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NVIDIA Omniverse工程應用探討

主要討論了NVIDIA Omniverse在工程應用中的思考，包括其在并行業中的應用、與主流軟件的聯動演示、學習伙伴的總結和反思等。同時，還介紹了在元宇宙中的應用、開發平臺、代碼開發模塊等。此外，還討論了如何實現3D仿真和數據傳輸，以及如何在企業中進行人工智能領域的應用。最后，邀請了一位專家分享自己在工程應用中的思考，希望大家都能夠積極參與討論，發揮主觀能動性。

工程設計領域的工程數字化平臺探索

主要討論了omniverse平臺在工程設計和數字化領域的應用。首先，omniverse平臺可以實現模型共同編輯、異地協同、實時模型交互、科學仿真、物理模型仿真以及極高的開放性。

其次，omniverse平臺可以應用于工程設計、數字化、模擬等領域，具有顛覆性的意義。最后，會議提出了omniverse平臺在工程設計中的應用場景和可能帶來的顛覆性成果。

GPU算力提升與人工智能應用

探討了算力提升在工程設計領域的應用。首先，英維達在2008年展示CPU和GPU的工作方式區別，通過GPU的計算模式展示了算力提升的效果。其次，谷歌在2012年宣布了一個項目，使用1萬6000個CPU芯片進行訓練，實現了對視頻內容的識別，準確率達到了74.8%。最后，2012年10月份的ImageNet圖像識別大會上，使用四顆GPU進行計算，實現了對多種圖形的識別，準確率達到了84%。

GPU與CPU在算力提升中的作用

主要討論了GPU和CPU在算力提升方面的區別。GPU更擅長于做并行運算，效率高于CPU。此外，GPU在架構上還有存儲優勢和流處理優勢。在圖形渲染過程中，通過矩陣運算實現模型的轉換和光照處理。會議還提到了計算機圖形學中的點線面邏輯，以及如何通過矩陣運算實現點的縮放、旋轉等操作。

仿真問題與運動學仿真定義的探索

主要討論了仿真技術在各個領域的應用，如運動學仿真、科學計算仿真等。運動學仿真主要關注機器人、物體的運動模擬，適用于全場景應用，如機器人的運動仿真和物流倉庫的運動仿真。科學計算仿真則涉及物理條件、算法和已知結果等方面，需要借助科學計算尋求答案。由于仿真的定義跨領域和學科，導致各個領域的朋友提出的問題也五花八門，介紹問題的人難以深入了解仿真領域的基礎科學條件。

模型層級管理與輕量化處理的探索

主要討論了兩個方面：模型層級管理和模型壓縮。首先，介紹了模型的層級管理，類似于CAD設計中的圖層或工作集，可以設置權限讓別人操作，也可以引用其他人的層級。其次，關注了模型壓縮技術，通過USD模型壓縮技術將房間家具等場景壓縮至不到50KB，效果非常好。最后，提到了一個視頻，展示了將機器人仿真與工廠結合的場景，展示了在工廠領域的應用。

omniverse平臺在協同設計中的應用

主要討論了omniverse平臺在軟件協同工作中的優勢，以及它對科學計算和仿真領域的影響。omniverse平臺可以實現不同軟件之間的無縫協作，避免了傳統軟件之間的延遲問題。同時，它還可以兼容很多平臺，如基于USD的connector等。此外，omniverse平臺還具有流體仿真和科學計算的能力，與傳統計算仿真相比，它更注重網格體的構建。會議還提到了omniverse平臺在工廠設計、機器人運動仿真等方面的應用，以及它在科學計算領域帶來的影響。

仿真計算與流場模擬的深度解析

主要討論了仿真計算中需要考慮的場計算問題。首先，需要了解計算域的分布，然后根據幾何模型畫網格體進行計算。其次，CAD軟件輸出的幾何模型不能直接用于仿真計算，需要基于網格體模型進行二次處理。最后，流體力學仿真可以通過神經網絡計算來得到結果，不僅僅是英偉達在做，其他學者也做研究。

神經網絡在物理求解中的應用

神經網絡PINN是一種基于虛擬網絡計算算法進行自我學習的方法，通過給定數據輸入到算法模型中，根據歷史數據預測出新的數據。神經網絡在物理求解過程中也有應用，如基于觀測數據或仿真數據的預測結果。與數值分析相比，神經網絡的結果難以解釋，可靠性較差，泛化能力也有限。然而，神經網絡在處理少量數據時具有優勢，可以推斷出結果。因此，在實際應用中，需要結合其他計算架構和實驗驗證來提高預測結果的可靠性。

GPU并行計算與仿真軟件的應用

主要介紹了計算仿真軟件的并行計算算法架構。傳統CFD計算以串行計算為主，可解釋性強，但效率相對較低。多物理場下的計算非常復雜，且效率低。超級計算機在核物理研究和大氣計算等領域有應用，但由于其單條件計算結果受初始條件影響，求解效率較慢。

模型處理與數據協同在工程設計中的應用

主要討論了協同設計的內容和目標。協同設計是以模型為基礎，以結構化屬性數據為基礎，實現不同專業和人的數據協同。目前主流的協同設計軟件，都是針對產品設計和工程設計的，而不是以模型為主的。雖然這些軟件有3D引擎，但它們的主要內容還是實現數據的協同。因此，對于工程設計和產品設計來說，以模型為基礎的協同設計效率提升的空間有限。

數字化交互與結構化數據庫的應用

主要討論了協同設計的基礎和數字化交互的重要性。以結構化數據作為協同平臺，實現了設計工程的屬性和數據的系統。同時，強調了模型在工程設計和產品設計過程中的重要性，以及結構化數據庫在傳遞速度和共享速度方面的優勢。會議還討論了在工業領域中，模型可能并非想象中的那么順利，因為工業領域的很多工作開展并不容易。此外，會議還提到了生態問題，認為在工程應用中，速度和應用性是非常重要的，而不僅僅是模型本身。

Omniverse在圖形渲染和處理的優勢

主要討論了omniverse引擎在圖形渲染和處理方面的優勢，以及基于USD模型的開源生態。同時，也探討了omniverse在工業領域的應用場景，如數字孿生、元宇宙工廠等。此外，還提到了當前市場對于數字孿生和元宇宙項目的困難，如市場前景好但實際價值難以找到，以及一些場景下的啟動慢卡頓出bug等問題。最后，討論了智能計算引擎在自動駕駛、智能制造和機器人訓練等領域的應用，如數字城市、智能駕駛和工業機器人等。

元宇宙孿生平臺的應用與挑戰

主要討論了元宇宙產業的發展趨勢和挑戰。首先，元宇宙產業需要具備顯示、算力、邊緣計算和區塊鏈等技術。其次，目前做數字孿生的人主要集中在建模這塊，但在邊緣計算方面相對較弱。再次，隨著8K和6G網絡的普及，未來顯示將實現沉浸式體驗。

顯卡技術的進步與顯示端內容傳輸問題

主要討論了顯示端的分辨率、顆粒度和傳輸速率等方面。英偉達在這方面提供了很大的算力和并行算力，以及先進的算法。然而，目前最大的問題是內容如何在屏幕上傳輸，因為任何模型都需要進行渲染計算才能傳輸到屏幕上。英偉達在這方面能力不斷迭代，使得模型清晰度越來越高。同時，通過插件等方法，可以對模型進行壓縮、差值處理等細節處理，以減少計算力。

模型創建與物理屬性的賦予問題

這段內容主要討論了目前設計軟件的現狀。講者認為，目前的設計軟件在底層能力上仍有提升空間，可以自己創建模型并賦予物理屬性。同時，講者也提到了不同領域的設計軟件都有自己的成熟工具，如Revit、UE等，但在實際工作中，仍然依賴于其他平臺進行建模，這可能與開發成本和建模效率有關。因此，講者認為將建模命令式操作改成工具化操作，才能真正實現高質量、高效率的建模。

會議待辦

• 了解并掌握模型在工業領域的應用情況，以提高工作效率和降低工作門檻

• 了解omniverse在工業軟件開發中的應用情況
  

• 深入了解數字孿生、元宇宙和智能機器人等前沿技術在工業領域的應用和價值
  

• 解決數字孿生領域的檢驗對端問題，以提高其效果
  

• 了解并研究Web建模框架，以提高建模效率和降低建模成本

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