英伟达如何作准备元宇宙？

是认真的不想和朝向是一致的。

也可以说进制孪生是一个极其大一点的种概念，而仿真似乎是其中都的一个子集。

Founder Park：Omniverse 和我们熟知的UE、Unity 等一些游戏引擎的区别是？

何展：定位不太一样，UE、Unity 极其趋向于于应用于端，而 Omniverse 极其定坐落应用于端和嵌入式错综精细的中都间层，对于一些电子技术的引入方式为也不一样。

不过我们也和这两个的平台有极其亲密的合作，大家共同探讨一些中下层的电子技术，比如光源搜寻、切线搜寻以及贴图等。

Founder Park：统合元数据格式假象的科技主要是什么？解决问题了什么原因？

何展：我们可选择的是开源的 USD 格式，是从于皮克斯指导室。

影视指导的 3D 框架元数据对贴图的允许极其较低，所以元数据的或许极其丰富，数据资料量也亦会极其大。早期皮克斯用的是 Menv 应用软件，这个应用软件的格式有两个元数据：记录下来 reference 的钩子元数据和记录下来动画化文档的动画化元数据，这个时候工作效率仍然比别人快了一些，可以加入一些极其较低工作效率的电子技术进来。随着创作精细度的提升，皮克斯合作开发了第二代的电子技术，也就是 Presto 应用软件和元数据格式 USD，小型化电子技术解决问题了两个原因。

Presto 指导程序中和 USD 格式 | 是从：Pixar 官网

首先是协力新设计和分段新设计的原因，多种不同的新设计程序中中都似乎亦会有很多环节，将此后负责单独记录下来的钩子元数据改成了分段，反对了协力新设计。

第二是在调整的流程中都只记录下来变极其文档，也就解决问题了元数据修改后半径太大的原因。

Founder Park：在元地球种概念不止来后，你们对于 Omniverse 的定义应该发生了变异？

何展：我们极其关切于元地球世界性里面工业部门和施工朝向的应用于，主要分为三部分：

第一个是极其加关切于 3D 摄影艺术创作和新设计，以及计划的程序中，坚持不懈从指导流里面解决问题大家的痛点和昧点。

第二个是关切 AI 如何在 3D 的世界性里面进行时应用于，比如自动驾驶科技领域里面的 SDG 电子技术（还原数据资料分解），因为我们在虚幻世界性创建者或者显影的 3D 框架数据资料仍然没法进行时自动驾驶操练了，须要借助 AI 分解一些全一新的，虚幻世界性里面未的数据资料进行时操练。

第三个是算力的可延展和可扩展性，不管是进制化剧作还是进制生态系统对分解都须要算力，我们借此必需扩展的名曰、边、端的算力能力也。

一个中心还是关切施工化的电子技术，尽似乎去施工化，减低如此一来，让极其多人策划和摄影艺术创作自己的剧作，成为进制世界性的 owner。

Founder Park：为什么亦会花精力去打造不止这样一个电子技术的平台？假象的范式是？

何展：元地球种概念此后，很多大公司都在认真进制化转型，不过都集中都于 2D 数据资料的查阅、归纳和应用于，比如摄像机、字词、语音类的数据资料，我们仍然把 2D 数据资料的应用于起着到极致了。愿景大公司里面还有很多 3D 的内容数据资料，它们在进制世界性里面也是很价值连城的普遍存在。现今的急遽是我们愈加关切 3D 数据资料的借助，如何进行时产业的适配等，比如进制人、进制资产包括车间的进制生态系统对等，反之亦然，2D 适配到 3D 的流程中都，对于一新电子技术应用于的生产力是极其明显的。比如进制人，辅以着集成电路图形学、VR 电子技术、算力等的进步，现今的进制人仍然远远最多了五年以前的电子技术水平。

英伟达现今仍然转型为一个全应用软件指针的 AI 计算的平台子公司，我们亦会共享给投资者端很多开箱即用的工具和的平台，甚至 SDK、迭代等，减低生产，促进极其多一新应用于的上到。

02 Omniverse 的商业化

Founder Park：Omniverse 目以前为止主要应用于在哪些科技领域？

何展：首先是全因从业职员。其次是建筑从业职员，住宅楼、主楼的新设计应用于，一般叫作 AEC（Architecture, Engineering & Construction），还有个种概念叫 BIM，building information model。

第三个亦会紧贴于其产品和工业。其他的像基础自然科学的进制孪生地球的计划，以及工业部门EVA、自动驾驶和医疗也是有应用于上到的。

Founder Park：从 2019 年到现今，Omniverse 覆盖的从业职员和子公司量大概是什么量级？

何展：像 UE、Maya、Autodesk 这样的应用软件合作计划，目以前为止大概有 82 款，都可以必要连接到 Omniverse 的平台进行时新设计协力。

从业职员的话，我们一般亦会原则上发觉多种不同从业职员的顶尖子公司，也就是灯塔投资者（Lighthouse customers），比如汽车从业职员的LS、工业部门新设计科技领域的西门子、大中华区从业职员的工业部门光魔等，这类投资者我们目以前为止仍然获益了最多 500 家。

还有一类是Ubuntu合作计划，目以前为止仍然有最多 10 万的活跃Ubuntu，15 万的下载量了。

第四类是我们十分重视的一个亚洲地区性的计划——NVIDIA Inception Program，也就是英伟达初创合作计划计划的小团体，目以前为止亚洲地区总数最多 12000 家，欧洲各国最多 1100 家。这个计划对初创大公司筛选的一新标准尤其宽松，举例要有电子技术导向，或者在某一从业职员电子技术获益尤其深。

Founder Park：刚好所说的 NVIDIA Inception Program 亦会对创业子公司共享哪些协助？

何展：首先是电子技术方面的反对，包括但不都有迭代等电子技术的第一星期的连动极其一新，以及必要沟通的的平台。

第二是共享英伟达的投资者资源，协助他们扩充自己的商业的产品。

第三是通过英伟达的影响力介绍极其多的 VC 资本等，让他们获得极其充足的分行贷款来提升大公司的一个中心发展潜力。当然值得注意的比如 GPU 的打折优惠等商业活动也亦会有。

Founder Park：各行各业的这些投资者，在善用 Omniverse 解决问题原因的时候，相遇过什么像是的案例？

何展：有一个进制孪生地球的计划，研究成果大气河口的反常。可以认知为空中都的河口流，亦会造就洪涝灾害、暴风雪等。

我们自已用真实的地球的气象观测数据资料来归纳大气河口的精确趋向和切线，而且可以提以前一周计算不止了每一次。算力加速此后，可以分解极其多的进制孪生地球，归纳成千上万种似乎，然后看哪个极其有用，这样就可以协助大家数据资料归纳飓风等天气，提较低职员伤亡。

另外我们的Ubuntu还认真了一个像是的试验，借助交互作用电阻的自然科学学原理，用虚幻世界性里面的转动开关按住来控制 Omniverse 进制世界性的电圈转动，虚拟性和各种类型世界性就发生了交互。愿景有没有可以通过虚幻世界性里面的进去驱动进制世界性的进去呢？甚至进制世界性里面的进去有没有可以驱动车间机器呢？这些都有很大的现实三维空间。

Founder Park：Omniverse 的商业模式是什么样的？

何展：面对一个人新设计、雕塑家和爱好者是免费的，也借此通过这个的平台减低新设计电子技术如此一来，让极其多人成为自己的新设计。

大公司端亦会有一个免费的大公司修改版，反对多计划协力、为了将协力等。的产品MB的话，粗略估计有最多 1500 亿美元的的产品规模。

Founder Park：Omniverse 现阶段探讨研究成果的朝向是？

何展：英伟达关切的是中下层的电子技术，自已打造不止电子技术中下层的内容。比如我们在在发现的一个共性原因，2D 转 3D 这件事都多少年了，至今仍然有很多子公司在共享 3D 显影的逆向施工咨询服务，我们在研究成果让 2D 通过迭代分解 3D，也就是 neural rendering（神经贴图），这件不想必需解决问题灵活性的原因，愿景成功后亦会集成在的平台上。大家就可以基于这个电子技术快速创建者，在目以前为止的次测试试验中都，100 张剧照就可以分解一个真实的 3D 框架，而且分解星期很快，几秒钟的星期。

这类带有先导性的电子技术是我们想去补齐的。

下面这段摄像机是一段 AI 学习能力也的展览品。摄像机中都的EVA展览品亦会模仿真实生命体的用车、击剑或者受重力反扑时的长星期。传统上这些动作都须要用动画化认真不止来，现今则可以在进制生态系统对中都增强学习操练不止来，而且按照原有的 GPU 算力，三天星期就可以已完成。

这其中都善用上的电子技术是 transformer，基于 NLP 的文本学习电子技术，这是我们在探讨研究成果的一个朝向，让大家低如此一来低费用去认真不止极其好极其有现实的进制世界性。

人脑更进一步相反了应用软件能认真什么，同时又尽速必需制造不止什么样的应用软件。

03 英伟达的进制人建设工程

Founder Park：英伟达在自动驾驶科技领域认真了哪些指导？

何展：自动驾驶现今尤其昧的不想在于数据资料，尤其是地图数据资料，这些数据资料首先是作为导航数据资料，其次是要查阅充分的操练数据资料，进行时自动驾驶的迭代操练。但是有些数据资料是查阅大概的，比如下雨天或者下雪天路滑导致的转弯，以及显现不止来弯角碰撞的极端状况等，虽然概率很低，而便是是这些数据资料显现不止来今操练数据资料集里面才极其有意义。查阅大概真实数据资料，能不能还原 3D 的数据资料进行时操练呢？这个是我们在在围绕迭代层面在认真的一个不想。

另外是微人气的 NVIDIA DRIVE Orin 显卡，欧洲各国熟知的六和特罗斯季亚涅齐都可选择了这款显卡，要能还是借此通过应用软件和嵌入式在算力上协助大家在自动驾驶方面尽速微越真正能常用的 L4*甚至 L5*层次。

L4：自动系统对在某些生态系统对和特定条件下，必需已完成驾驶训练任务并监控驾驶生态系统对。

L5：自动系统对在所有条件下都能已完成的所有驾驶训练任务。

Founder Park：进制人也跟 Omniverse 密切相关，你们如何看来这个从业职员的转变急遽？

何展：三年以前进制人相关的子公司似乎都不最多一百家，本来进制人创作费用较低，创作周期长，视觉效果也没法满足投资者的允许，一个微写实的进制人费用不低于 100 万美元。

现今的话，创作子公司变多了，费用也攀升了，现今似乎只须要几十万总投资，甚至还有几万块可以进行时快速生产，电子技术的革一新造就的产业的革一新。

而电子技术的革一新说是也来自于投资者端生产力的推动，一个人对于有用一般而言童工的烦扰，大公司端则是分行、学校或者贩售对于进制人的生产力。加上 AI 电子技术、名曰计算等各种电子技术的转变，也有工作效率减低了费用，提较低了可用性。

Founder Park：中都之人和AI驱动的进制人哪种才是愿景的电子技术朝向？

何展：AI 驱动的电子技术切线才是可行的，因为亦会大幅减低生产。

以前几天跟业内人士也聊过这个原因，从甲方的不止发点重一新考虑，如果是中都之人的话，举例须要订购一个进制人，费用似乎是 100 万总投资，如果量上去了，单个的费用不亦会减低，再加上中都之人知名演员，费用又上去了。最多某个 ROI 基点后，AI 驱动的进制人费用亦会明显攀升。

中都之人对电子技术的允许也亦会尤其多，首先是机器学习的能力也，机器学习后须要各种适配：骨骼适配、肌肉适配等。此后就是常用各类动捕的应用软件去操纵进制人。驱动的昧点也尤其多，搞不好就亦会显现不止来一些 bug，比如在手和衣服从以前了等。

Founder Park：相对于培养各种类型当红，感觉英伟达极其在意的是进制人如何上到到极其多从业职员？

何展：还是大公司基因尽速，无疑是 Omniverse，十多年以前的 CUDA 的平台也是，都是从最确实的投资者端生产力来重一新考虑，终究还是重一新考虑电子技术的转变如何创造最大的价值。

进制人普遍存在的意义其实是什么？回归到一个人的话，我自己确实须要一个进制分身，只要能连动我的健康数据资料就可以，消耗了多少卡路里面、摄入了多少卡路里面、身体长星期等，我相信每一个人亦会有类似的生产力，就看哪家子公司必需终究把这件事认真不止来了。

Founder Park：除了进制人值得注意，在各种类型世界性的架设上，英伟达还关切哪些朝向？

何展：进制人值得注意，进制器具或者进制资产也是一个朝向，比如一个人最喜欢的一些虚幻世界性里面普遍存在的星体、买不起的文物、甚至于最喜欢的几部中都的一个物件等，都可以用进制化的方式为进行时留存。

另外一个朝向就是进制孪生在工业部门上的应用于，比如工业部门的进制化，进制世界性的操作完全一致虚幻世界性的生产了。

Founder Park：英伟达重一新考虑推不止VR、AR装置吗？

何展：我们不认真装置。Omniverse 本身是一个名曰原生的系统对，要能是让数百万人共享 Omniverse 创建者单独进制世界性，自然也须要让人们通过某个隧道内开启这个世界性，而 VR、AR 就是最合适的方式为和电子技术，我们是基于应用软件层的迭代和 NVIDIA CloudXR 的 SDK 来和其他子公司的嵌入式合作，协助大家通过多种不同的隧道内穿梭在多种不同的进制世界性中都。

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