當前，科技界最火爆的兩個話題當屬元宇宙和自動駕駛，這兩個領域承載著業界對現有技術的宏大想象。全球領先的科技公司紛紛加碼，打造第二增長曲線。
憑借AI加速計算迅速崛起的輝達，已經在遊戲、數據中心、高效能計算等領域占據了領先地位，特別是前兩者，近年來一直是其收入增長的主要來源。不過，根據輝達的市場動向顯示，它仍在尋求長期的、多元化的增長動力，元宇宙、自動駕駛都是重要方向，並且已經為其帶來了可觀的收益和股價的拉升。
元宇宙基礎平台Omniverse
走入更為龐大使用者群
從元宇宙的概念內容來看，它融合了AI計算、虛擬技術、即時渲染、工業級仿真、科學計算等技術，造就了一種身臨其境的數碼生活。而元宇宙要實作高保真、物理級準確、可延伸、即時的虛擬世界模擬非常困難，需要讓每個分散的個體都能參與並同時做到兩點：一方面，需要讓使用者能輕松參與高保真虛擬世界的建立；另一方面，需要將虛擬世界的模擬有效擴充套件到數據中心和雲端運算中。
在去年春季的GTC大會上，黃仁勛首次公開了他對元宇宙的想象，實作方案就是Omniverse。這是一款專註於即時3D設計協作和仿真的雲平台，擁有物理模擬引擎和渲染能力，是虛擬世界之間互聯的基礎平台。由於需要整合眾多第三方應用程式的設計工具到單一軟硬件系統中，並且需要面向創作者、設計師和工程師協作的角度提供支持，因此，不論從技術角度還是生態角度，所面臨的挑戰都是極大的。
推出Omniverse公測版約一年的時間裏，輝達繼續投入大量資源推進Omniverse的最佳化和生態建設，並進行了早期測試，全球近10萬名創作者下載了這一平台。去年11月，面向專業團隊的付費訂閱服務Omniverse Enterprise已釋出。
而就在剛剛結束的CES上，輝達宣布將面向全球數百萬個人創作者和藝術家提供Omniverse免費版本，可供配備RTX GPU的NVIDIA GeForce Studio創作者使用，利用該平台的基礎渲染、模擬仿真和AI技術加速工作流程。這意味著，Omniverse走入了更為龐大的套用群體，對其下一步叠代和擴大套用具有關鍵作用。
幾大功能更新值得關註：分別是Omniverse Machinima和Omniverse Audio2Face平台的更新，Nucleus Cloud和3D市場等全新平台功能以及生態系更新。
Omniverse Machinima專為喜愛遊戲的RTX創作者而打造，現已具備一些主流遊戲大作中的全新免費角色、物體和場景，例如「機甲戰士5」和「影子武士 3」等，創作者可以透過將這些素材拖放到自己的場景中來重新創作和合成自己的遊戲過場動畫。
Omniverse Audio2Face則是一款革命性的AI套用，只需一條音軌即可制作3D面部動畫，將繁瑣的手動blend shape過程交給了 AI，藝術家和創作者可以更專註在創意本身上。它可提供BlendShape支持和針對Epic的MetaHuman Creator套用的直接匯出。
為了便於全球各地的藝術家都可以進行協作，Omniverse Nucleus Cloud提供了一鍵協作式 3D大型場景協同創作模式，就像處理雲共享文件一樣（只是它是 3D 的），平台會將藝術家所做的更改及時體現出來。
由於從一開始就致力於打造一個完全開放、便於多方協作的平台，因此通用的語言非常重要。Omniverse基於皮克斯發明的通用場景描述語言（USD），因為它已經是業界公認的未來流程協作的數據格式，搭建起的流程適合團隊協作。在CES上，輝達也公布了數碼素材庫的更新：Shutterstock 的 TurboSquid、CGTrader、Sketchfab 和 Twinbru釋出了數千個支持 Omniverse的素材，Reallusion的ActorCore、Daz3D和e-on software的PlantCatalog 將很快釋出其自己的Omniverse相容素材。
透過Omniverse
打造整個地球的元宇宙
Omniverse將輝達多年來在圖形、人工智能、模擬仿真和計算等方面的技術整合到一個平台中，以期對3D工作流產生根本改變。黃仁勛談到Omniverse的商業價值時曾表示，如果Omniverse套用成熟，現實世界中的生產力將得到極大提升和改善。
以工廠和建築為例，透過Omniverse，它們都將有一個數碼孿生模擬和跟蹤它的實體版本。工程師和軟件程式設計師可以模擬出新的軟件，然後逐步套用到實際中，在現實世界中執行的軟件都會先在數碼孿生中模擬，然後再下載到實體版本中。這意味著，在工業化生產中，人們將能夠透過虛擬世界的模擬，進行多次測試以及實驗，降低成本，提升開發效率。
不僅如此，黃仁勛甚至希望在Omniverse中構建地球的數碼孿生。
為何要打造地球的數碼孿生？氣候問題可以說是當今社會面臨的最大挑戰之一，極端氣候現象時有出現，如果能模擬10年、20年或30年後的地球氣候，預測氣候變遷的區域影響，就能夠在為時已晚之前制定策略、采取行動。不過，氣候預測要比天氣預測難得多。長期的氣候預測必須對地球大氣、海洋和水域、冰、土地等，和人類活動的物理特性、及其相互作用進行建模，此外，還需要1-10米的模擬分辨率來整合，像低大氣雲將太陽輻射反射回太空等影響。如果忽略這些因素會導致長期預測出現重大錯誤，這比當今任何天氣模擬的分辨率高1萬到10萬倍。
數碼孿生的規模仍令人望而生畏，需要非常強大的超級計算平台，為此，輝達將打造AI超級電腦Earth-2；同時，還有強大的能夠建立出虛擬地球模型的基礎平台Omniverse。
試想，從釋出之日起，Omniverse就不斷叠代、擴大生態、整合更多的第三方工具、相容更多的素材庫、執行更多的數據。它自身最終會變得越來越強健，能夠提供效果逼真的數碼環境，在Omniverse場景中能夠生成合成數據，也可以基於Omniverse模擬建立AI模型，最終探索更多的應對方法。
這一構想已經有了初步的落地場景。
輝達和洛克希德·馬丁公司，已經與美國州立及聯邦林業局攜手來抗擊森林大火。消防行業主要依靠衍生自Rothermel火災蔓延模型的工具來預測火災進展，洛克希德·馬丁公司正在與建立該模型的團隊——林業局密蘇拉火災科學實驗室合作，以檢驗AI如何從速度和準確性兩方面改進現有的火情預測方法。
借助Omniverse，洛克希德·馬丁公司能展示Rothermel模型和CMM演算法如何預測火災，還可以使用真實數據再現過往火災場景，從而加速新的AI模型的訓練、開發和評估。工程師也因此能夠同步對比過往火災發展情況與兩個模型的預測結果。Omniverse還為應急響應人員、操作員和工程師提供了沈浸式的數碼孿生環境，以評估其滅火行動的成效。
加速自動駕駛卡車和乘用車
商業化行程
交通運輸業正在經歷迅速的變革。未來，AI不僅會改變乘用車，還會為商業領域的顛覆創造重大機遇。目前看來，無人駕駛卡車是一個擁有巨大潛力的細分領域，其商業化行程正在加速。
無人駕駛卡車主要有兩大變革動力：首先，市場對卡車運輸和最後一公裏的交付需求正在增加，預計2022年將配送1700億個包裹，在2027年將增加到2800億個；其次，卡車運輸業存在司機嚴重短缺的問題，預計到2027年，全球的司機短缺將增加至100萬名以上。
不過，要實作L4和L5級等更高級別的自動駕駛，首先需要更強大的算力處理更多的數據，同時需要更復雜的自動駕駛AI網絡和軟件架構。
CES上，圖森未來與輝達宣布深化戰略合作，設計研發專為L4級無人駕駛卡車場景需求打造的下一代無人駕駛域控制器。該產品將搭載輝達的最新一代自動駕駛汽車系統級芯片NVIDIA DRIVE Orin，它能夠實作每秒254 萬億次運算（254 TOPS）。
作為無人駕駛系統的中央計算單元，無人駕駛域控制器（ADC）相當於是無人駕駛車輛的中央電腦，實作感知、規劃和決策等關鍵任務，而效能優越、可量產的 ADC 則是無人駕駛貨運網絡能夠實作規模化營運的關鍵要素之一。
對於自動駕駛解決方案的提供商，他們在選擇域控制器時首先會選擇芯片，圖森未來與輝達深化戰略合作，將加速它自主研發高效能、車規級、可大規模套用的無人駕駛域控制器的行程，同時也將增強對ADC產品研發的控制力。
在自動駕駛乘用車方面，輝達宣布更多公司將采用其開放式 DRIVE Hyperion 平台，該平台包括高效能電腦和傳感器架構，可滿足完全自動駕駛汽車的安全要求。最新一代的 DRIVE Hyperion 8，采用冗余NVIDIA DRIVE Orin 系統級芯片、12 個先進的環繞網絡攝影機、9 個普通雷達、12 個超聲波模組、1 個前置激光雷達和 3 個內部感知網絡攝影機打造。
目前，DRIVE Hyperion在中國市場較受歡迎，已被多家領先新能源汽車OEM采用，例如沃爾沃支持的北極星，以及小鵬汽車、蔚來汽車、理想汽車、R-Auto和上汽高端新能源汽車品牌IM智己。
結語
不論是元宇宙還是自動駕駛，都具備很大的發展空間，但與此同時，也需要長期、持續地投入。在這兩個領域已經率先布局的輝達，從當前的技術和市場進展來看，有望搶奪相關領域先期的市場紅利。
自動駕駛方面，輝達抓住了一個非常關鍵的契機：在通往L4以上的高級別自動駕駛道路上，對算力的需求是極為龐大的，而這正是輝達的長處。其次，輝達著力推進與OEM和Tie1的合作，既保證了它與汽車生態使用者的合作，也使得它在供應鏈定位上，保持著一個前瞻的、標準的供應商姿態：依靠自己的運算平台實力贏得更多市場份額，同時又為主機廠和Tier 1留出充足的選擇和創新空間。
元宇宙方面，Omniverse 已套用在傳媒娛樂，建築、產品設計、科學運動和仿真、自動駕駛、工業機器人等六大領域。比如，在產品設計方面，寶馬就已經采用 Omniverse平台打造虛擬工廠，探索虛擬、數碼規劃領域的新前景。
根據最新的訊息，在輝達自己的Isaac自主移動機器人（AMR）平台中，也透過使用Omniverse為將要部署AMR的設施建立數碼孿生，使得Isaac Sim能夠透過高畫質物理學和感知來模擬數碼孿生中的機器人、人類和其他機器的行為，以及生成用於訓練AI模型的合成數據，極大最佳化了營運效率並加速AMR的部署。
事實上，輝達正在打造元宇宙開發和落地的閉環。透過基礎的算力平台、Omniverse、SDK以及AI加速、仿真等技術，建立出高畫質、高精度的虛擬模型，生成用於訓練AI模型的數據，在數碼孿生中不斷模擬，最終用於實體版本中。這大大解決了物理世界的數據采集難題，以及訓練模型的數據量匱乏等問題，也為實體產業的元宇宙升級奠定了一定的基礎。
