不同軟件平臺、不同ISV應用程序下使用，成為研發創新過程中跨越數字工具的重要橋梁。在日前舉辦的“走近AI數字工廠”在線研討會上，NVIDIA帶來了關于Omniverse平臺在仿真生態、實時光線追蹤和人工智能方面的最新進展，并總結了“五步走”方法論幫助企業落地數字孿生應用，提升研發創新質量和效率，釋放數字孿生價值。

圖 NVIDIA Omniverse應用示例

踏浪數字化，數字孿生成為企業轉型升級“新動能”

進入數字經濟時代，企業傳統的研發設計模式正在發生著革命性變化。產品的智能化、個性化發展趨勢促使產品結構越來越復雜，研發設計環節需要處理的需求和細節也越來越多，產品的交付周期卻越來越短。這就要求企業完成從3D設計、虛擬仿真、制造執行過程的閉環管理，實現實體世界與虛擬世界的融合，重塑產品創新、運營和維護的模式。

對此，身為吉利汽車中央研究院的試制中心總工程師何洪巖對此深有體會。其所屬的試制中心通用化工廠采用了獨立工藝單元柔性組合技術，可針對A0-C級軸距（2300~3100毫米）不同車身制造工藝組合，完成8款車型的焊裝成組混線生產，被工信部評為車身工業4.0技術示范線。

伴隨著汽車市場競爭加劇以及自主品牌市場份額不斷提升，在以“產品為中心”到以“客戶為中心”的變革下，吉利研發周期由36個月壓縮到24個月，試制中心焊裝調試周期從35天壓縮到22天，這也直接帶來了生產線多車型生產與調試串行切換過程中的業務連續性、設備安全性、工藝驗證周期、協同和管理效率等一系列挑戰。

為了加速產品設計，降低開發成本，提升市場響應能力，試制中心構建了以數字孿生為基礎的G-iPS雙向驅動的數字孿生工廠解決方案。在何洪巖看來，基于數字孿生技術的建模設計與仿真驗證需要和真實世界實時交互。通過聯合NVIDIA，試制中心打造了Omniverse協同設計平臺，通過Connector連接器將設計和仿真工具進行了深度融合，將CAD設計類軟件的CATIA、UG、SolidWorks數據和仿真軟件VC、G-iPS異構數據進行整合，使設計人員在查看數據模型的過程中，不僅可以實時查看設計數據并直接在數據模型上進行修改，還可以通過高保真模型直觀簡單的評估設計過程，整個研發設計流程得到了明顯“提速”。

圖 吉利汽車中央研究院試制中心

利用Omniverse平臺實現協同設計

吉利汽車試制中心只是千千萬萬數字孿生應用的一個縮影?？梢钥闯觯跇嫿〝底謱\生的過程中，關鍵在于各種工業軟件的應用集成和交互，首當其沖的則是仿真軟件，由于數字孿生的特征就是虛實的交互融合，這種交互的一致性、實時性、可靠性背后則需要Omniverse基于USD通用語言和多GPU的高性能算力實現。日前在工信部等五部委聯合印發的《虛擬現實與行業應用融合發展行動計劃（2022~2026 年）》中，也指出在提升企業數字化轉型過程中，要提升從多元數據獲取洞察的能力與水平。

多維度協同，Omniverse引領用戶邁入數字孿生“深水區”

李培根院士曾指出，在構建數字孿生的過程中，數據是物理生命體的“血液”，數據及智能技術共同賦予了物理實體以“生命”。在NVIDIA專業視覺計算行業拓展經理茅勇看來，在以數字方式為實體對象創建數字模型，并進行模擬、分析、預測等行為時，數字孿生必須滿足4個要素：單一事實來源、現實物理級的準確程度、深度融合AI應用、與現實完美同步。

而這正是NVIDIA Omniverse的優勢之所在。茅勇強調Omniverse并不是一個應用，而是一個可拓展的端到端平臺，用于構建和應用元宇宙程序，包括工業和科學用例的3D世界和數字孿生。經過3年時間的不斷功能迭代和技術創新，如今的Omniverse已覆蓋世界主流3D軟件，所涉及的行業覆蓋建筑、施工、媒體、娛樂、制造、電信、零售等超過百萬用戶的成熟平臺。

尤其是在工業領域上，伴隨著數字化、智能化應用的進一步落地與推進，工業制造或許將會成為數字孿生的主要戰場。茅勇介紹從數字孿生到工業元宇宙，Omniverse不僅在仿真、虛擬驗證和可視化等方面體現其應用價值，還可針對不同的對象和需求，提供相應的功能與服務，例如通過將物理世界的設備、工藝與數字化的業務流程深度融合，企業可以在虛擬世界中對生產的全部流程和工序完成數字映射，并通過模擬運行來優化流程、降低成本、加速測試設計迭代、實現防患于未然的預測性維護，進而開啟一個極為豐富的商業前景和無窮的想象空間。在這背后，則依靠的是Omniverse的4大特性：

? 開放標準：Omniverse基于USD（Universal Scene Description，通用場景描述）關鍵技術，易于拓展和互連各種應用，解鎖了非標準流程和數據獨立性，扮演充當互聯客戶機和應用的中心樞紐角色。

? 保持習慣：對于用戶而言，Omniverse并不是最終應用，用戶仍然可以繼續在自己喜歡且擅長的3D軟件程序中進行工作，然后通過專用的連接器將數據導入到Omniverse中，并進一步完成USD數據模擬、場景規劃以及后期呈現。

? 高靈活性：在用戶構建數字孿生的過程中，模擬仿真占有較高的比重，除了設計仿真類工業軟件外，還需要更高的算力支持，NVIDIA提供了從基礎工作站到面向復雜工業場景的NVIDIA OVX參考架構，為企業數字孿生戰略落地提供全方位算力支持。

? 高連接性：通過Omniverse用戶可以連接不斷拓展的第三方應用程序和工具，例如NVIDIA Omniverse和西門子Xcelerator平臺的深度融合應用。

升級與超越，持續創新跑出數字化進程“加速度”

對于用戶而言，Omniverse平臺旨在實現最高的靈活性和可擴展性。盡管國內疫情已經走向開放，但由此形成的生活習慣、工作模式、數字化覺醒仍然在繼續和深化。這也意味著無論是創作者、設計師，還是企業研究人員和研發工程師都希望快速連接工具、資產和項目，并且在安全、共享的虛擬空間中展開協作。

這里不得不提到NVIDIA在SIGGRAPH 2018大會上推出的NVIDIA RTX，這種新型的GPU架構通過兩種新處理單元拓展基于光柵化和可編程著色的GTX架構，分別是RT Core上的加速光線追蹤和Tensor Core上的深度學習。毫不夸張的說，RTX翻開了神經圖形新的篇章，成為藝術家創建3D世界以及世界動畫和渲染方式不可缺少的一部分，NVIDIA RTX頗具影響力的自主獨有開發之一是DLSS（深度學習超級采樣），包括一系列實時深度學習圖像增強和放大技術，可在不影響畫質和響應速度的前提下，利用AI創造更多高質量幀。

伴隨著NVIDIA在RTX領域的更新，Omniverse平臺的能力得到了進一步提升，例如在2022秋季GTC推出的NVIDIA RTX 6000ADA 架構顯卡就是專門為虛擬世界模擬而設計，其具有Ada架構賦能的AI技術和可編程的著色器技術，可謂是幫助NVIDIA Omniverse為元宇宙構建內容和工具的“神助攻”。

此外，為了簡化用戶隨時隨地化靈感為現實，強化構建3D世界。茅勇介紹NVIDIA Omniverse平臺一直在完善面向細分領域的組件工具，例如偏向為工程師或藝術家實現場景構圖、渲染和模擬的Omniverse Create；為項目審閱提供批注和微調的Omniverse View和用于機器人開發模擬的Omniverse Isaac Sim等。而以下五項核心組件，則構成了Omniverse的基礎技術底座：

Omniverse Nucleus：便捷的數據庫和協作引擎，提供了完善的IT管理工具，例如能夠處理服務器上原子檢查點的擴展版本控制。日前更新的大文件傳輸服務使用戶能夠在服務器之間、本地或云端移動文件，從而使混合工作流能夠受益其中。

Omniverse Connector：用于實現各種軟件應用互連的連接器，允許用戶創建和使用所偏好3D應用工具，例如Adobe Substance 3D Painter、Autodesk Alias、PTC Creo以及Kitware Paraview ，此外用戶還可輕松地導出在西門子數字化工業軟件的NX軟件中創建的數據。

Omniverse KIT：幫助用戶進行基于微服務的自定義SDK開發，其擴展程序模板包含各種擴展程序示例，例如Omniverse Create、View和Isaac Sim都是基于Omniverse KIT構建的。

Omniverse SIMULATION：能呈現高質量、真實環境中的物理模擬效果，使數字孿生體擁有逼真的物理性質、材質、照明和渲染效果。

Omniverse RTX RENDERER：支持Hydra架構的渲染器，能夠提供可擴展且準確的光線追蹤和路線追蹤渲染，帶來充滿動感的真實效果和照片級視覺呈現。

圖 NVIDIA Omniverse五項核心組件

值得一提的是，NVIDIA認為基于數字孿生技術的建模與仿真不再是離線的、獨立的、特定階段存在的，而是可以與真實世界建立永久、實時、交互的鏈接。在具體仿真過程中，NVIDIA提供了包括NVIDIA PhysX實時物理、Import Physics Instance第三方物理模擬、NVIDIA Modulus物理仿真加速三種方式加深對模型的仿真處理。

圖 NVIDIA提供三種方式支持模擬和工作流需求

知行需合一，構建數字孿生實踐落地“方法論”

根據Markets的預測數據顯示，到2023年數字孿生市場規模將達到157億美元，并以38%復合年增長率增長，到2025年將突破260億美元的大關。在茅勇看來，數字孿生的落地不再是關于我們在哪里或者我們要去哪里，而是關于我們前進的速度有多快，如何為企業產生真正的價值。

實際上，全球已有多家企業加入到Omniverse的增強型3D工作流中，例如借助Omniverse打造虛擬智能工廠的寶馬集團、通過Omniverse完成預測性維護的西門子能源公司等等。目前，NVIDIA正在將Omniverse平臺能力開放給廣大的生態伙伴，并提供了3種方式讓用戶免費、輕松的開啟數字孿生旅程，分別是全球推廣計劃（NVIDIA Omniverse on LaunchPad）、30天免費試用評估版（30 Day Free Evaluation）以及在合作伙伴計劃中獲取許可證（Staring with a Partner）。

可以預見的是，隨著人工智能、工業物聯網等技術的廣泛應用，將實時或準實時的動態運行數據記錄疊加傳統工業模型，工業技術的顯性化、模型化、軟件化將進一步加速，很多企業將更加積極的應用數字孿生技術。但面對千行百業尤其是know-how顯著的垂直工業場景，數字孿生的構建并非是一蹴而就的，對此，NVIDIA在總結了不同行業案例和應用實踐后，形成了“五步走”方法論，幫助企業推進數字孿生應用：

1.確認用例

在開啟數字孿生旅程之初，首先要根據企業發展情況明確自身需求，其中第一個解決的問題是“為什么需要數字孿生？”，或者更確切地說“數字孿生可以為企業解決哪些問題？”從這個簡單的練習入手，有助于企業發現值得進一步探索的機會。例如對于制造商而言，可以將目標聚焦在改善高度手動、不連貫和低效的操作流程，或者針對引起生產線宕機的重要設備進行預測性維護并創建流程備份。

2.評估數據和環境

數字孿生依賴于對正確數據的訪問。因此，構建數字孿生初期需要考慮因素是從3D模型或對于激光點的云掃描開始，構建的應用是否可以輕松的采集與處理可用數據。雖然不同行業的數據需求存在著差異化，但入門所需的大部分數據本質上還是以3D形式為主。數據集可能包含體系架構、工程、產品、工藝和地理空間數據，以及重要的元數據（用于定義數據的數據）。這些數據可能源自各種軟件如CAD、CAE、PLM、MRO、GIS、BIM、機器人和物聯網平臺。

3.組建團隊

正所謂人才是企業創新發展的第一競爭力，數字孿生項目落地的一個關鍵要素是組建具有合適角色和技能的團隊，并且數字孿生團隊看起來可能與企業過去組建的任何團隊相差迥異。無論企業所處哪個行業，數字孿生團隊成員都需要包括來自從研發設計、工程技術、數據科學和業務一線人員，甚至包含了系統集成商、軟件開發和對外合作伙伴選擇。

4.從小處著手

數字孿生的頂層設計，決定了企業的未來應用的推進路徑。很多企業在初期往往懷有令人心馳神往的遠大愿景。但事實證明，過于雄心勃勃的計劃往往會導致不切實際的期望、執行不力和項目失敗。正所謂九層樓臺，始于壘土。相反的，找到一個不影響業務連續性的切入點入手，并讓團隊專注于提供有價值的更小解決方案，可以為未來打好基礎。

5.衡量和傳達影響

數字孿生的真正價值，是助力企業組織實現出色的運營效率，并改進和加速組織決策。在完成第一個PoC（概念驗證）項目前，企業可能考慮多個機會。衡量和傳達這一初始概念驗證項目的影響，將是企業將數字孿生擴展到整個企業組織中其他領域的機會。通過將結果與原始問題陳述及其達成的目標和成果關聯，企業更有可能激起底層用戶的興趣以及得到高層資金的支持。

審核編輯 ：李倩