NVIDIA cuOpt 微服務(wù)是 NVIDIA AI Enterprise 軟件平臺(tái)的一部分，可以為任何企業(yè)提供用于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃、工廠優(yōu)化和機(jī)器人仿真方面的加速優(yōu)化。

NVIDIA Omniverse 是一個(gè)用于開發(fā)和部署基于 OpenUSD 的高級(jí) 3D 應(yīng)用程序和管線的軟件平臺(tái)。企業(yè)可以利用它將 cuOpt 嵌入其開發(fā)的高級(jí) 3D 工具、應(yīng)用和基于 USD 的工作流中。

在依賴復(fù)雜自動(dòng)化系統(tǒng)、精準(zhǔn)物料流程以及人機(jī)交互的設(shè)施（如汽車工廠、半導(dǎo)體代工廠、倉庫等）中同時(shí)采用 cuOpt、Omniverse 和 NVIDIA Metropolis for Factories，將有助于優(yōu)化和創(chuàng)建安全的設(shè)施與環(huán)境以應(yīng)對(duì)大量的物流處理。

cuOpt 在研究最深入的路徑優(yōu)化基準(zhǔn)測試中，使用知名解決方案進(jìn)行持續(xù)測試，測試結(jié)果比基于 CPU 的方案提速 100 倍。cuOpt 在 Gehring & Homberger 車輛路徑基準(zhǔn)測試中創(chuàng)造了 15 項(xiàng)記錄，在 Li & Lim 取貨和送貨基準(zhǔn)測試中創(chuàng)造了 8 項(xiàng)記錄，展現(xiàn)出全球最佳的準(zhǔn)確性與最快的速度。

AI 有望提高從交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)到制造等各個(gè)環(huán)節(jié)的物流效率。

利用 cuOpt 節(jié)省檢查成本

川崎重工是一家擁有一百多年大型機(jī)械制造歷史的制造企業(yè)。該公司正與 Slalom 合作，開發(fā)由 AI 驅(qū)動(dòng)的川崎軌道維護(hù)平臺(tái)，并在這一過程中利用 cuOpt 實(shí)現(xiàn)高效率的路徑規(guī)劃。

全球各地的鐵路軌道維護(hù)正在借助 AI “改頭換面”。軌道檢查和維護(hù)曾經(jīng)既耗時(shí)又難以管理，無法保證列車按時(shí)運(yùn)行。但軌道維護(hù)對(duì)安全和交通運(yùn)輸服務(wù)至關(guān)重要。鐵路公司正在利用 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)，配合數(shù)碼攝像頭、激光和陀螺儀傳感器實(shí)現(xiàn)軌道檢查的自動(dòng)化。

川崎重工正在將 NVIDIA Jetson AGX Orin 的邊緣計(jì)算用于其軌道維護(hù)平臺(tái)，以開發(fā)能夠在列車上運(yùn)行的軌道檢查功能。借助該平臺(tái)，客戶能夠利用軌道上采集的數(shù)據(jù)改進(jìn)視覺模型，提高邊緣 AI 系統(tǒng)的檢測能力。

該平臺(tái)能夠?yàn)榫S護(hù)團(tuán)隊(duì)提供軌道狀況的相關(guān)數(shù)據(jù)，以便于確定維修的優(yōu)先順序，從而提升運(yùn)營的安全性和可靠性。

川崎重工預(yù)計(jì)，由 AI 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化軌道檢查，每年可為七家公司節(jié)省 2.18 億美元。

利用 cuOpt 和 Omniverse 提高制造效率

一家全球汽車座椅制造領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)采用了 SyncTwin 的數(shù)字孿生功能，借助 AI 以改善運(yùn)營。該功能由 Omniverse 和 cuOpt 驅(qū)動(dòng)。

這家全球汽車座椅制造商擁有一個(gè)用于運(yùn)送原材料的龐大裝卸碼頭網(wǎng)絡(luò)，并使用叉車將原材料卸載和運(yùn)送至存儲(chǔ)和處理區(qū)，從而確保生產(chǎn)線原材料的穩(wěn)定供應(yīng)。cuOpt 與 SyncTwin 的連接可實(shí)現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃，優(yōu)化了包括車輛、機(jī)器人托盤升降機(jī)等在內(nèi)的所有動(dòng)態(tài)部分。

該 SyncTwin 解決方案基于 Omniverse 和 USD 開發(fā)，因此制造商的各種工廠規(guī)劃工具都能為創(chuàng)建一個(gè)豐富的數(shù)字孿生環(huán)境做出貢獻(xiàn)。另外，他們還能省去繁瑣的人工數(shù)據(jù)采集工作，并從之前互不關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)中獲得新的洞察。

審核編輯：劉清