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计算机行业“智”造TMT系列之二十七暨CAE系列深度之四:Nvidia Omniverse物理生成式AI入口下一代“软核”-241211(21页).pdf

上传人: 一*** 编号:186573 2024-12-14 21页 1.25MB

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1、行业及产业 行业研究/行业深度 证券研究报告 计算机 2024 年 12 月 11 日 Nvidia Omniverse:物理生成式AI 入口,下一代“软核”看好“智”造 TMT 系列之二十七暨 CAE 系列深度之四 相关研究 中望软件(688083)深度:三大预期差,国产 CAD 领军重估!(“智”造 TMT系列之二十七)2024/09/23 索辰科技(688507)深度:机器人+民用+空间,三大预期差!(“智”造 TMT系列之二十五)2024/04/30 索辰科技(688507)深度:CAE 核心探索者,先发优势有望产业整合 2023/10/25 国产 CAE 持续推进,有望迎来快速成长期

2、-“智”造 TMT 系列之二十二 2023/09/22 证券分析师 黄忠煌 A0230519110001 林起贤 A0230519060002 李国盛 A0230521080003 杨海晏 A0230518070003 崔航 A0230524080005 研究支持 徐平平 A0230123060004 联系人 崔航(8621)23297818 本期投资提示:CUDA 之后,Omniverse 或是 Nvidia 的下一代“软核心”。英伟达 2018 年推出首个具备 RTX 技术的 Turing 架构后,次年即推出 Omniverse 作为 3D 的实时协作平台,核心是将传统的流程式 3D 制作

3、转变成跨应用、跨设备的协同设计,将 RTX 硬件能力充分应用。后续元宇宙、工业协作、人形机器人等领域均在该平台实现相关应用,英伟达或将 Omniverse 作为继 CUDA 之后的又一个“软核心”,成为下一个阶段硬件增长的重要支撑。模拟仿真能力提升是接近真实世界的关键。Omniverse 前期在动画、影视、游戏等创作过程中被广泛应用,初代开放 Nucleus 接口的 3D 软件也主要包括 Autodesk MAYA 等创作类软件。此后 Omniverse 逐渐成为工业、元宇宙构建的重要平台,其核心变化就是模拟仿真,以更加真实的数据实现工业级应用。AI 正在走向物理 AI。物理 AI 现阶段主要

4、涵盖两个层次:1)模拟仿真的工具:将物理AI 模型集成在机器人、自动驾驶等自主机器中,帮助自主机器感知、理解并在现实世界中执行复杂的操作;2)生成符合物理规律的数据供模型训练:创造输出更多的数据(构成物理体、物理场等)供模型进行大量的训练,突破目前真实数据过少的瓶颈。机器人、智能汽车等领域的核心工具。按照英伟达的设想,机器人技术需要三台计算机:一台用于训练 AI,一台用于在精确的物理模拟环境中测试 AI,另一台则安装在机器人内部。模拟环境、安装在机器人内部均需要物理 AI 支持。智能驾驶场景与机器人相似:1)在仿真环境中验证机器人、智能驾驶程序逻辑;2)获取真实世界中不易得到的数据来进程持续训

5、练。全球 CAE 公司快速布局,推出多层次 AI 应用。1)Altair PhysicsAI 核心功能是基于样本数据进行训练,从而对相似结构的模型机型仿真结果预测,无需编程,直接调整参数等,可以快速得到仿真结果,快速筛选部分方案,选出的备选方案进行传统的精准仿真;2)Ansys AVxcelerate Sensors 可以通过 NVIDIA Omniverse 进行访问。凭借Ansys 面向摄像头、激光雷达和雷达传感器的可预测准确的物理求解器,将增强用于场景生成的 NVIDIA DRIVE Sim 高保真、可扩展的 3D 环境。3)索辰科技 CAE AI 实现自然语言交互建模,调取系统中已经存

6、储的海量模板,并通过自然语言进行简单交互修改;模拟实时变化的复杂物理场景,自动设置连续变化的温度、压力、流速等参数,为物理 AI 的实时环境模拟奠定基础。风险提示:Nvidia 平台整合进度不及预期;人形机器人发展进度不及预期;平台化后软件公司收费不及预期;相关公司生成式 AI 进展不及预期;相关公司软件应用效果不及预期。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页 共21页 简单金融 成就梦想 投资案件 结论和投资分析意见 英伟达将 Omniverse 布局为下一代“软核心”,验证在 GPU 快速发展背景下,工业端未来的 3D 设计

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本文主要内容概括如下: 1. Nvidia Omniverse作为实时协作平台,通过RTX技术实现3D软件的连接和协同设计,有望成为继CUDA之后的下一个“软核心”。 2. Omniverse在工业、元宇宙等领域应用广泛,其核心在于模拟仿真能力的提升,以实现更真实的工业级应用。 3. AI正在走向物理AI,包括在机器人、自动驾驶等自主机器中集成物理AI模型,以及通过生成式AI创造更多符合物理规律的数据供模型训练。 4. 机器人、智能汽车等领域的核心工具需要物理AI支持,包括在仿真环境中验证程序逻辑和获取真实世界中不易得到的数据。 5. 全球CAE公司快速布局,推出多层次AI应用,如Altair的PhysicsAI、Ansys的AVxcelerate Sensors、索辰科技的生成式AI实时模拟等。 6. 风险提示包括Nvidia平台整合进度不及预期、人形机器人发展进度不及预期、平台化后软件公司收费不及预期等。
Omniverse如何成为Nvidia的下一代“软核心”? 物理AI如何帮助机器人实现真实世界交互? 生成式AI如何助力智能汽车仿真?
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