黃仁勛：元宇宙構建工具本質上是“數字蟲洞”_VERS

“你會看到一個永恒的主題——Omniverse如何被用來模擬倉庫、工廠、物理和生物系統、5G邊緣、機器人、自動駕駛汽車，甚至化身數字孿生，”11月9日，英偉達CEO黃仁勛GTC大會上表示。

用于探索“元宇宙”的Omniverse是英偉達開發的實時仿真和協作平臺，“Omniverse與游戲引擎大不相同，其是面向數據中心規模設計的，有朝一日有望能達到全球數據規模。Omniverse的門戶是USD（Universal Scene Description，通用場景描述），本質上是一個數字蟲洞。將人和計算機連接到Omniverse，并將一個Omniverse世界連接到另一個世界，USD之于Omniverse就像HTML（網頁）之于網站，”黃仁勛表示。

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此前，據英偉達介紹Omniverse的運作分為三個大的部分。

第一部分，數據庫引擎Omniverse Nucleus，用戶可在此連接并進行 3D 資產和場景描述的交換，需要進行建模、布局、陰影、動畫、照明、特效或渲染的設計師可以一起協作創建場景。

第二則是合成、渲染和動畫引擎——虛擬世界的模擬，比如英偉達的圖形技術可以實時模擬每條光線如何在虛擬世界中反射。

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第三部分是NVIDIA CloudXR，它包括客戶端和服務器軟件，可用于將擴展現實內容從 OpenVR 應用程序傳輸到 Android和 Windows設備，允許用戶進出Omniverse。

黃仁勛在GTC大會的主題演講中最新介紹了Omniverse Replicator和Omniverse Avatar。

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Omniverse Replicator是一種合成數據生成引擎，目的是幫助構建更好的數字孿生體。一個值得注意的用例是Nvidia Isaac Sim ，“使用 Isaac 進行數據復制可以在充滿合成數據的世界中測試機器人的虛擬實例，”英偉達嵌入式與邊緣計算副總裁兼總經理 Deepu Talla說，“在物理領域訓練機器人真的很難。在模擬中這樣做更便宜、更安全、更快。”此外，他補充道，由于數據是合成的，那么可以跳過訓練機器學習模型的“標注”步驟，因為系統已經知道在虛擬世界里的對應對象應該是什么。

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這也可以應用到自動駕駛中，“我們利用 Omniverse 進行車輛訓練和測試的模擬，以確保它們的安全，”Nvidia 汽車副總裁 Danny Shapiro表示，“使用合成數據在模擬道路條件下測試自動駕駛軟件可以節省時間和金錢，簡化標記環境中物體等問題，并最終與車輛在現實條件下的行為相協調。”

Omniverse Avatar用于創建可與人類交互的AI化身。黃仁勛在主題演講中展示了按照他的聲音和形象制作的“Toy-Me”，一個可以理解人類提出的復雜問題并做出回應的語音交互AI。

這項技術集合了英偉達在語音AI、計算機視覺、自然語言理解、推薦引擎和模擬技術方面的技術。上圖的模擬“黃仁勛”是一個具有光線追蹤3D圖形的交互式角色，他可以和人類談論廣泛的主題，并理解人類說話者的意圖，黃仁勛的虛擬動畫形象“Jensen”就很好回答了“氣候變化帶來的最大威脅是什么”、“天文學家如何尋找系外行星”等問題。

Avatar語言識別的背后技術包括Riva，一種用于處理高級語音AI的新型大型軟件開發工具包；Avatar的自然語言理解是基于Megatron 530B大型語言模型。

值得注意的是，最新版本的Nvidia Riva對話式AI軟件開發套件中可以使用Riva Custom Voice，它利用半監督學習為軟件、IVR和其他業務應用程序創建合成的、定制的語音。據黃仁勛介紹，只需 30分鐘的訓練數據，這項對話式人工智能技術已經改進到可以根據任何語音生成合成語音。

黃仁勛認為，這些助手幾乎可以為任何行業輕松定制，幫助處理數十億日常客戶的服務互動，包括餐廳點單、銀行交易等等。

外媒《Venture Beat》表示，借助Riva自定義語音，英偉達就可以與谷歌并駕齊驅。2019年，谷歌在其云文本轉語音服務中推出了新的人工智能合成WaveNet語音。其也提出對于可能帶來的語音濫用的擔心，比如模擬語言進行詐騙。

GTC大會（GPU Technology Conference）于2009 年在加利福尼亞州圣何塞第一次舉辦，是英偉達的旗艦活動，一直是英偉達向外界傳遞重要信息的渠道。最初專注于通過 GPU 解決計算挑戰的潛力。近年來，會議重點轉向人工智能和深度學習的各種應用，比如自動駕駛汽車、醫療保健、高性能計算、和深度學習等。

今年秋季場黃仁勛在主題演講里強調了對Omniverse的未來期待，他透露：英偉達將建立一個E-2（Earth Two，地球二號），這是一個地球數字孿生模型，目的是模擬和預測長期的氣候變化。

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