2023 年 8 月 8 日 — NVIDIA 于今日宣布将为开发者和企业提供一系列框架、资源和服务,以加速通用场景描述(即OpenUSD)的采用。
NVIDIA 正在通过 NVIDIA Omniverse™ 与新的技术组合、ChatUSD 和 RunUSD 等云应用编程接口(API)以及全新 NVIDIA OpenUSD 开发者计划来推进 OpenUSD 的发展。OpenUSD 是一个 3D 框架,可实现软件工具与数据类型之间的互通,从而构建虚拟世界。
NVIDIA 上周宣布与皮克斯、Adobe、苹果和 Autodesk 共同成立 OpenUSD 联盟(AOUSD),以统一 OpenUSD 规范。对 OpenUSD 的这些投资将为该联盟添砖加瓦。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“正如 HTML 点燃了 2D 互联网的重大计算革命,OpenUSD 也将开启协作式 3D 和工业数字化的时代。NVIDIA 通过开发 NVIDIA Omniverse 和生成式 AI ,正在全力推动 OpenUSD 的发展和应用。”
全新API 帮助开发者无缝部署OpenUSD 应用
NVIDIA 发布了四款自主构建的全新 Omniverse Cloud API,帮助开发者更加无缝地实施和部署 OpenUSD 流程与应用。
OpenUSD 功能演进 加速工业智能化升级
OpenUSD 旨在更好地连接电影和动画制作流程。同时,工业应用(比如构建具有互操作性的制造设计流程、创建符合物理学的实时工厂数字孪生或训练和验证自动驾驶汽车等)也对 3D 框架提出了不同的要求。
为了支持这些高度复杂的工业和感知 AI 工作负载,NVIDIA 正在开发NVIDIA Omniverse(用于开发应用程序的OpenUSD原生软件平台),以及地理空间数据模型、度量组件、SimReady、OpenUSD 规范等。
OpenUSD 地理空间数据模型让用户可以对逼真的工厂、仓库、城市乃至地球数字孪生进行模拟和计算。对于极大规模的项目,它还会考虑到地球的曲率以确保模拟符合物理学。
工业应用需要合并来自许多工具和来源的数据集,每个数据集以不同的单位表示。NVIDIA 正在开发一个 OpenUSD 度量组件,使用户能够百分之百准确地合并不同格式的数据集。
NVIDIA 还在开发适用于全新 SimReady 3D 模型的结构。这些模型将包含真实的材质和物理属性,这对于精准训练自主机器人和车辆至关重要。例如负责分拣包裹的自主机器人需要在 3D 包裹上进行模拟训练,这些包裹会像在真实世界中一样移动并对物理接触做出反应。
欢迎通过 NVIDIA OpenUSD 开发者计划 抢先体验 OpenUSD 服务、资源和工具,其中包括由 NVIDIA 设计师和艺术家构建的两个可完整分发的全新 OpenUSD 示例场景—— Da Vinci’s Workshop 与 Riverfront Tower。
进一步了解 OpenUSD及其生态网络、OpenUSD联盟 和 NVIDIA Omniverse 平台。观看 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋的 SIGGRAPH 主题演讲。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。