从 3D 模型到 SimReady Assets：为 Physical AI 构建可仿真的数字孪生

近年来，数字孪生计划在各个行业迅速扩展。与此同时，Physical AI 和体现智能等新兴技术正在蓄势待发。

在此背景下，NVIDIA引入了概念 SimReady——旨在实现模拟就绪数字环境的标准和生态系统。

随着企业开始在现实场景中探索 Physical AI，一个基本问题出现了：

什么样的数字资产真正为工业智能的下一阶段做好了准备？

为什么传统 3D 资产达不到要求

许多工业组织已经开发了广泛的数字资产，包括 CAD 模型、BIM 数据以及工厂和生产环境的 3D 表示。

随着用例的发展：

• 生产模拟
• 机器人训练
• 物流优化
• 安全验证
• 人工智能驱动的运营

一个明显的限制变得明显：

• 看起来真实的模型并不一定支持模拟
• 完整的 3D 场景不会自动转换为操作环境

传统的 3D 模型是为可视化而不是计算而构建的。

随着工业系统进入人工智能时代，数字资产必须超越视觉表现。他们需要成为 可计算、可验证和可重用的模拟对象.

SimReady 资产的定义是什么

SimReady Assets 将数字资产从静态模型扩展到 模拟就绪的工业对象.

与主要关注几何和渲染的传统 3D 模型不同，SimReady Assets 包含：

• 物理准确性 — 真实世界的规模、碰撞、质量、摩擦力和约束
• 结构一致性 — 对齐坐标、方向和层次结构
• 语义信息 ——设备类型、功能区和关系
• 行为逻辑 — 资产如何运作、响应以及状态之间的转换
• 数据连接 — 与传感器、PLC、MES 和操作系统集成

这些功能决定了资产是否可以简单地查看，或者是否可以 在 AI 工作流程中进行模拟、验证和使用.

这种区别标志着数字孪生从可视化系统到模拟环境的演变迈出了关键一步。

与此同时，分散的工业软件格式使得跨系统重用资产变得困难。 DataMesh 正在与 NVIDIA 合作发展 SimReady 标准，帮助统一 OpenUSD 内的资产并打破当前的模拟障碍。

为什么行为逻辑很重要

在工业环境中，仅物理特性是不够的。

操作不仅受物理控制，还受以下因素控制：

• 流程逻辑
• 控制系统
• 安全要求
• 操作流程

机器并不简单地存在——它在一组规则和条件下运行。

为了捕捉这一点，SimReady Assets 结合了 行为逻辑.

在 DataMesh FactVerse，这是通过实现 行为树，它定义资产如何响应不同的条件、状态之间的转换以及与其他系统的交互。

例如，机器的数字表示可以包括：

• 基本属性（型号、尺寸、位置）
• 运行状态（周期时间、吞吐量、能耗）
• 数据连接（PLC、传感器、MES）
• 物理约束（碰撞、边界、安全距离）
• 行为逻辑（启动、停止、故障、恢复、互锁）
• 交互规则（对人员、机器人、物流的响应）

有了这些元素，资产就不再是一个模型，而是一个 功能性数字对象 可以参与模拟、训练和执行。

启用 Physical AI 和机器人技术

Physical AI 系统需要的不仅仅是视觉数据。它们依赖于反映现实世界运作方式的高质量数字环境。

此类环境必须捕获：

• 空间关系
• 物理限制
• 工艺流程
• 运算逻辑

这对人工智能性能有直接影响：

• 与传统的 3D 资产相比，人工智能只能与环境进行交互 看看 现实的
• 借助 SimReady Assets，AI 可以与以下环境进行交互： 表现 就像真实的系统一样

这种差异对于以下方面至关重要：

• 机器人训练与部署
• 模拟精度
• 风险验证和场景测试

SimReady Assets 提供构建基础 Physical AI 的可靠、可执行的数字环境.

迈向 SimReady 资产库

随着工业用例的发展，数字资产管理的作用也在不断变化。

传统的资产库（专注于 CAD 文件或 3D 模型）已不再足够。

领先的组织正在走向 SimReady 资产库，其中资产是：

• 结构化为工业对象
• 丰富的行为和物理特性
• 专为跨场景重用而设计

在这种情况下：

• 一个 机器 成为具有逻辑、状态和约束的生产单元
• 一个 机器人单元 成为一个具有安全性和协调规则的模拟系统
• 一个 输送机 成为具有速度和流程逻辑的动态流程组件
• 一个 工厂 成为一个由人员、机器和规则组成的可操作的数字环境

这些资产可以在规划、培训、模拟、优化和人工智能开发等应用程序中重复使用。

这就是扩展工业智能的方式。

DataMesh 实践

DataMesh 正在与全球领先的制造商合作，在实际生产环境中验证 SimReady Assets。

在这些场景中，SimReady Assets 用于提高流程效率、支持基于模拟的验证，并在整个生产线启用新的 Physical AI 用例。

从长远来看，目标是将设备、空间、流程、工作流程、人员和材料转变为一个系统 可配置、可模拟、可验证的数字资产.

这些资产必须：

• 充当我的角色工业物品，不是孤立的模型
• 捕获行为，不仅仅是外表
• 代表真实 身体关系
• 无缝工作 人工智能系统

这一转变超越了一次性 3D 建模项目，转向了 不断发展和可重用的数字资产系统.

不断发展的行业方向

近日，NVIDIA Omniverse团队拜访DataMesh，就Omniverse、Physical AI、SimReady Assets等话题进行交流。

随着数字孪生的发展——从可视化到模拟，从人机交互到人工智能驱动的协作——越来越清楚的是 SimReady Assets不仅仅是一种新型数字资产，而是Physical AI时代工业数字系统的基础层。

随着 Physical AI 的不断成熟，竞争优势将越来越依赖于 将现实世界转化为人工智能可以理解、可以执行模拟、可以扩展操作的数字环境的能力.

在 DataMesh，我们正在帮助企业构建由 SimReady Assets 提供支持的下一代工业数字基础设施。

无论您是在探索数字孪生、机器人技术还是人工智能驱动的操作，旅程都从这里开始。