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摘要：NVIDIA 推出 OpenUSD 1.0 标准与 Halos 安全框架，联动 Omniverse 仿真平台、Cosmos 生成式模型，构建 “真实数据 - 高保真仿真 - AI 模型” 全链路工作流。通过 SimReady 资产、Sim2Val 验证方案、AI 系统检测实验室，解决 Robotaxi 与物理 AI 系统的安全验证难题，已吸引 Bosch、Nuro、Onsemi 等企业参与，大幅降低实测成本，加速 L4 级自动驾驶落地。

一、物理 AI 安全落地的 “NVIDIA 解决方案”

NVIDIA 通过 “开源标准 + 安全框架 + 生态联动” 三重举措，推动 Robotaxi、自主机器人等物理 AI 系统从实验室走向真实世界，核心围绕 “安全可规模化” 构建全链路支撑体系。

关键核心信息

• 核心技术底座：OpenUSD Core Specification 1.0（统一场景描述标准）、NVIDIA Omniverse（仿真平台）、Halos 安全框架（自动驾驶安全验证）

• 核心工具：SimReady 资产库、Cosmos 世界基础模型、Sim2Val 验证框架、Omniverse NuRec（神经重建工具）

• 生态进展：ANAB 认证的 Halos AI 系统检测实验室落地，Onsemi 成为首个通过检测的企业，Bosch、Nuro、Wayve 等参与；CARLA 模拟器、Voxel51 FiftyOne 引擎深度集成相关技术

• 核心价值：减少自动驾驶实测里程成本，缩短安全验证周期，覆盖罕见危险场景，提升物理 AI 系统鲁棒性

• 资源入口：Learn OpenUSD 开源课程（GitHub）、GTC 点播会议、“Safety in the Loop” 直播回放

二、核心技术拆解：四大支柱撑起安全落地体系

1. OpenUSD 1.0：物理 AI 的 “通用数据语言”

• 核心定义：标准化数据类型、文件格式与合成行为，为跨工具、跨团队协作提供统一基准

• 关键作用：支撑 SimReady 资产的互操作性，让机器人、自动驾驶的仿真流水线可预测、可扩展

• 开源赋能：Learn OpenUSD 课程开源至 GitHub，支持多语言、多场景本地化适配，降低开发者入门门槛

2. 高保真仿真生态：从 “数字孪生” 到 “生成式世界”

3. Sim2Val 验证框架：仿真与真实数据的 “统计融合”

• 研发背景：NVIDIA 联合哈佛、斯坦福大学推出，解决 AV 验证 “实测成本高、罕见场景难覆盖” 痛点

• 核心逻辑：将真实世界与仿真测试结果统计结合，量化安全性能

• 落地价值：减少对昂贵物理里程的依赖，同时验证 Robotaxi 在安全关键场景的行为可靠性

4. Halos 安全框架：从 “技术工具” 到 “认证体系”

• 核心构成：AI 系统检测实验室（ANAB 认证）、开源工具（Omniverse NuRec Fixer）、认证计划

• 关键能力：

• NuRec Fixer：移除神经重建中的伪影，生成高质量 SimReady 资产

• 检测认证：对 Robotaxi 车队、AV 堆栈、传感器等进行公正检测，对齐全球安全标准

• 生态联动：Mcity 等测试场地集成 Halos 相关技术，构建物理 - 仿真联动的测试环境

三、场景落地：Robotaxi 与物理 AI 的 “安全加速案例”

1. 自动驾驶（Robotaxi）

• 核心痛点：罕见场景（极端天气、突发障碍）实测难、安全验证周期长

• NVIDIA 解决方案：

• 用 Omniverse+Cosmos 生成多样化场景，覆盖危险 / 罕见工况

• Sim2Val 融合仿真与真实数据，快速完成安全验证

• Halos 实验室提供第三方认证，提升商业化信任度

• 企业实践：Bosch、Nuro、Wayve 通过 Halos 实验室加速车队部署，Onsemi 完成首个传感器系统认证

2. 机器人训练与部署

• 核心痛点：真实环境训练风险高、场景覆盖不全

• NVIDIA 解决方案：

• Lightwheel SimReady 资产库直接对接 Isaac Sim/Isaac Lab，提供真实物理反馈（接触、动力学、传感器数据）

• 生成式 3D 环境快速迭代训练场景，提升机器人鲁棒性

• 落地价值：机器人在虚拟环境安全练习，仿真 - 现实迁移效果提升

3. 测试场地数字化升级

• 案例：密歇根大学 Mcity（32 英亩 AV 测试场地）

• 升级方案：集成 Omniverse 库、AV 仿真蓝图、Sensor RTX API，构建物理级传感器模型（相机、激光雷达等）

• 核心价值：实现真实传感器数据与仿真数据对齐，开放共享资产，支持重复、安全的危险场景测试

四、行业影响：重构物理 AI 安全落地的 “成本 - 效率” 模型

1. 技术层面：建立 “开源标准 + 工具链” 协同生态

• OpenUSD 成为物理 AI 的 “数据通用语”，打破工具间数据壁垒

• 仿真与生成式 AI 结合，让 “场景无限供给” 成为可能，解决数据稀缺问题

2. 商业层面：降低落地门槛，加速 L4 自动驾驶普及

• 成本优化：减少实测里程投入，场景构建效率提升 90% 以上

• 信任构建：Halos 第三方认证体系对齐全球标准，缓解行业 “安全信任” 瓶颈

• 生态聚合：CARLA、Voxel51 等工具集成，形成 “数据 - 仿真 - 验证 - 认证” 闭环

3. 长期价值：定义物理 AI 安全的 “行业基准”

• 推动 “仿真验证” 成为自动驾驶安全认证的重要组成部分

• 为机器人、工业自动化等其他物理 AI 领域提供可复用的安全框架

五、未来展望：物理 AI 安全的 “全场景渗透”

• 技术迭代：OpenUSD 生态持续扩展，仿真与真实世界的 “域迁移” 精度进一步提升

• 场景延伸：从 Robotaxi、机器人扩展至工业自动化、医疗 AI 设备等更多物理 AI 领域

• 生态深化：更多测试场地、车企、传感器厂商加入 Halos 体系，形成统一的安全验证标准

• 工具普惠：Learn OpenUSD 课程与开源工具降低中小企业参与门槛，推动行业整体安全水平提升

六、结语：技术协同让物理 AI “安全落地” 不再难

NVIDIA 通过 OpenUSD 的 “标准化”、Omniverse 的 “仿真能力”、Halos 的 “安全体系”，构建了物理 AI 从研发到落地的全链路支撑。核心创新在于打破 “真实实测 = 安全验证” 的固有认知，用 “仿真 + 生成式 AI + 统计验证” 的组合拳，既降低成本、缩短周期，又确保安全可靠性。

随着 Bosch、Mcity 等企业与机构的深度参与，这套解决方案正从 “NVIDIA 技术” 演变为 “行业生态共识”，为 Robotaxi、自主机器人等物理 AI 系统的规模化落地扫清核心障碍，推动 L4 级自动驾驶等前沿技术从 “概念” 走向 “日常”。

END