GTC大咖论坛:数字孪生工厂为啥势在必行

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从小说、电影和现阶段炒作趋势来看,游戏可能是元宇宙的一个关键切入点,但是从Omniverse在相关领域的布局来看,一些企业正在将这种虚实融合的技术应用于实处,且规模可观。已经有多家企业和品牌利用Omniverse来打造基于线下场景的数字孪生方案,因此,我们不得不关注工业应用作为元宇宙切入点的潜力。

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比如宝马利用Omniverse工具复制了线下工厂,并在生成的3D虚拟场景中利用Isaac Sim引擎来模拟机器人培训。而西门子则是与NVIDIA合作,利用Omniverse来建设工业元宇宙平台,通过虚拟仿真模拟等方式来升级传统制造流程。

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而Magic Leap、Lowe’s则在近期宣布,基于AR和Omniverse为线下门店构建数字孪生模型,通过信息可视化来提升店员的工作效率,为消费者提供更贴心的服务。值得注意的是,德国铁路公司也开始采用Omniverse工具,并计划对5000多个火车站进行建模,规模相当大。其目的是更好的监控、管理铁路系统。

在今年GTA大会期间,NVIDIA举办了一场以Omniverse为主题的论坛,这场论坛邀请到Magic Leap CEO Peggy Johnson、西门子数字工业软件CEO Tony Hemmelgarn、NVIDIA Omniverse和模拟部门VP Rev Lebaredian、梅赛德斯-奔驰研发IT主管Inga V. Bibra、《The Metaverse》作者Matthew Ball来探讨近年来数字孪生技术在工业等场景的发展与应用。

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本次论坛的主题是:数字孪生的发展,将如何推动工业“元宇宙”到来。也就是说,讨论工业场景能否成为元宇宙的切入点,3D数字孪生技术能否率先让我们看到早期元宇宙的形态等话题。感兴趣就一起来了解一下:

VentureBeat:可以谈谈目前正在进行的“元宇宙”项目、应用、技术开发的进展吗?

Hemmelgarn:数字孪生并不是一个新概念,西门子在相关领域一直在布局。这项技术的价值在于,它可以通过逼真的虚拟模型/场景来代表物理世界,二者之间的相似度可以做到足够高。如果你开发的数字孪生模型足够完整,那么你和远程客户便可以更快速、更自信的做决策,这将有望加速产品开发和设计过程。

实际上,数字孪生的主要卖点就是以逼真的效果来呈现真实场景的状态,这样就可以在线、远程分析工厂等场景的运营问题,还可以模拟、优化解决方案。

值得注意的是,数字孪生需要基于逼真的模拟,而不是简单的动画渲染。也就是说,需要模拟真实的物理特性,这样才能在虚拟场景中训练现实中应用的机器人算法,或是向客户展示工厂运营的实际情况、接近实际的产品设计等内容。

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Bibra:我认为,数字孪生等元宇宙相关技术将改变未来的合作方式,比如在汽车工程和制造领域,我们将可以在实时的沉浸式环境中协作、验证复杂的组件和系统。利用数字技术进行物理模拟的好处是,可以节省硬件和成本,在线上就能实现实时的3D设计协作和共享,从而缩短开发周期。

目前,数字孪生技术还处于早期阶段,因此我们通过一些实际应用场景来学习和探索,比如虚拟驾驶、工厂运营、虚拟工程等等。

Johnson:Magic Leap很早就提出了类似于Metaverse的概念,并且已经在相关领域探索12年。也许是受到疫情等因素影响,元宇宙概念在这几年才开始兴起,才有更多公司来推动创新。

目前有种说法,认为Magic Leap投入了大量资金,却没带来预期的回报。但也许我们的投入还不够多,因为仅在AR硬件领域,就还有光学等难题还未解决。开发虚实融合的AR体验很难,不过随着技术发展,这些难题正在逐渐得到解决。

Matthew Ball在《The Metaverse》一书中提到,新的平台需要将许多种技术结合。在我看来,元宇宙的雏形已经在一些企业级案例中崭露头角,未来的趋势则是将相关的技术整合。

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Lebaredian:从某种方面来讲,构建元宇宙需要的技术在过去几十年一直在发展,只是似乎到近年来才开始融合。就拿数字孪生来讲,西门子等公司在更早就探索过这种技术,只是数字孪生此前还未真正流行。

NVIDIA从4、5年前就开始研发Omniverse技术,当时认为早期采用者可能来自媒体、娱乐、视觉特效等行业,然后再扩展到AEC(建筑、工程和施工)、制造业等行业。我们以为,制造业、工业往往比较保守,接受3D数字孪生等新技术的速度较慢。

然而Omniverse平台正式发布后,我们却看到了相反的趋势。目前Omniverse的客户和需求主要来自工业领域,因为客户希望通过数字孪生这种仿真模拟方案来提升效率,简化复杂的工作流程。数字孪生的另一个好处是,省去了实物原型的迭代过程,利用3D平台来设计和预览,更节省成本、交付周期更短。

尽管目前Omniverse还处于起步阶段,但已经在一些企业、工业场景看到进展,奔驰等公司也开始看到数字孪生的技术优势。

VentureBeat:Omniverse最初的应用场景之一是机器人仿真训练,现在该平台在持续扩展,NVIDIA甚至公布了基于Omniverse的Earth-2计划,进一步扩大数字孪生的应用规模。看起来,就像是科幻走进现实。

那么,西门子、Magic Leap、NVIDIA、奔驰公司是如何构建数字孪生的?目前正在使用哪些技术?

Hemmelgarn:西门子的软件方案为客户提供3D设计、制造模拟、计算机分析、流体动力学、数据可视化等功能。数字孪生也不是新的技术,相比于单纯的3D数据可视化,它的优势是可以规模化的模拟物理场景,这样企业在实际操作之前,可以通过预先模拟来了解每一步该怎么走。

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比如对于汽车、飞机制造业来说,制造一款产品非常复杂,更改一个部分可能会影响产品的其他部分。因此,汽车、飞机的虚拟模型也同样复杂,需要模拟软件、电子元件、机械设计、制造和自动化过程等等。而数字孪生技术,刚好可以满足这些复杂的需求。

西门子从许多客户那了解到,拥有更全面数字孪生方案的企业更容易解决疫情中的难题,即使无法进入线下工厂,也可以在线上3D虚拟场景中设计和协作。

不过,数字孪生技术的发展才刚开始,未来还需要让3D模拟更加逼真,更容易使用,可实时查看。这样才能让该技术在整个企业广泛应用,与设计流程深度结合。

Bibra:工业元宇宙只是一个开端,接下来我们还将建立一个生态系统,其中将包含元宇宙、数字孪生概念,还将整合数据源、仿真模拟、上下文等信息,提升3D模拟的沉浸感和逼真感,允许客户在沉浸式环境中办公。此外,还需要发展元宇宙所需技术,比如云服务、AI、API、数据处理等等。

同时,数据安全对于数字孪生也非常重要,保护好数据隐私才能建立信任,从而吸引更多客户在虚拟世界中办公。

未来,奔驰希望数字孪生可以覆盖整个业务链,从而帮助员工更快速解决问题,提升工作效率。

Johnson:Magic Leap的重点策略是在AR设备之上引入解决方案生态,也就是说与其他公司、平台合作,在不同的领域应用AR方案,并将这些方案技术作为AR的内容储备。

目前,已经有多家公司与Magic Leap合作,比如NavVis利用Magic Leap AR头显将数字孪生、3D扫描模型可视化;Tactile则是利用AR打造工业流程解决方案;PDC Linear利用AR来培训,通过结合体感方案来提升培训的沉浸感,将培训时间缩减了80%。

整体来讲,AR、数字孪生技术可提升企业的效率,带来更高的回报。另外,企业还可以通过AR头显来分析数字孪生为员工带来的具体影响。

VentureBeat:未来,构建元宇宙需要什么样的计算架构或计算能力?

Ball:几十年来,我们一直在进行2D、3D模拟,市场对于实时模拟的需求一直存在,而数字孪生、元宇宙则是随着技术发展而出现的。此前,算力和成本限制了实时模拟的复杂性,但在过去5-10年,计算机技术发展到一定成熟的水平,可支撑并扩展实时的物理模拟和计算。

对于元宇宙,不同的领域有不同的需求,这些需求也决定了计算技术的分配。实际上,元宇宙的重点是在软件中实时模拟整个世界,构建预期中的大规模平台,并在平台上能支持规模化的商业项目、基础设施,允许人们在上面协同工作、社交。

支撑元宇宙平台的计算能力还不存在,Intel曾预测,可能会需要将现有的计算效率提升1000倍,而Meta则认为是500倍以上。不过,考虑到元宇宙是一个连续的统一体,未来我们可以通过积累实际的应用,来慢慢缩小与元宇宙概念的差距。比如模拟国家安全基础设施、个人房产、医疗保健、汽车制造/设计等等。

Lebaredian:不管是在仿真培训还是数字工厂场景,实时模拟系统将不断生成大量数据,这些数据将反映线下场景的状态(还可以预测未来事件),对于数字孪生方案很重要。处理大量的实时数据将需要强大的计算能力。此外,光学传感器的速度也会限制实时数据计算的能力,因此将需要一个分布式、异构的超级计算机,在任何时间、任何地点处理海量数据。

为了解决上述问题,NVIDIA正在构建一个新型网络架构,其特点是可安全、大量的传输3D数据、空间数据和元数据。

Johnson:数字孪生、元宇宙将对实时渲染、快速数据传输、决策速度的要求很高。此前,相关的架构几乎不存在,操作系统甚至没有AR插件,因此Magic Leap不得不自己开发操作系统。实际上,现在的Magic Leap不止拥有复杂的AR光学和硬件技术,还在AR操作系统基础上扩展了技术堆栈,以形成完整的AR平台/解决方案。

由于AR是一个比较新的领域,AR厂商需要从头开始构建软硬件生态,具有挑战性。后来Magic Leap 2改为了安卓系统,这意味着我们可以接入现有的开发社区。通过开放Magic Leap平台,未来也可能与其他的AR平台集成,允许更多人在Magic Leap 2上运行不同的解决方案。

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那么在计算方面,除了搭载芯片进行本地计算外,还将需要Cloud XR等服务来进行云端计算,处理视觉分析、3D扫描等复杂的计算。对于未来的元宇宙技术,云端技术也是关键。

VentureBeat:XR、数字孪生、持续性实时模拟将分别在哪里进行计算?

Ball:根据不同的应用场景,计算方式也会有不同。未来的计算形态可能会受到几种因素影响,比如可穿戴设备的续航或散热能力、应用的类型等等。就拿工厂来讲,工人们也许可以穿戴内置本地计算机的设备,或是采用背包式PC来提供计算。

也就是说,未来的计算形态需要根据实际需求去考虑,是对现有问题的优化,没有一个单一的答案。当然,目前来看有三种计算形式是必要存在的,比如大部分数据会在本地处理、管理和渲染,而边缘计算、云计算将作为补充。届时,网络与计算的关系将密不可分。

VentureBeat:当前已经有哪些元宇宙的基础?

Lebaredian:计算能力、专业GPU渲染、物理模拟、AI、互联网等等。实际上,我们还没有充分利用现有的技术,比如如何继承一些基础技术去开发相关的软件等等。

Omniverse是NVIDIA在元宇宙领域的布局,它的特点是可以将NVIDIA建立的所有基础技术串在一起,带来新的应用内场景。

我们正处于计算历史的一个特殊时刻,摩尔定律完全失效了。我们必须构建的计算机类型才能继续向前以获得计算能力,这与我们在过去几十年中构建的计算机类型看起来非常不同。我们不能仅仅依靠我们几年后生产的新芯片比我们今天生产的芯片快很多倍。我们必须重新设计我们的软件以在异构计算机上运行。

这些计算机必须是分布式的。我们正在运行的应用程序不再只是在一个地方的一台计算机上运行。它们在许多不同的计算机上运行。许多在数据中心,许多就在你的身上,就像佩吉所说的那样。

元宇宙及其背后的技术,这是有史以来最复杂、最困难的计算机科学挑战。模拟世界上的一切,并将虚拟版本与现实世界相结合。我无法想象有什么比这更困难的了。它将对计算能力和数据有着永不满足的胃口。

我认为,未来可能需要构建新的计算机类型,才能进一步推动计算能力发展,因此也需要重新设计适合的软件。理论上,未来的计算机应该是分布式的,应用程序将在多个不同的计算机上运行,将结合本地计算和远程云端计算,甚至可能将计算设备穿戴在身上。总之,未来的元宇宙技术很可能会为计算机科学带来复杂、困难的挑战,而现在只是才刚刚起步。

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VentureBeat:为了统一元宇宙标准,Khronos牵头建立了元宇宙联盟。接下来可否谈一谈3D标准对于元宇宙的意义?对于GLTF、USD等3D格式,有哪些看法?

Johnson:通用3D标准正在形成,它对于未来跨平台虚拟体验是必要的,我们应该从现在就开始考虑这些开放的标准。

Hemmelgarn:西门子从事3D开发多年,看到了很多种3D标准。我认为,采用哪种3D标准将取决于应用场景、平台和用途。比如,动画和仿真模拟就是两个不一样的应用场景。动画可以使用视觉标准,而仿真模拟则需要某种几何标准,因为它不只是渲染的动画,更是可分解、可测量的3D模型。不过,CAD提供的信息过于详细,似乎并不适合做通用的3D格式。

而从软件开发商的角度来看,我认为应该支持客户所推动的标准。目前,我支持USD等开放标准,但它们还需要进一步发展,才能更好的推动不同类型的应用场景。总之,元宇宙的复杂程度将远超动画,它的重点将包括用准确的物理模拟来做决策。

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VentureBeat:工业客户对于新3D标准的采用率如何?

Bibra:奔驰以推动行业标准闻名,我们有专门的业务组负责推动格式标准化。未来,行业标准将具有开放性,发展路径以实际应用场景为基础,因此将取决于工业制造商、软件供应商、数据供应商、计算供应商共同努力。

Hemmelgarn:我认为,未来可能不止有一种通用标准,而是会混合多样化的语言、标准,相互之间可以兼容或转换,而且可以广泛扩展。

VentureBeat:相比于游戏等消费级应用场景,元宇宙等虚拟技术在工业领域的发展速度如何?

Ball:在工业场景,已经有四家大公司开始采用数字孪生技术,不过主要用于3D设计协作,而没有用于运营模拟,而且对于数字孪生还没有长期规划。尽管如此,人们已经开始关注通用的3D管道和标准,以实现虚拟3D空间之间的互操作性。

也就是说,工业元宇宙/数字孪生是长期的布局,为了实现互联的3D实时模拟,已经有人在铺设相关的管道和标准。

VentureBeat:相似的技术是否已经在工业、游戏等领域重复使用?比如一些工具、平台或标准?

Lebaredian:这种趋势已经在游戏、娱乐领域迅速发生。比如Sketchfab、Shutterstock、Turbosquid、CG Trader、Unreal/Unity内容市场,正在将USD格式作为3D模型的主要交换手段,利用现成的USD文件,人们开始构建游戏、娱乐用途的虚拟世界,无需从头开发3D模型。

这种趋势在工业领域还没有完全发生,因为表示工业数据的3D模型要更加复杂,目前几乎没有统一的标准。

Ball:这种趋势在游戏领域增长很快,比如一些虚拟商品就在被反复使用。实际上,消费者在虚拟商品上已经花费了数百亿美元,未来如果3D内容、虚拟商品可以在跨平台互通,那么你将不需要反复购买相似的东西。而这将需要内容开发者们与3D资产平台集成,并实现文件格式统一。同时,支持统一的标准也有望为3D资产创作者带来商业机遇。

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Lebaredian:近期,Lowe’s就发布了一系列基于真实商品的3D模型,这些模型为USD和glTF格式,可供开发者、科研人员免费使用。未来,我们将看到更多类似的情况,可能所有实体商品都会有对应的数字孪生3D模型,可应用于虚拟平台中。参考:VentureBeat

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