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NVIDIA Omniverse赋能产品改进,迈向智慧零售新时代

丽台科技 来源:NVIDIA 2024-04-07 14:24 次阅读

Mode Maison 公司联合创始人兼首席执行官 Steven Gay 从一次失败的家具购物之旅中获得了创业的灵感。

Steven 在休斯顿长大,曾就读于得克萨斯大学,之后在纽约加入拉夫劳伦公司,成为该公司最年轻的概念设计师之一。有一次,他花了一整天时间挑选沙发,但最后以失败告终,这激发了他自己创业的灵感。

这次经历使他发现奢侈家居用品行业在采用数字技术,尤其是为消费者创造身临其境的互动体验方面,一直十分落后。

Steven 于 2018 年创立了 Mode Maison,希望能解决上述的难题,并为零售业的可扩展性、创造性以及生成式未来铺平道路。借助通用场景描述框架(OpenUSD)NVIDIA Omniverse平台,Steven 与 Mode Maison 首席技术官 Jakub Cech 以及 Mode Maison 团队一起,帮助改进并数字化从设计、制造到消费者体验的整个产品生命周期流程。

他们开发了一种名叫“全局材质外观捕捉”(Total Material Appearance Capture)的光度扫描系统。该系统利用现实世界中的嵌入式传感器,提供了一种无偏差、基于物理学的数字化材质的方法。

TMAC 可捕捉任何材质的专有数据以及成分,然后将其转化为作为单一真实来源的输入,可用于创建完全数字化的零售模型。借助该系统以及OpenUSDNVIDIA Omniverse,Mode Maison 的客户可以为任何材质或产品创建高精确度的数字孪生。

Steven 表示:“这让我们能够有效地简化并加快整个产品生命周期流程的完整集成,包括设计、生产、制造、消费者体验等。

利用数字孪生精简工作流并提高生产力

Mode Maison 曾在创建基于物理学、高度灵活且可扩展的数字材质时,遇到了巨大的挑战,尤其是在渲染复杂的材质和纹理,或将数字模型集成到连贯的多层环境中时。

Omniverse通过提供先进的渲染功能、物理模拟和可扩展的 AI 训练,为数字零售带来了新的可能性,帮助 Steven 和他的团队克服了这些挑战。

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在使用 Omniverse 和 OpenUSD 之前,Mode Maison 所使用的数字材质捕捉、建模和渲染的流程相互脱节,经常导致不一致、无法扩展或是互操作性极低。在集成Omniverse后,团队获得了精简而连贯的工作流,能够以更高的效率和更高的互操作性创建高保真的数字孪生。

团队主要使用 Autodesk 3ds Max 进行设计,并通过Omniverse 连接器导入 3D 数据。Steven 表示,OpenUSD在其工作流中越来越关键,尤其是在开发灵活的可组合、且可互操作的资产创建功能时。

这一经过增强的管线先通过 TMAC 采集高保真材质数据,然后将数据处理并转换成 OpenUSD 格式,以创建基于物理学且科学准确的高保真数字孪生。

Steven 表示:“在创建复杂、拥有多层功能且先进的数字材质方面,OpenUSD带来了前所未有的协作性和互操作性。它能够无缝集成各种数字资产,并在各种应用中保持保真度,这对于创建逼真的零售业交互式数字孪生至关重要。”

OpenUSDOmniverse加速了 Mode Maison 及其客户的产品推出,降低了构建和修改数字孪生的相关成本,并通过精简创建提高了生产力。

Steven 表示:“我们的工作成果代表着向无缝集成数字和物理现实的未来更进一步。这个变化不仅提高了消费者的参与度,而且减少了对物理原型的需求,并实现更加精准的制造,从而为更加可持续的商业实践铺平了道路。”

在谈到数字零售业新兴技术的发展时,Steven 表示,AI 将在创造超个性化设计、生产、采购和前端消费体验方面发挥核心作用,同时还将减少碳足迹,帮助实现一个更加可持续的未来零售业。



审核编辑:刘清

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原文标题:NVIDIA Omniverse 赋能产品改进,迈向智慧零售新时代

文章出处:【微信号:Leadtek,微信公众号:丽台科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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