數位孿生是什麼？

此技術越來越常應用於產品設計與工程審查，能加快虛擬原型與設計反覆流程，讓設計師與工程師可在不依賴昂貴物理原型的情況下，探索各種設計選項。這些物理產品的數位副本也用於執行複雜模擬，測試多種情境、預測效能並最佳化設計。

Siemens Teamcenter X 利用 NVIDIA Omniverse API，讓設計師與工程師可打造沉浸式、擬真度極高的數位孿生。工程師可在即時共享的虛擬模型中進行瀏覽、編輯與設計反覆，促進團隊協作並降低錯誤。憑藉具物理準確度的模型與即時更新，Teamcenter X 使用者可驗證設計、減少流程浪費，並在工業規模專案中節省時間與成本。

即時數位孿生是電腦輔助工程 (CAE) 模擬的尖端技術，在航太、汽車到電子設計等製造業領域需求旺盛。該技術可為工程師在設計迴圈中提供即時回饋，促使創新與快速探索各種新產品設計，如汽車、飛機、船舶等。

NVIDIA Omniverse Blueprint for interactive fluid simulation 提供開發人員建構即時數位孿生的工具，結合加速解算器、模擬 AI 與虛擬環境。領先的軟體開發商如 Ansys、Cadence、Siemens 可透過該藍圖開發 CAE 軟體工具，實現產品即時可視化與分析。新創團隊 Luminary Cloud (隸屬 NVIDIA 新創鏈結計畫) 運用該 Blueprint 結合其雲端原生、GPU 加速解算器，打造出即時虛擬風洞。Rescale 也將該 Blueprint 整合至其物理 AI 平台，為產業軟體開發人員實現即時數位孿生。

汽車公司、零售商和消費性包裝商品 (CPG) 公司正在開發 3D 產品配置工具，使用完全數位化的產品與環境替代物理資產，藉此大規模提供吸引人的體驗與內容。這些產品可讓非 3D 藝術工作者建立並自訂擬真且個人化的 3D 內容，用於行銷活動，透過重複使用資料集與運用生成式 AI 自動化重複作業，有效降低成本與縮短內容製作時間。

CGI 工作室 Katana 提供 Nissan 行銷團隊一款操作簡便的內容創作應用程式，可從 3D 資料隨需產製行銷素材。

為進一步升級體驗，開發人員可運用空間串流工作流程指南，打造能將互動式數位孿生串流至 Apple Vision Pro 的解決方案，讓消費者可進入沉浸式世界並於延展實境 (XR) 中體驗進入車內的情境。

藉由 NVIDIA NIM 微服務、USD Search 與 USD Code，行銷龍頭 WPP 協助可口可樂公司在全球加速行銷創意活動的反覆迭代。

獨立軟體開發商 (ISV) 與製作服務機構如 Accenture Song、Collective World、GRIP、Monks 和 WPP 的開發人員正打造新一代內容創作解決方案，這些方案結合可控式生成式 AI，基於 OpenUSD 與用於 3D 精確視覺生成式 AI 的 Omniverse Blueprint 架構而成。

建築設計團隊面臨著日益增長的需求，包括高效協作、加速渲染迭代，以及對模擬準確和逼真效果的期望。當團隊分散於世界各地時，這些需求可能更具挑戰性。

數位孿生使建築資訊建模 (BIM) 與非 BIM 數據來源在每個設計階段得以即時協作。OpenUSD 方便建築設計團隊將其 3D 建築資料整合至數位孿生中，讓使用不同工具的使用者能在同一虛擬環境中協作。

知名建築事務所 Zaha Hadid Architects (ZHA) 運用由 OpenUSD 驅動的數位孿生，讓設計團隊能協作處理複雜的專案設計並加速迭代週期。

物理 AI 的時代即將到來，具體化 AI 將與工業設施緊密互動。這將為全球工廠和倉庫締造更高層次的智慧化、自動化與自主性。基於物理的工業數位孿生對此轉型極為重要，因為該技術能連接物理與數位世界。這些虛擬設施是智慧設施、機器人模擬和多機器人機隊的起源與測試平台。

Continental 的開發人員利用 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 建立了 ContiVerse，一款工廠規劃與製造作業應用程式。該應用程式協助 Continental 的規劃與營運團隊協作，以最佳化工廠佈局並規劃生產流程，預期可減少 10% 的維護工作量與停機時間。

全球電子製造商緯創資通透過整合 CAD 與製程模擬數據，打造出統一且具物理準確性的虛擬環境，以建立工廠數位孿生，提升員工效率並將施工時間縮短 50%。他們的團隊透過將數位孿生連接至邊緣端的 IoT 裝置，實現即時營運監控。

鴻海科技集團正在建立工廠數位孿生，以最佳化佈局、配置與設備擺放，大幅降低實體變更的成本並提升營運效率。這種方法讓該公司能在虛擬環境中訓練與測試機器人任務的 AI 應用，確保在實際操作中能精確執行並提升效能。

工業企業逐漸將 AI 整合至營運環節，希望打造更自動化和自主的設備。隨著這些轉變，營運團隊勢必成為遠端營運中心的核心。 相關團隊日益採用數位孿生來監控營運、深究系統和設施，並加速問題識別和決策制定。

Microsoft Azure 與 NVIDIA 合作開發了參考架構、Azure Arc Jumpstart 和公開 GitHub 資源庫，協助開發人員打造營運型數位孿生。開發人員可利用這些資源，將工業系統和生產環境的 3D 模型，與來自 Azure 物聯網操作平台和 Power BI 報告的即時資料串連起來。

自駕車和倉庫機器人等自主機器，需要大量感測器數據，才能進行充分訓練並為其運作的環境做好準備。

數位孿生是這些物理 AI 系統的起源。本身提供了解決 AI 開發人員常遇到的資料不足的方案，並可作為安全沙盒來生成合成資料，以及訓練、測試和驗證 AI 模型。以 Amazon Robotics 為例，其使用倉儲數位孿生來模擬與最佳化倉庫設計與物流流程。該公司利用這些環境生成大量寫實的合成資料集，以加速訓練、提升電腦視覺模型的準確度，並改善整體生產力。當模型部署至真實世界時，倉儲機器人能更有效地辨識物體並在設施中導航。

在汽車產業中，建立用於模擬的數位孿生對於訓練、測試與部署自駕車至關重要，但實現與現實相符的逼真度極具挑戰性。NVIDIA Omniverse 的自駕車模擬 Blueprint 有助於解決這一難題，能實現大規模、高逼真度的感測器模擬。透過這種基於 API 的參考工作流程，開發程式如 CARLA、MathWorks 與 Foretellix 能提供數位孿生並生成基於物理的感測器數據，用於相機、雷射雷達與毫米波雷達，進而強化自駕車的開發。

KION Group 正運用 Mega (NVIDIA Omniverse 的多機器人測試 Blueprint)，來訓練與測試其機器人代理程式，包括智慧型相機、堆高機與機器設備，讓這些系統可在虛擬環境中完成訓練後再部署至真實世界。透過模擬倉庫的營運，KION 得以確保順暢整合、減少部署風險並提升營運效率。

Delta Electronics 是全球電源與熱管理技術的領導者，運用數位孿生訓練電腦視覺與 AI 輔助的自動光學檢測 (AOI) 模型，能迅速偵測遺失元件或螺絲未對齊等缺陷，從而降低人工檢查的需求。

和碩聯合科技運用 NVIDIA Metropolis for Factories，來強化其 PCB 工廠的模擬、機器人作業與自動化生產檢測，透過小型資料集即達成 99.8% 的缺陷檢測準確率。

數位孿生正在革新下一代資料中心和 AI 工廠的設計與運作方式。透過 OpenUSD，工程師可整合並視覺化 CAD 資料集，達到物理上的準確性與精密性，並模擬例如氣流和冷卻系統的運作。使用數位攣生技術還能更快速地部署，並更高效、準確地最佳化資料中心設計，顯著提升資料中心開發的規劃與執行階段成效。

NVIDIA Omniverse Blueprint 專為 AI 工廠數位孿生設計，可讓開發人員建立統一的數位孿生，並在開始建設前，對 AI 資料中心的各個層面進行設計、模擬及最佳化。利用 OpenUSD 函式庫，工程師可匯總並視覺化來自所有設施元件的 3D 資料，實現即時且物理準確的模擬，促進傳統上孤立團隊的協作。這種方法可讓工程師立即測試設計變更、驗證冗餘並模擬失敗情境，大幅降低風險、節省時間，並為未來的新一代資料中心設計提供保障。

醫療機構正在外科手術準備等領域發現數位孿生強大的應用案例。外科醫生可利用多媒體工具預先排練手術，再結合數位孿生的協助，過渡至高度逼真的模擬情境練習。在神經外科中，這些數位模型是根據患者的大腦結構加以客製化，使外科醫生能在虛擬大腦上進行練習，準確複製患者的特定大小、形狀和病變位置。

模擬還採用 AI 演算法，提供安全的手術路徑，並預測腦組織在手術期間的反應。此外，手術室數位孿生可讓外科醫生沉浸於高度仿真的環境中，並獲得有關其表現的回饋。

智慧城市正運用科技解決複雜的城市挑戰，變革我們的生活方式。這些智慧城市系統利用監控攝影機、邊緣運算和 AI 的強大功能，深入探索城市生活的各個層面，包括停車問題、交通流量和犯罪模式。這些寶貴的資料讓城市規劃人員能做出明智的決策、將城市設計最佳化，並提升生活整體的品質。

數位孿生能無需抽象化地模擬系統層級的行為，滿足先進 5G 與 6G 網路的特殊需求。詳細的 3D 模型能準確模擬電磁波傳播，有助於對大量用戶與眾多基地台的極限情境進行壓力測試。

NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin 可精確模擬 5G 與 6G 系統，從單一基地台到整座城市，涵蓋軟體定義無線接取網路 (RAN)、用戶設備模擬器與真實地形特性。這讓研究人員能使用特定場址的資料，來模擬並建構基地台演算法，並即時訓練模型以提升頻譜效率。

數位孿生甚至可應用於氣候模擬和能源效率專案。

NVIDIA Earth-2 是一款氣候數位孿生雲端平台，旨在提升全球氣候與天氣的模擬與視覺化能力。此平台是 NVIDIA 應對氣候變遷導致的極端氣候對經濟與安全衝擊的整體行動之一。

透過運用 AI 代理模型，Earth-2 能產生從全球大氣條件到地區性天氣事件 (如颱風與亂流) 的互動式高解析模擬。Earth-2 可實現更快速與更精準的天氣預測，對於即時災難應變與規劃至關重要。

數位孿生正透過更精準與更快速的模擬與操作，大幅提升各產業的能源效率。

例如，緯創資通 利用 NVIDIA PhysicsNeMo 與 Omniverse，建立模擬測試場中氣流與溫度的數位孿生，將模擬時間從數小時縮短至數秒，能源效率提升達 10%，同時降低碳排放。同樣地，Siemens Energy 正加速餘熱回收鍋爐的模擬，減少潛在停機時間，並促進更永續的運算實踐。