英伟达™（NVIDIA®）Omniverse：价值 50T 美元的物理人工智能操作系统
NVIDIA Omniverse已经从一个协作式三维平台发展成为一个面向物理人工智能和工业数字孪生的综合操作系统，截至2025年8月，其下载量已超过30万次，在制造业、汽车、机器人和媒体行业部署的企业超过252家。¹ 该平台的模块化架构基于通用场景描述（OpenUSD），并由RTX技术提供支持，能够在工业规模上实现实时协作、物理精确仿真和人工智能驱动的合成数据生成。包括宝马（BMW）、亚马逊（Amazon）、通用汽车（General Motors）和西门子（Siemens）在内的大型企业已经通过缩短规划时间、节省超过数百万美元的成本以及在各种工作流程中提高 30% 至 70% 的效率，实现了可量化的投资回报率。随着最近推出 Omniverse 云 API、与宇宙世界基础模型（Cosmos World Foundation Models）的集成，以及定位为 50 万亿美元物理人工智能机遇的基础，英伟达已经将 Omniverse 确立为工业数字化和自主系统开发的事实标准。
西门子 Teamcenter 与 NVIDIA Omniverse 集成，为制造优化创建逼真的数字双胞胎。这种合作关系体现了该平台的 82+ 第三方应用生态系统，实现了 CAD、仿真和可视化工具之间的无缝工作流程。
Omniverse 的工作原理建筑与智能的结合
OpenUSD（通用场景描述）是NVIDIA Omniverse模块化架构的基础，可实现50多种3D格式和应用的无缝数据交换。这一核心技术堆栈结合了实时 RTX 渲染、PhysX 物理仿真和人工智能服务，打造出业界首个原生 OpenUSD 平台。
NVIDIA Omniverse 采用模块化微服务架构，以三大基础支柱为基础，实现了前所未有的工业级协作和仿真能力。该平台的核心是利用 OpenUSD（通用场景描述）作为基本的数据互操作性框架，实现 50 多种不同格式和应用之间 3D 内容的无缝交换。
Omniverse Kit SDK是构建应用程序、微服务或插件的核心工具包，既可以作为微服务无头运行，也可以使用完全可定制的用户界面。⁶ Omniverse Nucleus 是该平台的数据库和协作引擎，可让多个用户同时连接不同的客户端应用程序，通过其分层树状文件结构管理版本控制、身份验证和优化的大型文件传输。
该平台的物理仿真功能由 NVIDIA PhysX SDK 提供支持，可通过 PhysX Flow 进行全面的刚体动力学、流体仿真，并通过 PhysX Blast 进行破坏建模。这些系统支持从基本碰撞检测到高级软体物理和车辆动力学的所有功能，并可配置 CPU/GPU 执行以优化性能。通过 Omniverse Replicator 将集成扩展到人工智能功能，该功能可作为合成数据生成引擎，创建物理上精确的 3D 数据集，用于训练自动驾驶汽车、机器人和计算机视觉应用中的感知网络。
基础设施要求可从配备 RTX 3060 GPU 和 16GB RAM 的个人工作站扩展到每个系统最多支持 16 个 GPU（每个 GPU 有 48GB+ VRAM）的企业部署。该平台支持 Windows 10/11 和 Ubuntu 20.04+ Linux 发行版，并提供容器部署选项以及跨 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要提供商的云流功能。
产业转型：从像素到生产线
宝马集团在 NVIDIA Omniverse 中实现了数字孪生工厂可视化，该工厂是全球 31 家工厂之一，占地面积达 100 万平方米。通过实时协作，这家汽车制造商的计划流程效率提高了 30%，并节省了数十万美元，每年可管理 250 万辆定制汽车的生产。
宝马集团（BMW Group）在全球 31 家工厂开创性地实施了Omniverse，模拟面积达 100 万平方米（相当于 140 个足球场）的设施，在制造业中率先采用了 Omniverse。该汽车制造商报告称，通过使用定制的 FactoryExplorer 平台进行实时协作，规划流程的效率提高了 30%，工厂重新配置的成本也节省了数十万美元。¹² 宝马每年管理 250 万辆汽车的生产，定制率高达 99%，所有这些都通过 Omniverse 数字双胞胎进行协调，实现同步设计变更、可视化和并行设计审查。
WPP 的数字孪生实施展示了 Omniverse 在营销和创意工作流程方面的功能。该平台的实时光线追踪和协作功能将内容创建时间从数周缩短至数小时，类似的实施方案缩短了 70% 的时间。
在汽车领域，日产汽车和 Katana Studio 的 COATcreate 平台展示了实时营销内容创建的变革力量。在为全球市场制作 800 多张营销图片的 10 个活动中，双方的合作节省了超过 110 万美元的制作成本，资产创建时间缩短了 70%--工作流程从数周压缩到数小时。¹⁴ 该平台基于云的 SaaS 架构与 RTX 驱动的实时光线追踪技术从根本上改变了汽车公司处理视觉内容创建的方式，日产公司的 Chad Taylor 指出："OpenUSD 不再是未来的愿景，而是我们当前的工作流程。
亚马逊机器人公司（Amazon Robotics）的人工智能数字孪生公司（AI-enabled digital twin）优化了拥有 50 多万台移动机器人的 200 多个履约中心的运营。Omniverse 的实施增强了仓库设计、通过合成数据生成进行机器人培训以及管理每天数千万件包裹交付的车队协调能力。
亚马逊机器人公司（Amazon Robotics）利用 Omniverse优化了 200 多个履约中心的运营，每天使用 50 多万台移动机器人管理数千万个包裹。该公司使用人工智能数字双胞胎进行仓库设计优化、通过合成数据生成进行机器人培训以及车队协调，从而显著提高了生产率。¹⁶ Substance 3D 与 Isaac Sim 的集成实现了感知模型培训，在优化仓库布局以实现最高效率的同时，提高了机器人的智能。
Isaac Sim 在 Omniverse Cloud 上运行，用于可扩展的机器人仿真和训练。通过集成，可以生成合成数据、兼容 ROS 和自主系统的人工智能模型训练，支持从仓库 AMR 到仿人机器人的部署。
像Foster + Partners这样的建筑公司已经改变了他们的全球协作能力，现在他们在 14 个国家的 17 个办事处同时进行复杂的建筑设计。该公司报告称，通过 Omniverse Enterprise 的集成 BIM 工作流程，模型处理时间大幅减少，创意设计时间分配得到加强。¹⁷ 同样，OutdoorLiving3D每年减少了 1,000 小时的生产时间，同时将渲染时间从 72 小时以上缩短到 1.5 小时以下，证明了该平台对建筑可视化工作流程的影响。
媒体和娱乐行业已将 Omniverse 用于虚拟制作，Versatile Media仅使用三个实体道具，在短短 9 天内就完成了科幻短片《New Air》的制作。该短片在 4 天内完成主要摄影，1 天内完成后期制作，并在 2022 年星火动画节上获得最佳视觉特效叙事短片奖。
平台演变：从合作到宇宙
英伟达™（NVIDIA®）Omniverse在2024-2025年间的转变标志着从协作平台到物理人工智能综合操作系统的战略转移。2024年3月，英伟达在GTC上宣布推出Omniverse云API，这代表了英伟达Omniverse云API的基础性转变，它引入了五个新的API--USD Render、Write、Query、Notify和Omniverse Channel，向更广泛的软件生态系统开放平台。
2024 年 3 月发布的与 Apple Vision Pro 的集成展示了英伟达™（NVIDIA®）对空间计算的承诺，通过结合本地和云处理的 "混合渲染 "技术，实现了身临其境的工业数字双胞胎观察。图形交付网络支持在 130 多个国家向 Vision Pro 传输流媒体，在不影响大规模工程数据集的情况下保持高保真可视化--这是企业采用该技术的关键能力。
SIGGRAPH 2024为整个 Omniverse 生态系统带来了生成式人工智能集成，包括针对 Ada Lovelace 架构的 DLSS 3 集成、工业场景的实时 4K 路径跟踪以及原生 XR 功能。²³ 平台的模块化架构扩展到包括 600 多个核心扩展，而生态系统合作伙伴关系则扩展到包括 Adobe Firefly API、Wonder Dynamics、Convai 和 SideFX Houdini，从而创建了前所未有的创意技术栈。
CES 2025标志着 NVIDIA 将 Omniverse 定位为 "生成式物理人工智能 "的基础，推出了用于文本到 3D 资产生成的 USD Code 和 USD Search NIM，用于自动 3D 资产标注的 Edify SimReady（可将 40 多个小时的手动工作减少到几分钟），以及用于机器人车队、自动驾驶汽车、空间流和实时 CAE 的四个新蓝图。²⁵ 埃森哲公司（Accenture）与 KION 公司在自主仓库方面的合作，以及通用汽车公司（General Motors）在工厂改进方面的合作，验证了该平台的企业就绪性。
到2025年的GTC，黄仁勋将Omniverse定位为人工智能工厂的操作系统和 "50万亿美元的物理人工智能机会"。在演示中，黄仁勋展示了如何利用Omniverse在实体建设之前设计和优化1千兆瓦的AI数据中心，将Cadence Reality数字孪生平台与先进的冷却系统和网络拓扑优化集成在一起，展示了该平台在AI时代向关键基础设施的演进。
世界基金会模型彻底改变了视听安全。
WFM自动驾驶汽车模拟案例研究揭示了NVIDIA Cosmos平台如何利用世界基础模型（了解物理和真实世界特性的神经网络）改变自动驾驶汽车的开发和安全验证。这些模型在包含九百万亿个代币的 2,000 万小时机器人和驾驶数据的基础上进行训练，生成的合成数据集极大地扩展了训练能力，超越了仅靠真实世界数据收集所能实现的能力。
Cosmos Predict-2可生成长达 30 秒的连续视频，通过多模态输入预测未来世界状态，其变体可针对速度（2B 模型）或高保真输出（14B 模型）进行优化。该技术能够将单视角仪表盘录像转换为多视角视频，极大地扩展了可用的训练数据集³⁰Cosmos Transfer将天气、光照和地形的关键变化添加到现有场景中，并计划与CARLA的15万名开发人员集成，而Cosmos Reason则使用思维链推理来评估合成视觉效果并提高数据注释质量³¹。
大型自动驾驶汽车组织已迅速采用了这些功能。Foretellix将 Cosmos Transfer 集成到增强的行为场景中，并结合天气和光照变化，实现高保真传感器仿真，以进行端到端验证。Mcity正在利用 AV 仿真蓝图为其占地 32英亩的试验场建造一个数字孪生模型，通过对摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器数据进行基于物理的建模，解决从模拟到现实的差距难题。
可量化的改进是巨大的：英伟达物理人工智能数据集包括使用 Cosmos 生成的 40,000 个片段，处理效率比最先进的方法快 12 倍，总压缩率高 8 倍。视频质量显示，重建质量的 PSNR 提高了 4 分贝。也许最令人印象深刻的是，在英伟达™（NVIDIA®）Hopper GPU 上只需 40 天就能处理 2,000 万小时的数据--而这在未优化的 CPU 系统上需要 3 年多的时间。
NVIDIA Halos 平台的增强功能使安全验证流程受益匪浅，能够创建各种场景，包括在真实世界中无法安全测试的罕见危险情况。这种全面的安全测试方法连续两年被 CVPR 评为 "自动驾驶大挑战 "的优胜者，为自动驾驶汽车的开发和验证建立了新的标准。
战略路线图瞄准工业人工智能转型
英伟达的愿景将Omniverse定位为物理人工智能的操作系统，面向价值50万亿美元的制造和物流市场。2025年发布的Blackwell Ultra通过288GB HBM3E内存实现了1.5倍的性能提升，2026年发布的Vera Rubin平台通过双GPU R100设计实现了3.3倍的性能提升，FP4性能达到50 petaflops。
2027Rubin Ultra架构的性能是 Blackwell Ultra 的 14 倍，在 VR300 NVL576 配置中，每个机架配备 576 个 GPU。每个 GPU 插槽可提供 100 petaflops FP4 性能和 1TB HBM4E 内存，每个机架可实现 15 exaflops 推断和 5 exaflops 训练，比当前的 GB200 系统提高了 21 倍。
数字孪生的实施证明了其直接价值。富士康的 Fii 平台利用 Cadence 集成实现了 150 倍的热仿真速度，而宝马则实现了在实际建造之前提前数年进行工厂规划。台积电利用 cuOpt 优化多级管道系统生成，在数秒内将二维布局转换为三维设施模型。台达电子公司（Delta Electronics）报告称，计算机视觉训练加速了 100 倍，物体检测准确率达到 90%。
工业元宇宙战略包括三个阶段：在 Omniverse 中构建世界、为逼真行为贴上物理标签，以及与现实无异的逼真渲染。GR00T 基础模型支持仿人机器人开发，而 "巨型蓝图 "则通过统一调度系统协调 AMR、机械手和仿人机器人舰队。
技术要求随雄心壮志而增长
英伟达™（NVIDIA®）OVX系统为企业级Omniverse部署提供动力，每个系统最多可配置16个GPU。这些专用系统支持平台的苛刻要求：RTX渲染、物理仿真和工业数字双胞胎的人工智能工作负载。
考虑部署 Omniverse 的企业必须仔细评估技术要求，这些要求会根据用例的复杂程度而大幅提高。GPU 的规格范围很广，从最基本使用的配备 12GB VRAM 的 NVIDIA RTX 3060，到企业级配置的每个单元配备 48GB+ VRAM 的 RTX A6000 或更新的 GPU。³⁸ 专业工作站通常需要配备 24-48GB VRAM 的 RTX 4080/4090 GPU，而数据中心的部署可扩展到每个系统 16 个 GPU 以实现最高性能，该平台支持混合 GPU 配置，但有一些限制。
基本使用情况下，CPU 和内存要求从 8 核 Intel/AMD 处理器和16GB 内存开始，但很快就会升级到专业工作流程所需的 16 核以上 CPU 和 64GB 以上内存。高级用例，特别是涉及 XR 应用程序和大型场景处理的用例，需要 128GB 以上的高速 DDR5 内存。存储需求从 250GB 可用固态硬盘空间开始，到复杂项目需要多 TB 的 NVMe 存储空间，而网络连接存储支持对协作工作流至关重要。
事实证明，网络基础设施对于实时协作至关重要，在云部署中，低延迟连接必不可少，而跨可用区流量则会增加延迟和成本。企业部署必须考虑到，Nucleus 服务器的放置应尽量减少与客户端系统的距离--VMware 部署研究表明，优化配置可将延迟降低 12.05%。高速互联网可实现云流媒体功能，而企业网络可支持 SSL/TLS 安全的多用户环境。
NVIDIA Omniverse 云架构支持企业在 AWS、Azure 和 Google 云平台上的部署。2024 年推出的五个云 API--美元渲染、写入、查询、通知和通道--实现了程序化 3D 场景操作和分布式团队协作。
云部署选项涵盖主要供应商，DGX Cloud 上的 NVIDIA Omniverse 可提供完全托管的平台，配备 L40S GPU 的 AWS EC2 G6e 实例可提供可扩展的基础设施，而 Microsoft Azure 则在 A10 GPU 实例上提供预配置的 Omniverse 映像。戴尔、惠普和联想等合作伙伴提供的英伟达认证系统可确保硬件兼容性和性能。
NVIDIA Omniverse Enterprise的授权模式简单明了，每台 GPU 每年的授权费用为 4,500 美元，其中包括通过企业支持门户全天候访问的全面企业支持、优先错误修复和可预测的发布节奏。个人开发人员可以访问免费层，与其他一人协作，但生产使用需要企业许可。
各大洲市场势头强劲。
截至 2025 年 8 月，NVIDIA Omniverse 的下载量已超过 30 万次，有252 家以上的公司积极将该平台用于人工智能应用。⁴⁸在日本，丰田、安川、Seven and I Holdings 都部署了该平台。
Pegatron 的 Omniverse 质量控制系统通过基于物理人工智能的视频分析，实现了 99.8% 的缺陷检测准确率。这家电子制造商将该平台用于大批量生产设施和仿人机器人模拟，支持 Blackwell 平台制造。
企业部署展示了该平台在各行各业的通用性。在汽车行业，宝马集团 31 家工厂的数字孪生工厂规划和梅赛德斯-奔驰的数字优先生产方式展示了制造转型。消费品巨头百事可乐和联合利华分别优化了运营和营销，联合利华报告称产品成像成本降低了 50%。
汽车制造商利用 Omniverse 实施数字优先生产战略。梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）报告称，供应商协调流程减少了 50%，而日产（Nissan）则通过该平台的实时可视化功能将内容创建速度提高了 70%，从而节省了 110 万美元的营销成本。
在竞争格局中，Omniverse 与其他替代产品相比具有独特的优势。虽然 Unity 在游戏开发和跨平台兼容性方面表现出色，但开发商对按安装量定价模式的担忧造成了市场的不确定性。⁵³ 传统的 Autodesk 平台侧重于 CAD/设计工具，没有实时协作功能。Omniverse 的与众不同之处包括其通用场景描述基础（可实现 50 多种 3D 格式的真正互操作性）、具有人工智能功能的实时 RTX 渲染、通过英伟达 Isaac 和 Cosmos 平台实现的物理人工智能集成、具有 Nucleus 版本控制功能的企业级协作，以及具有 82 多种第三方应用程序的广泛连接器生态系统。
通过与西门子（Teamcenter、NX、Process Simulate）、SAP、施耐德电气、Ansys、Databricks 和 Cadence 的主要软件集成，合作伙伴生态系统创造了显著的竞争优势。⁵⁵云合作伙伴涵盖 Microsoft Azure、AWS、Google Cloud 和 Oracle Cloud，而与戴尔、惠普、联想、Supermicro 和 BOXX Technologies 的硬件合作伙伴关系则确保了经过认证的部署选项。
英伟达商业模式中的财务整合显示，Omniverse 为公司 2025 财年 1305 亿美元的营收做出了贡献，特别是支持了 2025 年第四季度数据中心 356 亿美元的营收和全年汽车部门 17 亿美元的营收。⁵⁷虽然英伟达没有列出Omniverse的具体收入，但该平台作为 "物理人工智能操作系统 "的战略重要性使其成为英伟达未来增长战略的核心，其目标是抓住50万亿美元的工业数字化机遇。
结论
英伟达™（NVIDIA®）Omniverse已经从一个雄心勃勃的协作平台发展成为物理人工智能和工业数字化的实际操作系统，在制造业、汽车、机器人和媒体行业获得了超过30万次的下载和可量化的投资回报，实现了可衡量的企业应用。该平台技术先进，结合了模块化微服务架构、OpenUSD 互操作性、RTX 渲染、物理仿真和人工智能集成，可在工业规模上实现前所未有的数字孪生创建、实时协作和合成数据生成功能。Omniverse 是当前的企业解决方案，也是未来十年工业转型的基础平台。⁵⁹随着2025年10月平台转型（从桌面启动器转向云原生API）的临近，企业必须评估其数字化转型战略，而Omniverse正日益成为在人工智能驱动的未来工业中竞争的重要基础设施，而不仅仅是一个选项。
对于像 Introl 这样专门部署大规模 GPU 基础设施以实现 全球覆盖Omniverse 的扩张意味着重大机遇。随着企业建立数字孪生能力和人工智能驱动的模拟，对复杂的GPU部署、高带宽网络和专业冷却解决方案的需求不断加快。Introl在管理多达100,000个GPU的部署方面拥有丰富的专业知识，这使公司能够支持亚太地区快速增长的工业数字化市场对Omniverse实施的基础设施要求。
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