随着英伟达Omniverse平台落地三星半导体工厂，推动实现先进制造业的大数据分析应用，数字孪生将成为工业制造场景实现跨越式智能升级的关键突破口：一方面它为产业大数据的挖掘提供了更理想的仿真环境，另一方面也成为进一步拉通生产数据、协同虚实的关键工具。数字孪生应用的提速，将带动整个制造业数智化升级的跃升。

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作者 | 李威

智慧工厂想象力正在重新被改写。这一次，推动制造业下一场智能化革命的关键主角是数字孪生。而促成这项技术实现商用落地的“头号推手”依然是英伟达。

近期有消息称，三星电子已经将英伟达的Omniverse平台视作在半导体行业获得新竞争优势的杀手锏。

EToday的一份报告显示，三星电子已经决定利用英伟达的数字孪生技术建立半导体工厂的虚拟复制体，并在此基础上分析和优化生产数据，提升半导体芯片制造的良率和整体产量。前者一向被视为三星电子缩小与台积电竞争差距的关键。数据显示，三星电子的3nm工艺良率要落后台积电十个百分点左右。

三星电子DS事业部创新中心常务Seokjin Yoon透露，在本月18日至21日举办的2024 GTC大会上，将会展示三星电子在预计将在会上展示基于英伟达“Omniverse”平台的“数字孪生”半导体芯片工厂项目，同时，三星电子还将宣布计划在2025年启动数字孪生技术的试点运营。

三星电子这次与英伟达的合作，不仅是半导体制造领域的一个标志性节点，也是英伟达在数字孪生领域迈出的一大步。如果能够通过这次合作，探索出半导体领域虚实融合发展的创新路径，缩短芯片设计和制造的进程，提升工厂启动和运行的效率，将是对数字孪生效用的最好验证。

这将会推动制造业更快应用数字孪生技术来解决当下所面临的一些生产数字化难题。可以说，随着制造业从自动化向数字化，再向智能化的转变，此前积累的数据资产在AI技术加持下有了被更深度挖掘的条件。而数字孪生一方面为这种挖掘提供了更理想的仿真环境，另一方面也成为进一步拉通数据、协同虚实的关键工具。数字孪生应用的提速，将带动整个制造业数智化升级的跃升。

英伟达则可以借此进一步成为未来制造业生存和发展必不可缺的平台提供方。就如英伟达Omniverse和仿真技术副总裁莱夫·勒巴雷迪安所言，Omniverse能提供一个框架，用于构建一个可以在最先进的计算机上扩展的模拟器。“这样，我们就有机会将现实世界转化为软件问题。通过将现实世界中由原子构建的所有事物转化为数字表示，我们现在有机会迭代我们的设计，并通过在软件世界中进行实验来发展我们基于现实世界的系统。”

当越来越多现实案例说服企业们投身于数字孪生系统的建设，并倚仗其解决各类数智化难题时，作为数字孪生框架的Omniverse将成为新一代的工业互联网基础设施，成为一个工业数字资产网络的承载者。

英伟达也将如《福布斯》在《英伟达不是芯片公司，而是平台公司》一文中分析得那样，不仅仅是将有竞争力的硅推向市场，更是要成为下一个时代的平台公司。

01

为什么是Omniverse？

在三星电子与英伟达的合作中，Omniverse平台的重要性不言而喻。这个英伟达于2019年提出的产品是一个用于构建虚拟世界的多GPU可扩展计算平台。团队能够将目前主流的3D设计软件和CAD应用连接到协作设计工作流中，借助精确的物理引擎和强大的渲染能力，实现对物理世界的虚拟呈现，让企业能够在数字空间中完成工厂构建、生产流程优化、产品研发设计等环节的预览和优化，缩短从想法到落地的成本和时间。

开放连接、实时协同和精确拟真是Omniverse平台能够给制造业数智化带来的最大变化。对于很多企业而言，数字孪生本身并不是挑战，真正的挑战是如何将分散的数据集成到数字孪生场景中，实现数实融合前提下的协同开发和实时调整。

首先，Omniverse选择基于开源3D场景说明和文件格式USD（通用场景描述，Universal Scene Description）构建整个平台。USD最早由动画制作公司皮克斯开发并使用，以解决不同设计软件工具协同使用时的格式转换问题。因为USD具有很好的开放、可扩展优势，目前正在被越来越广泛地应用于对虚拟世界相关的的描述、合成、模拟和协作。

其次，英伟达对Omniverse的期望很高，希望能够通过它说服创作者、设计师和工程师将工作流转移到线上，实现实时协同的轻量化操作。Omniverse作为不同3D设计软件和CAD应用的统一接入平台，还能够实现多用户的实时协作设计和跨应用的无缝同步文件修改。

然后，Omniverse可以模拟出流体、火焰燃烧、人体运动、物体碰撞、断裂等超逼真的物理属性。英伟达的团队已经利用Omniverse开发出了能够在虚拟空间重建真实驾驶场景的NVDIA DRIVE Sim，其生成的数据可以被用于训练自动驾驶汽车感知使用的深度神经网络。

2023年，英伟达基于OpenUSD框架和生成式AI对Omniverse平台进行了强化。Cesium、Convai、Move AI、SideFX Houdini 、Wonder Dynamics都通过OpenUSD框架连接到了Omniverse平台。用勒巴雷迪安的话说就是，更新之后的Omniverse让开发人员可以通过OpenUSD利用生成式人工智能技术更大程度地发挥工具的能力，允许企业构建更大更复杂的空间规模模拟作为其工业应用的数字测试场。

对于英伟达而言，致力于工业数字化的Omniverse平台实现了其将硬件、系统、软件、算法、库和服务整合在一起，创造独特价值的夙愿。

英伟达在2024年的10-K报告中表示：虽然这些终端市场的计算需求是多种多样的，但我们利用我们的GPU、网络和软件堆栈，通过统一的底层架构来解决这些问题。我们架构的可编程特性，使我们能够通过使用内部或第三方开发人员和合作伙伴开发的各种软件堆栈，以相同的底层技术支持几个数十亿美元的终端市场。我们平台上大量且不断增长的开发者及其安装基数，加强了我们的生态系统，并增加了我们平台对客户的价值。

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在虚拟世界中迭代体验

英伟达CEO黄仁勋认为，如今几乎每一个复杂的工程项目，都会在投入生产前模拟产品，在庞大的工业体系中，哪怕发现一个很小的效率提升也将代表着一个巨大的机会。Omniverse就是为了让大多数工厂能够拥有一个可以在虚拟化环境中仿真测试的平台，助力其优化流程、更新产品、改进体验。

亚马逊是英伟达Omniverse平台的早期使用者。对于在2020年就已经拥有超过20万台物流机器人的亚马逊而言，如何完美规划路径，在商品和人之间建立起一条高效的输送纽带，深刻影响着最终的物流体验。通过Omniverse平台对物流仓储的全景模式，亚马逊能够将多元异构的物流数据完美映射到数字孪生仓储中，然后在AI技术支持下自动勾勒、验证、优化最佳路径，从而减少了30-50％中转总量。

富士康、和硕、广达和纬创等电子制造企业也都在使用Omniverse平台构建虚拟工厂、优化自动化检测、训练协作机器人。其中，纬创在利用Omniverse平台为其自动化接收线路和操作间构建数字孪生体；和硕在利用Omniverse平台开发、部署和管理品控解决方案；广达则将Omniverse平台应用于对最先进的协作机器人的仿真、测试和优化上。

利用Omniverse与AI技术的结合，实现对机器人的开发、编程、测试，能够在很大程度上降低工厂应用和更新协作机器人的成本。数据显示，在汽车制造领域，一台机械臂的成本大约为2.5万美元，而对这台机械臂进行编程，使其能够精准、熟练地完成操作的费用大约为25万美元。通过Omniverse和AI实现对机器人工作环境的仿真，并在此基础上对其进行自动编程和优化，可以让更多企业有能力使用和更新制造流水线上的机器人。

勒巴雷迪安表示，英伟达的终极目标是让精密的自主机器人可以在厨房等环境中与人类协同工作，比如操纵刀具和其他危险工具。我们需要构建其将要工作的环境的数字孪生，以便我们可以在将其智能应用到真实环境之前，在虚拟世界中安全地对其进行训练。

同时，一些企业会像三星电子一样，将Omniverse平台应用于对产品设计和制造工艺的优化提升。一位奔驰生产规划方面的资深人士表示，数字孪生正在改变整个游戏的规则，让产品和工艺能够同步、并行开发。过去必须在实际生产中花费大量时间和金钱来提升和优化工艺，使用数字孪生，工厂在虚拟阶段就能识别和解决大部分问题，在正式生产时直接可以获得一条成熟的生产线。

但也有企业正在将Omniverse平台应用于新工厂的设计建造。宝马在建设新工厂之前，会利用Omniverse平台在虚拟空间中建设一个虚拟工厂，这样工厂规划团队就可以在工厂投产前，就开始在虚拟工厂中尝试执行各种生产任务，摸索最合适的机器人摆放位置和最优化的生产流程。

在数字孪生工厂中，工作人员也是被模拟的对象。据英伟达介绍，为了在Omniverse中模拟工作流程，数字人会接受来自真实员工的数据训练，然后用于在模拟中测试新的工作流程，以规划员工的人体工程学和效率。这可能会需要有真人员工身穿动作捕捉服参与到数据收集工作中。

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数字孪生下的协作新模式

提供新的协作模式是英伟达推出Omniverse平台的一个更具野心的目标。以建筑设计为例，Omniverse平台在事实上为建筑设计师们提供了一个属于建筑行业的“共享文档”，当一个设计师在Omniverse平台上调整建筑模型的时候，另一个设计师可以同步为建筑增加其他设计元素，甚至客户也可以随时查看调整，给出调整意见。

对于大多数工厂而言，虽然已经完成了一定程度上的数字化，也会面临像建筑设计一样，数字内容的共享和利用效率低的问题。工厂往往通过线下会议和传统的规划文件来进行沟通，不同团队缺乏统一、高效的沟通平台。随着数字孪生工厂的出现，Omniverse平台也将改变以往工厂的工作协同模式。

在依靠Omniverse平台构建的应用中，奔驰能够将虚拟工厂开放给自己的供应商，使其为这个工厂提供虚拟的设备、产品，让他们更直观地了解工厂的生产建设需求。宝马也可以将分布于全球的工程师、设计师召集到同一个场景中，协同完成产品的规划设计，甚至可以实现产品从研发到上市的全部流程。

这种模式下，工程师、设计师和供应商都几乎不用去到现场，即可以在数字空间中完成工作，找出最佳的答案。在宝马内部，一个工作组会由规划人员、指挥人员、开发人员和管理人员等25名员工组成，他们会在特定的工厂场景中实现虚拟沟通，共同完成现场巡检和审核评估。

这样不但能够加速进度，缩短流程，还将大大节省下协调沟通的时间。宝马表示，基于Omniverse平台的生产效率比以往高30%，宝马汽车的目标是在全球31家工厂建立数字化版本。而奔驰在新的协作模式下减少了50%的协调工作。通过在生产中使用数字孪生系统，奔驰可将转换或建造装配车间的速度提高一倍。

数字孪生的意义还在于让人和机器人能够更完美协作。工作人员可以在控制室将生产任务分配给不同的机器人，然后在数字孪生工厂中看到传感器收集到的生产数据。当机器人遇到问题时，工作人员也能够及时发现，并远程操控机器人解决问题，回归正常工作状态。

可以想见，随着半导体制造等越来越多的行业开始投入资源建设数字孪生工厂，整个制造业会逐渐被复制到数字空间中，成为可以流动、分享、交易的庞大的数字资产库，这将可能会改变整个制造业的未来模式。