全新 NVIDIA 安全框架與技術(shù)正在推進(jìn)開發(fā)者構(gòu)建安全物理 AI 的方式。

物理 AI 正從研究實驗室走向現(xiàn)實世界，為智能機(jī)器人和智能汽車（如無人駕駛出租車）提供支持，這些系統(tǒng)必須在不可預(yù)測的環(huán)境中可靠地感知、推理和行動。為了安全地擴(kuò)展這些系統(tǒng)，開發(fā)者需要基于 OpenUSD 這一通用基礎(chǔ)架構(gòu)，將現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)、高保真仿真和強(qiáng)大的 AI 模型連接起來的工作流。

最新發(fā)布的 OpenUSD 核心規(guī)范 1.0（OpenUSD，即通用場景描述）定義了標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型、文件格式和組合行為，為開發(fā)者在擴(kuò)展自動化系統(tǒng)時提供可預(yù)測、可互操作的 USD 管線。

借助 OpenUSD，NVIDIA Omniverse 庫結(jié)合了 NVIDIA RTX 渲染、物理仿真和高效的運行時，能夠創(chuàng)建精準(zhǔn)反映現(xiàn)實環(huán)境的數(shù)字孿生以及仿真就緒（SimReady）資產(chǎn)，用于合成數(shù)據(jù)生成與測試。

NVIDIA Cosmos 世界基礎(chǔ)模型可在這些仿真之上運行，增強(qiáng)數(shù)據(jù)多樣性，從同一場景生成新的天氣、光照和地形條件，讓團(tuán)隊能夠安全地覆蓋罕見且具有挑戰(zhàn)性的極端案例。

此外，合成數(shù)據(jù)生成、多模態(tài)數(shù)據(jù)集和 SimReady 工作流程的進(jìn)步，正在與 NVIDIA Halos 綜合安全系統(tǒng)相融合，共同為下一代輔助駕駛系統(tǒng)的部署構(gòu)建一條基于標(biāo)準(zhǔn)的路徑，使部署過程更安全、更快捷、成本效益更高。

構(gòu)建安全物理 AI 的基礎(chǔ)

• 開放標(biāo)準(zhǔn)與 SimReady 資產(chǎn)：OpenUSD 核心規(guī)范 1.0 建立了支撐 SimReady 資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型和行為，使開發(fā)者能夠在 OpenUSD 上構(gòu)建適用于 AI 工廠和機(jī)器人的可互操作的仿真管線。
• 開源學(xué)習(xí)：Learn OpenUSD 課程現(xiàn)已開源并在 GitHub 上提供，允許貢獻(xiàn)者針對不同受眾、語言及應(yīng)用場景進(jìn)行模板、練習(xí)和內(nèi)容的本地化與適配。
• 生成式世界作為安全倍增器：通過 Gaussian splatting 技術(shù)和世界模型，加速安全機(jī)器人測試和驗證的仿真管線，擴(kuò)展機(jī)器人可練習(xí)的場景范圍，同時將實驗安全地保持在仿真中。
• 光輪智能幫助團(tuán)隊通過 SimReady 資產(chǎn)擴(kuò)展機(jī)器人訓(xùn)練：借助 OpenUSD，光輪智能的 SimReady 資產(chǎn)庫包含通用場景描述層，能夠更加便捷地構(gòu)建高保真機(jī)器人數(shù)字孿生。

安全的端到端輔助駕駛

端到端輔助駕駛安全正借助新研究、開放框架和檢查服務(wù)的結(jié)合取得快速進(jìn)展，可推動安全驗證變得更嚴(yán)謹(jǐn)且可擴(kuò)展。

輔助駕駛生態(tài)系統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)者 Bosch、Nuro、Wayve、CARLA、Voxel51 和 Mcity 正推動物理 AI 安全落地。

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洞悉 Omniverse：OpenUSD 與 NVIDIA Halos 加速無人駕駛出租車和物理 AI 系統(tǒng)的安全性 | NVIDIA 英偉達(dá)博客