在全球范围内，价值超过50万亿美元的重工业市场，正在竞相实现数字化。
基于此，为帮助数字孪生技术更好地赋能千行百业，AI企业NVIDIA在架构底层算力的同时，也搭建了NVIDIA AI Enterprise和Omniverse两大平台。
其中，Omniverse于2020年首次发布，这是一款专为3D图形实时协作和仿真模拟而打造的产品。
经过五年多的发展，基于该产品的数字孪生已经无处不在，覆盖汽车、制造、媒体、建筑、能源等诸多行业领域。
并且，NVIDIA也于2022年宣布推出Omniverse Cloud云服务，帮助开发者和设计师实现对Omniverse平台的即时访问。
而在前不久举办的2024 GTC大会上，NVIDIA又正式发布五个全新Omniverse Cloud API（应用编程接口），旨在为开发者在搭建数字化企业的过程中，提供一个生成式AI的工具应用程序和服务的全平台架构，从而推进由AI赋能的工业化数字孪生的构建、协作与开发。
以API形式提供Omniverse Cloud，为AI赋能的数字孪生开发提供支持
“Omniverse Cloud API可以为自主系统开发提供强大的支持，降低高保真传感器仿真的传统门槛，让开发者不需要大规模改造基础设施，就能解决复杂的AI问题。”NVIDIA 全球副总裁/亚太区专业可视化计算总经理沈威表示。
从目前来看，此次新发布的Omniverse Cloud API有五个不同的组件，分别为USD Render、USD Write、USD Query、USD Notify和Omniverse Channel。
USD Render：通过符合业界标准USD的方式进行描述的图像数据，可以用USD Render来调用API，以进行高阶RTX GPU渲染。
USD Write：让用户能够修改OpenUSD场景中的数据，并与之实时交互。
USD Query：支持对整个场景的查询和互动式操作。
USD Notify：能够实时跟踪USD更新的状态并通知用户更新的内容。
Omniverse Channel：用于连接用户和工具在同一个场景下的实时协作。
据了解，这五个组件既可以单独使用，也可以组合使用，便于客户在多重云、私有云上进行托管，以及通过API调用不同的工业软件来实现对整个工作流的加速。
那么，以API形式提供Omniverse Cloud，与之前单纯使用Omniverse有何不同？
NVIDIA中国区高级技术市场经理施澄秋表示：“它能够允许开发人员将OpenUSD和RTX最核心的Omniverse技术，直接集成到他们已有的应用层和工作流中间去。”
换言之，开发者之前要利用Omniverse打通已有的应用程序，可能需要牵涉到大范围的代码重写，但如今基于API接口，就可以在不需要“大拆大改”的情况下，直接在现有的子模块上提供新功能，从而在节约数字孪生系统开发时间的同时，推动降低企业成本。而这，也正是Omniverse Cloud API的重要性所在。
另外，NVIDIA于2022年已经推出Omniverse Cloud，但却为何选择在今年进一步推进云服务升级为API的形式呢？
其实，主要原因在于，以大模型为代表的整个AI领域的蓬勃发展，让API的接入能够真正帮助开发人员降本增效。
因此，显而易见，大模型技术在其中发挥着关键作用。例如，目前Omniverse中已经存在一个名为ChatUSD的小组件，能够利用会话式的AI对USD进行访问。
积极发力B端应用，西门子、Apple等已将Omniverse Cloud API集成到产品中
目前，全世界包括西门子、Apple在内的大型工业软件公司，都在尝试将Omniverse Cloud API集成到自家产品中。
具体来说：
西门子在其全新的Teamcenter X产品中，完成对Omniverse Cloud API的集成。通过这些接口，西门子能够为3D应用程序提供基于物理渲染的、来自于云端的实时Screening方式的像素流，让搭建出的数字孪生可以更加身临其境。
在该公司看来，这将帮助客户在新产品或制造工艺于现实世界中建造之前，用虚拟的方式设计、构建和测试。
Apple则将Omniverse Cloud API带到产品Apple Vision Pro上，让开发人员通过互联网连接，打造出完整的RTX实时物理渲染特性的应用程序和数据集。
对于Omniverse与Apple Vision Pro的结合，NVIDIA认为是现阶段一种理想的解决方案。详细来看，首先，可以在云上利用Omniverse Cloud API开发所需的各种应用程序，接着在OpenUSD场景下实现数据之间的交互和调用，然后再基于NVIDIA RTX GPU提供的算力，以及高保真的实时光线追踪方式，对画面做进一步渲染，最终使Apple Vision Pro的用户能够看到呈现在他们面前的高质量的3D空间场景。
需要说明的是，这里的高保真不仅指的是用户看到的画面要细腻和逼真，同时基于空气动力的模拟仿真也要符合自然界的真实规律，以及还要能够在头戴设备上实现低延迟屏幕画面的呈现。
值得一提的是，在上述行业应用中，NVIDIA也会派出专门的技术支持团队，帮助企业用户解决问题和优化使用过程。
NVIDIA中国Omniverse业务负责人何展表示：“支持团队主要包含三大块：其一是NVIDIA内部的资源，包括售前、售后和算法技术团队；其二是在国内发展出多家能够帮助客户根据自身痛点实现Omniverse整合的企业；其三是与独立软件开发商（ISV）建立的合作伙伴关系。”
实际上，上述行业应用案例主要以B端为主，鲜少出现那些直接触及用户的C端场景。这又是什么原因呢？
对此，NVIDIA认为B端应用率先被成功开发和运行，将有助于推动向用户体量更加庞大的C端应用迈进。也就是说，在算力和基础设施相对受限的当下，NVIDIA会首先选择覆盖B端用户，等到运营成本大幅降低、云端算力大幅提升之后，才会进一步推动C端应用的蓬勃发展。
如上可以看出，现如今重工业市场正在进行软件定义全自动化的变革，与此同时，各个行业领域的生成式AI也逐渐兴起。基于此，NVIDIA希望能在这种软件定义产品的发展趋势下，利用Omniverse帮助更多企业和整个行业生态，让软件定义获得新生。