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

▲NVIDIA將使Omniverse數位孿生平臺資源更容易導入應用服務

針對過去幾年持續推動的Omniverse數位孿生平臺，以及Omniverse Cloud雲端服務，NVIDIA在此次GTC 2024宣佈將以API形式提供使用，藉此讓Omniverse運算資源更廣泛地用在各類平臺、載具，更宣佈將使Omniverse運算資源用於蘋果推出的虛擬視覺頭戴裝置Vision Pro，銜接近期開放Meta Quest系列裝置使用模式，藉此推動Omniverse生態系統持續成長。

由於透過API形式串接，NVIDIA表示能讓Vision Pro在內裝置更容易銜接Omniverse運算資源，甚至藉由Omniverse Cloud算力推動更豐富的數位孿生平臺應用體驗，其中包含虛擬環境互動，或是測試、驗證機器人或自動駕駛車輛運作情形，甚至也能用於環境模擬分析、產線最佳化配置等應用場景。

從應用層面來看，其實也是將Omniverse運算資源以微服務形式，透過API快速串接建構應用服務，讓企業或開發者能在更短時間建構Omniverse應用內容，無須從頭建構Omniverse數位孿生平臺環境，並且能快速因應市場需求調整服務細節。

目前包含Ansys、Cadence、達梭系統、Hexagon、微軟、洛克威爾自動化公司、西門子與Trimble等業者，都開始透過Omniverse Cloud API整合NVIDIA數位孿生平臺運算資源，並且透過模擬真實物理場景方式建構3D互動場景，或是用於驗證旗下產品。

▲包含Ansys、Cadence、達梭系統、Hexagon、微軟、洛克威爾自動化公司、西門子與Trimble等業者，都開始透過Omniverse Cloud API整合NVIDIA數位孿生平臺運算資源，並且透過模擬真實物理場景方式建構3D互動場景，或是用於驗證旗下產品

此次提供的Omniverse Cloud API資源，包含能以RTX即時光影追跡方式渲染產生OpenUSD內容的USD Render，以及可用於修改、調整OpenUSD資料的USD Write，另外也包含用於查詢、互動的USD Query，或是透過USD Notify追蹤OpenUSD資料變更情形，另外也能透過Omniverse Channel連結使用者、工具與全局場域，藉此實現跨場景協作。

西門子將在其Siemens Xcelerator Platform採用Omniverse Cloud API，並且與雲端產品生命週期管理軟體Teamcenter X整合，藉此建構更具沉浸感且符合物理原理的數位攣生的虛擬環境，而工程模擬軟體業者Ansys則採用Omniverse Cloud API，用於其模擬自動駕駛汽車運作的Ansys AVxcelerate軟體，以及用於模擬6G網路通訊運作Ansys Perceive EM等軟體。

▲Omniverse Cloud API串接更多數位孿生應用服務

至於包含Cadence也透過Omniverse Cloud API，使其運算軟體能在數位孿生環境模擬資料中心運作最佳化，而達梭系統也將利用Omniverse Cloud API與Shutterstock 3D AI服務建構更符合物理表現的3D模型。

此外，NVIDIA也預期可透過Omniverse運算資源加速機器人、自動駕駛車輛、人工智慧監控系統規劃、設計，以及佈署應用成長。

Omniverse Cloud API將率先透過微軟Azure雲端服務平臺提供使用，同時也能透過開發者自行託管於NVIDIA A10 GPU，或是託管於NVIDIA OVX系統上使用。

由於本身透過API形式串接使用，因此在蘋果Vision Pro上的應用內容，將與在Meta Quest系列裝置等設備表現相同。

▲本身透過API形式串接使用，因此在蘋果Vision Pro上的應用內容，將與在Meta Quest系列裝置等設備表現相同

在此次活動上，NVIDIA也宣佈延續先前以數位孿生形式建構名爲「E-2」（Earth Two）的虛擬環境，藉此用於模擬、預測地球氣候變遷的計劃，將透過雲端平臺運算建構更具互動性、高解析度模擬環境，藉此加速氣候與天氣變化預測。

其中不僅以Omniverse Cloud API建構模擬即服務運作環境，更透過名爲CorrDiff自動生成式人工智慧模型加快1000倍運算效率，並且讓整體運作時的能源使用效率提升2000倍，相比先前模擬運作效能更可提升24倍，並且提高10倍能源效率，更可降低5倍成本損耗。

▲NVIDIA透過雲端平臺服務結合Omniverse Cloud API資源，建構模擬更多細節、即時呈現的「地球」

▲透過即時資訊預測臺灣夏季頻繁發生的颱風走向路徑

▲強調相較全球人工智慧預測系統誤差達25公里範圍，透過名爲CorrDiff自動生成式人工智慧模型的預測誤差僅在2公里內

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》