許多公司正在采用 數字孿生 來改進其產品和服務。數字孿生可以用于工廠和 倉庫 的復雜模擬，或者了解產品在現實世界中的外觀和行為。然而，許多企業不知道如何在模擬環境中使現有的 3D 藝術資產變得有價值。
現有的 3D 資產不足以滿足下一波工業和人工智能的需求，只代表物體的視覺表現。 3D 藝術資產主要為可視化而設計，不包含數字保真度之外的模擬所需的元數據。藝術資產也有多種文件格式，這使得研究人員組裝數據集的工作非常耗時且難以管理。
為了幫助全球行業的數字孿生和虛擬世界重現生機， NVIDIA 推出了一種名為 NVIDIA Omniverse SimReady 的新型 3D 資產。使用 SimReady 用戶可以創建逼真的 3D 藝術資產。這些令人驚嘆的全保真渲染代表了真實和準確模擬的真實世界。
SimReady 資產不僅僅是 3D 對象，它們包含準確的物理財產、行為和基于 Universal Scene Description (USD) 構建的連接數據流。它們包括附加到內容的健壯元數據，使資產能夠插入到任何模擬中，并像在現實世界中一樣運行。最重要的是，通過使用 SimReady ，團隊在其內容庫中具有一致性。
資產模擬要求
為了運行模擬， 3D 藝術資產需要包含特定的元數據，以幫助模擬器了解該對象的行為。這些類型的元數據包括：
- 語義標注
- 合成數據生成
- 不可見傳感器支持
- 物理和物理行為
視頻 1 。 Omniverse 中的一臺 USD SimReady 叉車
語義標注
Semantic Labeling 定義對象在模擬中表示的內容。最基本的是模擬器中元素之間的分類、結構和本體。
更準確地說，語義標簽有助于以可預測和一致的方式識別 3D 模型的各種組件，以訓練模擬算法。這些標簽提供了一個基本的真相理解，幫助計算機了解模擬環境，從而可以針對動態事件進行訓練，并預測與真實世界匹配的結果。
合成數據生成
Synthetic data generation 用于創建和隨機化各種場景，以圍繞特定目標（如計算機視覺）訓練仿真模型。使用 synthetic data 可以在多個方面進行隨機化，如照明、材質變化、姿勢和遮擋。
傳感器支架
Sensor support 幫助模擬器了解各種設備中的計算機是如何看待世界的。有許多類型的傳感器可以集成到設備中，以分析和了解其周圍環境。這些傳感器可以是非視覺傳感器，如激光雷達和雷達，或者可以放置在機器人外圍的接觸傳感器。
物理和物理行為
Physics and physical behaviors 有助于模擬器根據質量、重心和材料摩擦等財產了解物體在真實世界中的行為。它們還以物理真實的方式確定這些對象的行為和交互方式，模擬碰撞等事件。
邁向 SimReady 標準
默認情況下，核心模擬元數據包含在 SimReady 資產中，并可在導入時訪問。語義標簽是基礎。如果沒有它們，知道如何分割數據集將變得低效或幾乎不可能。具有碰撞網格的物理是每個藝術資產的中心組成部分。物理材料是自動分配的，模擬系統了解與之交互的材料的性質。
SimReady 模型不是一個單一的“文件”。它們利用了 USD 的模塊化特性和靈活性，組成了包含資產不同方面的文件選擇。這種模塊化確保了內容在未來可以無破壞地擴展，從而使其更加健壯。
隨著 SimReady 規范朝著 3D 工作流的標準邁進，這些 3D 藝術資產將加速全球行業數字孿生和虛擬世界的發展。這包括了解工廠裝配線的優化設計、跟蹤庫存和流程，以及訓練自動機器與真實環境交互。 SimReady 將簡化各種行業的模擬。
最近，我加入了實用 AI 播客，討論 SimReady 標準的最新發展，以及 SimReady 資產將如何在廣泛的行業中使用。
Practical AI 209: 3D assets & simulation at NVIDIA – Listen on Changelog.com
SimReady 入門
SimReady 資產可用于廣泛的用例，如自動駕駛、機器人和倉庫、數據中心和零售店的數字孿生。這些模擬在 NVIDIA Omniverse 中發揮作用，在這里您可以模擬為行業工作流帶來新可能性的大型世界。
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資源
Watch a short demo on SimReady with NVIDIA PhysX assets 了解有關在 Omniverse 中使用資產的更多信息。
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