使用OpenUSD实现可互操作3D工作流（下）

通用场景描述简称OpenUSD，是一个开放且可扩展的生态系统，用于在 3D 世界内描述内容、合成数据、进行仿真和开展协作。

OpenUSD 提供基本的功能，通过在单个标准化框架中连通不同的数据、工具和工作流，助力团队更轻松地开展复杂的项目。USD 的独特功能包括分层式合成引擎、自定义架构、与文件系统无关的资产解析器，以及 HYDRA 渲染架构。

从本质上讲，OpenUSD 不仅仅是一种格式，它还是打造未来物理 AI 所必需的灵活、开放的基础。NVIDIA 正在与合作伙伴和开源社区密切合作，推动相关领域更快、更广泛地采用 OpenUSD。NVIDIA 同 Pixar、Adobe、Apple 和 Autodesk 共同成立了 OpenUSD 联盟 (AOUSD)，该联盟致力于促进 OpenUSD 的标准化和发展完善。

LycheeAI 创始人兼机器人技术教育家Muammer Bay：“OpenUSD 的 USDA 格式是连通 3D 工作流和代码的桥梁，能够使仿真资产易于读取且易于实现版本化和自动化，这有助于为开发新一代由 AI 驱动的机器人技术铺平道路。”

Muammer Bay 是 LycheeAI 的创始人，也是NVIDIA 机器人技术大使，同时还是一名杰出的仿真工程师。在他的教育类 YouTube 频道上，他通过分享自己在机器人仿真和合成数据生成方面的专业知识，为成千上万的工程师、研究人员和机器人技术爱好者提供帮助。他对这个领域的兴趣始于在学术上对机器人技术和计算机视觉的关注，以及对电子游戏的热情。他在使用 Isaac Replicator 研究合成数据时首次接触到了 OpenUSD，这使他对基于仿真的机器人技术和一体化数字世界的价值产生了持久的兴趣。

在接触到 OpenUSD 之前，Muammer 发现将精准物理、实时渲染、ROS 和Python 整合到单个工作流中是一件非常困难的事情。依赖多个互不连通的工具不仅导致工作流碎片化，而且协作效率低下。

如今，Muammer 能够利用 OpenUSD 快速构建、训练和迭代 AI 模型，更换场景元素，并专注于教导其他人如何部署这些先进的方法。例如，GR00T Mimic工作流展示了高效且可扩展的模仿学习，它利用 OpenUSD 来管理铰接式环境，并基于人类演示生成合成动作数据。ASCII 可读的模块化 USDA 格式有助于实现清晰度、版本控制和无缝代码集成。

因此，Muammer 可以借助生成式 AI实现资产操控自动化并增强 3D 创作能力。通过采用 OpenUSD，他能够轻松快速地构建、修改和分享复杂的铰接式环境、传感器装置和机器人演示。OpenUSD 的影响力不止于提升个人工作效率，它还在重塑机器人社区开展协作、分享资产和携手共建的方式。

Mcity 软件工程师Darian Hogue：“OpenUSD 在帮助我们满足NVIDIAOmniverse 的 SimReady 要求方面发挥了关键作用。通过使用 USD 来构建资产，我们可以确保资产组织得当、物理准确，并且与 Omniverse 仿真工作流兼容。”

Darian Hogue 在 Mcity 担任全栈软件工程师。Mcity 是密歇根大学开展的一项领先的研究计划，专注于研发互联汽车和辅助驾驶汽车技术。他致力于开发可靠的软件工具，使研究人员和行业合作伙伴能够验证创新成果、分析数据并做出明智的决策，进而提升道路安全性。在开发 Mcity 测试设施的开源数字孪生期间，Darian 将 3D 资产转换为 USD 格式，使其进入 SimReady 状态，以便与NVIDIA Omniverse进行有效集成。

在采用 OpenUSD 和NVIDIAOmniverse 之前，高保真传感器数据仿真非常困难。早期的模拟器不支持高保真传感器模型，而且为 AI 训练生成合成数据集的方式也不完善。然而，集成 OpenUSD 后极大地改变了他团队的工作流，让他们能够快速迭代 SimReady 资产，通过Python SDK 实现场景管理自动化，以及更可靠地生成用于 AI 模型训练的数据。

Darian 最喜欢的 OpenUSD 功能是 Python SDK。该功能不仅能够让他管理和更新场景、资产和元数据，并提供巨大的灵活性，大大加快了资产准备和自定义速度。总体而言，这些功能显著增强了开发工作流，有助于提高效率、改善团队之间的协作，并打造可重用性和一致性更高的数字孪生生态系统。

从照明和材料行为的精确建模，到罕见且对安全至关重要的驾驶场景仿真，OpenUSD 和NVIDIAOmniverse 让研究人员能够更好地复刻和分析智能汽车所面临的现实挑战。未来，Darian 计划进一步改进其数字孪生，以便尽量缩小仿真与现实结果之间的差距，并帮助加速辅助驾驶技术的安全部署。

宝马制造公司斯帕坦堡工厂结构数字专家John Mitchell：“OpenUSD 为我们提供了一种通用的数字语言；NVIDIAOmniverse 将它变成了一个能够辅助决策的交互式平台，让我们可以在开始具体工作之前，就做好规划、解决问题并进行仿真。”

John Mitchell 是宝马制造公司斯帕坦堡工厂的结构数字专家，负责整个工厂的创新和数字化工作。他拥有超过25 年的经验，他的很多工作都集中在数字孪生、机器人技术和沉浸式仿真上。在 2020 年首次了解到 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 技术库后，John 就倡导将其集成到宝马的工业元宇宙平台中。该平台是一套数字孪生应用，能够改变团队在工厂车间的协作方式。

在开发和采用这些基于 OpenUSD 的应用之前，跨 CAD 模型、扫描数据和生产布局的协调工作不仅耗时，而且相互孤立。通过基于 OpenUSD 构建自己的平台，宝马的团队能够在施工开始之前，在共享的虚拟环境中模拟、直观呈现并验证整个设施，其中涵盖新电池生产线、扩建的装配车间等。通过该平台，宝马的团队还能够整合来自不同工具的数据，并支持非破坏性的分层协作：让团队能够在机械、结构和机器人技术层面独立开展工作，同时所有更改都会被保留下来，而且不会产生冲突。

借助这些基于 OpenUSD 的工作流解决方案，各个团队将生产规划效率提升了高达 30%，将成本高昂的实地验证造访减少了多达 70%，并加快了项目进度。John 正在利用 OpenUSD 拓展宝马的能力，并基于Mega NVIDIA Blueprint构建新的解决方案，让 AI 智能体能够在工厂内试点测试和训练自主系统。他积极倡导开放的标准和协作平台，以便进一步为智能汽车制造领域的工业 AI提供强力支持。

nAurava Technologies 首席执行官Nandu Vellal：

“OpenUSD 和NVIDIAOmniverse 使我能够通过检测获取传感器数据，并将其叠加到零件的 CAD，这是其他平台无法实现的。”

Nandu Vellal 是 nAurava Technologies 的首席执行官，在机械工程、3D 可视化和工业检测数字化方面有超过 30 年的经验。在产品设计和企业 IT 领域工作数十年后，他找到了构建机器人检测解决方案这一人生使命。他的工作使他能够将自己对解决问题的热情倾注到能源、航空航天等领域的工业 4.0 应用中。

他在NVIDIA Isaac Sim刚推出的早期阶段就首次接触到了 OpenUSD，当时他正在寻找用于模拟检测场景的先进工具。传统的 CAD 系统无法支持创建交互式 3D 数字孪生。OpenUSD 和NVIDIAOmniverse 使得导入传感器数据并将其直接叠加到 CAD 模型成为可能，并且能够让 NDE/NDT 检测员更深入地了解缺陷，从而可降低认知负担并减少对主观猜测的需求。

此外，在工业检测方面，缺陷尺寸、形状和方向等问题曾经是抽象的，很难传达清楚。现在，OpenUSD 的数据共享功能使得重要信息能够在检测组、维护组和产品设计组之间顺利流通，从而可改善工作流中的协作、责任归属、透明度和效率。

OpenUSD 为可视化开启了全新的可能：检测员现在可以体验由数据驱动且能够将传感器数据集情境化的沉浸式环境，而管理层和工程师则可以获取关于资产健康状况的实时交互式概览。在行业会议上发表演讲时，Nandu 会孜孜不倦地宣传 OpenUSD，并将其比喻为粘合剂，可以将数字工程、新一代机器人技术和 AI 结合在一起，打造出强大的解决方案来优化和维护工业资产。

展望未来，Nandu 指出，OpenUSD 不仅解决了检测难题，还作为可持续发展的基础技术，它支持更好的规划，减少昂贵的错误，并贯穿资产的整个生命周期保障其健康状态。