Omniverse

2026年 10月 21日

使用代理辅助工作流开发 AI Factory 数字孪生

构建 AI 工厂数字孪生 需要开发者将场地规划、设备资产和工程要求引入一致的模型，以便团队检查、修改和准备模拟。
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2026年 10月 8日

使用前沿 AI 模型为机器人创建 SimReady 资产的 5 个步骤

准备用于机器人仿真的 CAD 资产不仅仅需要将几何图形转换为 OpenUSD：开发者在测试机器人行为之前必须配置并验证材质、碰撞几何图形、
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2026年 10月 7日

借助 NVIDIA cuPhoton 加快科学图像分析速度

天文台和望远镜、激光和 X 射线光源以及其他高吞吐量仪器生成图像数据的速度比受 CPU 限制的工作流处理图像数据以支持及时决策的速度更快。
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2026年 9月 16日

如何使用 AI 智能体准备用于仿真的 3D 场景

代理式 AI 工作流可用于为数字孪生准备和验证物理 AI 系统。智能体可以检查 3D 场景、在OpenUSD 中生成仿真相关数据、
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2026年 8月 31日

借助 NVIDIA Omniverse NuRec 在车辆平台上扩展智能汽车感知

感知堆栈由搭载该堆栈的车辆决定形状。将相同的软件移动到新的赛车系 (例如，从 SUV 到轿车或产品组合中的其他车型) ，
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2026年 8月 26日

如何使用 AI 智能体训练跨具身机器人导航策略

导航使机器人能够将感知和运动转化为有目的的自主性。与产生稳定运动的运动不同，导航必须用于不断定位机器人、解读不断变化的环境、选择路线，
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2026年 8月 13日

NVIDIA × 火山引擎：云端一站式具身智能研发协同方案

火山引擎 veOmniverse 深度整合 NVIDIA 在具身智能方向的核心能力，围绕“数据采集—数据扩增—VLA+RL 后训练—仿真评测”…
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2026年 7月 26日

推动半导体在材料工程和制造领域的创新

随着 AI 工作负载的增加，爆炸性的计算需求正在推动半导体行业达到前所未有的性能目标。在快速变化的 AI 硬件周期中，
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2026年 7月 20日

将 NVIDIA Omniverse RTX 传感器仿真集成到现有应用中

构建 3D、设计、仿真、机器人和工业数字孪生应用的开发者需要如何将物理 AI 功能引入他们已经使用的工具和服务中。
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2026年 7月 15日

借助 AI 智能体更快地开发轻量级 USD 运行时

OpenUSD 是一个开放、可扩展的框架，可为物理 AI 提供通用场景描述语言。它使团队能够将 CAD 数据、
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2026年 6月 30日

使用 NVIDIA Nsight 开发者工具优化神经重建工作流

NVIDIA Omniverse NuRec 是一种神经重建工作流，
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2026年 6月 10日

为 AI 工厂设计生产就绪型电池能源存储系统

AI 工厂正在改变数据中心基础设施的功能。 与传统数据中心不同，AI 工厂旨在大规模制造智能。它们运行功率密集型训练和推理工作负载，
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2024年 7月 29日

利用 NVIDIA Omniverse 新开发者工具将生成式 AI 整合到 OpenUSD 工作流程

在 SIGGRAPH 2024 大会上，NVIDIA 宣布推出基于 NVIDIA Omniverse 的新型生成式 AI 和基于…
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2024年 7月 29日

利用 NVIDIA Isaac 实验室加速机器人模拟学习

机器人需要具备适应能力，能够随时学习新技能并适应周围环境。然而，传统训练方法可能会限制机器人在新情况下应用所学技能的能力，
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2024年 7月 29日

使用深度学习框架 fVDB 根据真实的 3D 数据构建空间智能

生成式物理 AI 模型可以在物理世界中理解和执行具有精细或粗运动技能的动作。了解和在物理世界的三维空间中导航需要空间智能。
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2024年 7月 24日

利用 OpenUSD 构建产品配置器

从广告公司到软件供应商的开发者都在助力全球品牌通过产品配置器解决方案为数字体验和视觉故事提供超个性化体验。
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