NVIDIA 在 Agent Toolkit 中加入三套 Omniverse 函式庫，以開源形式釋出

NVIDIA 正在為 AI 代理提供構建模擬就緒世界的工具，並在 GitHub 上開源其 Omniverse 函式庫，用於 RTX 感測器模擬、物理運算與資產驗證。

NVIDIA 正將實體 AI 能力嵌入開發者已在使用中的 3D 工具，在其 Agent Toolkit 下釋出三套 Omniverse 函式庫，讓 AI 代理能為機器人、工廠與自主系統準備模擬就緒的環境。

「實體 AI 時代將首先在模擬中構建，」NVIDIA 創辦人兼執行長黃仁勳表示。「NVIDIA Agent Toolkit 搭配 Omniverse 函式庫，將 AI 代理引入開發者已在使用中的 3D 工具，協助打造模擬就緒的世界——讓機器人、工廠與自主系統在實際部署前，早已在模擬環境中完成訓練與測試。」

這三套函式庫——用於 RTX 感測器模擬的 ovrtx、用於 GPU 加速物理運算的 ovphysx，以及用於資產驗證的 CAD-to-SimReady 技能——已在 GitHub 上開放取得。一個將這些函式庫整合至 Blender 的全新藍圖也已上線。SideFX 與 PTC 是首批採用此技術的軟體開發商，分別將代理就緒的感測器模擬與物理運算嵌入 Houdini 及 Onshape 工作流程。這些函式庫為 AI 代理提供了可呼叫的工具，用以檢查場景、標記問題、測試物理特性以及準備 3D 資產以供模擬使用——這些任務過去需要技術美術師與工程師手動完成。

模擬基礎設施成為競爭護城河

為實體 AI 模擬準備 3D 內容，需要的遠不止逼真的視覺效果。資產需要正確的結構、材質、比例、標籤、感測器與物理屬性——NVIDIA 將此過程稱為「SimReady」。ovrtx 函式庫可從 3D 場景生成相機、光達、雷達及其他感測器輸出，讓開發者測試自主系統如何感知虛擬環境。Ovphysx 則應用 GPU 加速的物理運算處理碰撞、質量、摩擦力與運動，使團隊能在實際部署前驗證物體與系統的互動行為。CAD-to-SimReady 技能則能將電腦輔助設計資料轉換為基於 OpenUSD 的資產，並具備虛擬測試所需的各項屬性。

「程序化 3D 創作對於構建模擬、機器人與工業 AI 所需的複雜且可控世界至關重要，」SideFX 總裁兼執行長 Kim Davidson 表示。「藉助 NVIDIA Omnibus 函式庫與 OpenUSD，SideFX 正在探索代理就緒工具如何支援 Houdini 工作流程，協助技術美術師在保持創作控制權的同時，審查、測試並準備用於模擬的程序化內容。」

PTC 的 Onshape 平台正利用 OpenUSD 與 ovrtx，將雲端原生設計工作流程與物理模擬連結起來。「工程團隊正在尋找更緊密的方式，在整個開發過程中進行設計、協作與模擬，」PTC 總裁兼執行長 Neil Barua 表示。

包括 Palatial、Lightwheel、ForgeCAD 與 Moonlake AI 在內的新創公司——均為 NVIDIA Inception 計畫成員——也正在這些函式庫的基礎上進行開發。Palatial 正使用 CAD-to-SimReady 技能，大規模自動化資產創建與驗證。Lightwheel 的 SimReadyGen 技術則利用由 OpenUSD 驅動的 Omnibus Content Agents，從文字提示生成物理精準的 SimReady 資產。

本地 AI 系統將模擬帶至桌面

使用 Omnibus 函式庫構建的工作流程可在 NVIDIA 的硬體堆疊上本地運行，從緊湊的 RTX 驅動系統到桌邊級的 DGX Station 皆可適用。RTX Spark 系統將於今年秋季由華碩、戴爾科技、惠普、聯想、Microsoft Surface 與 MSI 推出，宏碁與技嘉的機型也將隨後上市。DGX Station 系統——搭載 GB300 處理器，具備最高 20 petaflops 的 FP4 AI 運算能力與 748 GB 一致性記憶體——目前已可從華碩、戴爾、技嘉、惠普、MSI、Supermicro 與 Exxact 訂購，起價約 85,000 美元。

對於處理敏感設計資料、無法通過外部雲端模型處理的企業而言，本地部署選項至關重要。NVIDIA 的 NemoClaw 堆疊將 Nemotron 3 Ultra 開放模型與 Omnibus 工具及 OpenShell 安全運行環境配對，可在無需網際網路連線的情況下實現代理驅動的工作流程。

NVIDIA 還推出了 Synthetic Video Detector，這是一款 NIM 微服務，可逐幀分析影片，在內部測試中對未壓縮影片的合成內容標記準確率高達 92%。Wowza 正將此工具嵌入其直播工作流程，覆蓋 170 個國家超過 35,000 個部署點。

在更廣泛的 SIGGRAPH 議程中，NVIDIA Research 有 21 篇技術論文獲選，涵蓋即時角色動畫、3D 捕捉清理，以及適用於遊戲、電影、機器人與工廠數位孿生等應用的全新物理與材質系統。

對投資人而言，Omnibus 函式庫的擴張深化了 NVIDIA 的軟體生態系統——而在此同時，其資料中心業務（過去四季營收達 620 億美元）正面臨來自亞馬遜、Google 與微軟等客製化 ASIC 日益激烈的競爭。透過讓 AI 代理在工程師與技術美術師已在使用中的 3D 應用中發揮生產力，NVIDIA 創造了超越 GPU 採購範疇的轉換成本。該公司股票目前約為預期盈餘的 35 倍，反映出市場預期其軟體平台能在實體 AI 市場發展的過程中維持硬體利潤率。

本文僅供參考，不構成投資建議。