自诞生之初，汽车就革新了人们的出行方式。在智能化时代，随着车端的功能日益丰富，消费者看待和使用汽车的方式也悄然发生着变化，汽车制造商们必须逐步吸纳数字化方案以保持足够的竞争力，重新定义自身和消费者的关系。同时，除汽车产品的智能化、网联化以外，一个更重要的议题是如何将数字化贯穿研、产、供、销全价值链，为传统的业务模式带来革命性变化，使汽车全价值链成本大幅降低，效率和质量显著提升。

       这其中，行业率先实践的先行者与跟随者之间的差距已日益显现，通过携手 NVIDIA 将AI前沿技术和加速计算解决方案应用到汽车研发、设计、生产制造乃至营销服务，部分行业领袖如比亚迪电子、小鹏汽车、理想汽车等已经加速推动了工作流程的数字化改进与创新。

连接虚实：NVIDIA Omniverse推动汽车全生命周期数字化

       NVIDIA Omniverse是一个包含API、服务和软件开发套件(SDK)的平台，使开发者能够为工业数字化构建基于生成式AI的工具、应用程序和服务。

       以设计新车型为例，以NVIDIA Omniverse平台为基础，汽车制造商可以在统一平台上构建汽车的数字孪生模型，对汽车结构建立逼真且物理级精确的实时渲染。通过 OpenUSD（Universal Scene Description，通用场景描述）技术，Omniverse 平台可连接不同职能部门的设计师和工程团队共同进行研发、测试、调整和共享，实现各种应用间的通用实时互操作性，极大地节约时间和成本。
 

       在生产制造环节，以智能装备和智能产线为核心的智能工厂建设也在如火如荼展开。借助 NVIDIA Omniverse、Isaac 机器人平台和 cuOpt 实时路径规划等微服务，汽车制造商能够完成多个自主移动机器人(AMR)、视觉AI智能体和传感器的仿真环境。通过这些物理级精确的数字孪生工厂，汽车制造商可以在无需物理原型或试验工厂的情况下，模拟生产线流程，进行供应链优化，了解工厂物流短缺和其他挑战的潜在影响，从而确定替代方案和优化措施，使工厂更加科学、智能和数字化。
 

在销售环节，面对消费者日益增长的个性化需求，NVIDIA 融合AI技术提供了高度配置的3D产品配置器。通过这些配置器，汽车制造商可以根据消费者的喜爱和偏好，以生成式AI的问答形式，实时展示消费者想要购买的车型外观、颜色以及车内智能座舱环境，通过虚拟现实让消费者提前感受定制化的车身、座舱和汽车性能等，带来充满时尚和个性化的购车新体验。
 

构筑智能工厂：比亚迪电子携手NVIDIA让移动机器人更智慧

       从某种程度而言，汽车可以被认为民用级别最复杂的工业产品之一，一辆整车的生产会涉及数百家供应商，由上万个零部件组成。特别是在总成车间，物流供给环环相扣，汽车智能工厂建设与仓储物流、生产协同息息相关。为了提升汽车总装效率、优化运输过程，比亚迪电子基于 NVIDIA Isaac 和 Omniverse 平台，开发了高阶自主移动机器人（AMR），加速物流应用的部署与优化。

       借助 NVIDIA Omniverse 平台，比亚迪电子还构建了工厂的数字孪生，利用数字资产实现工厂场景的快速、逼真复刻，在虚拟环境中优化工厂的整体布局、机器人开发和物流系统。例如在数字孪生工厂中进行 AMR 开发时，比亚迪电子借助 NVIDIA ROS Gazebo 对 AMR 的位姿、移动等功能进行高精度仿真，随即可以通过控制模拟中的参数实时控制实体 AMR，从而实现在虚拟工厂环境中快速部署多辆AMR，并进行车队的统一调度、管理与方案测试，完成物流路径规划，节约工厂规划成本。
 

       这并不是一个个案，宝马和梅赛德斯-奔驰同样也在使用 NVIDIA Omniverse 构建数字孪生虚拟汽车工厂。这些应用展示了在数字化转型过程中，汽车制造商可以如何将AI的力量运用到整个生产网络，从而节约成本，优化设施规划和高效率流程。

协同研发仿真：小鹏汽车基于 Omniverse 平台加速设计流程

       如同上文提到的，NVIDIA 凭借其在AI、图形处理和仿真技术方面的沉淀，帮助汽车制造商赋能销售与消费者个性化体验。今年发布的小鹏X9作为在SEPA2.0扶摇架构下首款打破MPV界限的大七座旗舰车型，借助 NVIDIA Omniverse 平台打造了逼真、物理级精确、实时渲染的车辆外观与内饰的可视化资产，实现了从产品设计到团队协作的优化创新。

通过 NVIDIA Omniverse 的实时渲染与光线追踪能力，小鹏汽车实现了汽车颜色和内饰变化的即时可视化，所呈现的车身涂料、内饰皮革、风格化装饰件和氛围灯等虚拟效果更加真实，帮助小鹏汽车在可控制的成本范围内，尽可能地满足用户需求，进而改进产品体验。
 
       更重要的是，基于 OpenUSD 技术，小鹏汽车的研发团队能够实现用于工业建模、渲染和3D特效的不同软件之间的连接与互操作性，让文件和材质格式不再需要经过繁复的转换。这让团队间的沟通协作更加高效，从而加速完成令人满意的汽车设计作品。

       在设计小鹏X9的过程中，Omniverse 平台并不会改变小鹏汽车设计团队的工作习惯，他们仍然可以在自己喜欢且擅长的3D软件程序中进行工作，然后通过专用的连接器将数据导入到Omniverse中，在统一平台上进行实时协作，完成创建、编辑、查询、渲染并生成数字孪生的API。

       从 Omniverse 平台发布之日起，NVIDIA 就在持续优化并拓展其API的接口能力，包括加速地理空间数据模型、度量组件、SimReady、OpenUSD规范等。例如在2024春季GTC大会期间，NVIDIA 就新发布了五个全新的 Omniverse Cloud API接口，汽车制造商未来将有机会更加轻松地把 Omniverse 的核心技术直接集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中：USD Render（生成OpenUSD数据的全光线追踪NVIDIA RTX渲染）、USD Write（让用户能够修改OpenUSD数据并与之交互）、USD Query（支持场景查询和交互式场景）、USD Notify（追踪OpenUSD变化并提供更新信息）、Omniverse Channel（连接用户、工具和世界，实现跨场景协作）。

云端结合：NVIDIA 助力理想汽车加快大模型应用落地

       近年来生成式AI的快速发展，多模态感知和大语言模型为汽车智能化带来全新的机遇。从功能层面来看，大模型在汽车智能化方面主要体现在智能驾驶和智能座舱，也是车企关注和用户体验的重点。

       作为中国新能源汽车制造商和造车新势力头部企业之一，理想汽车深耕自动驾驶领域，通过利用 NVIDIA AI Enterprise 云原生软件平台，对其自研发的快慢双系统智驾大模型 DriveVLM 整个模型进行推理加速，使视觉工作流从最初的每秒处理9帧画面提升到现在的每秒处理21帧画面。此外，借助全新的3D渲染技术 NVIDIA Instant NeRF，实现了车型之间数据的复用和适配。在 NVIDIA 的帮助下，理想汽车能够在系统之上优化数据的使用及生成，如对理想L9车型的数据进行重建和动态编辑，有效利用历史数据，提高了数据处理的效率和模型训练的泛化能力。

       而在智能座舱领域，NVIDIA GPU 强大的计算能力支撑了多模态认知大模型 Mind GPT 的训练和推理，使得理想汽车AI助手“理想同学”能够快速、准确地处理和响应用户指令，并提供有价值的回复。

       目前，NVIDIA 正在通过从云端到车端的全方位AI加速解决方案，助力理想汽车积极拥抱大模型，推进智能驾驶和智能座舱方面的技术创新。

小结

       如今，汽车行业已经步入了一个追求创新、性能和效率的新时代。汽车制造商需要加快自身数字化转型升级步伐，才能够在激烈的市场竞争中快人一筹，赢在起跑线。通过将物理世界的汽车产品、生产工艺和数字化的业务流程深度融合，NVIDIA 帮助汽车制造商在虚拟世界中完成了全生命周期的数字映射，并通过逼真、实时的模拟仿真来协同研发、优化流程、提升测试迭代效率，加速大模型与细分领域 know-how 的融合应用，完成基于数据驱动的全方位AI创新。

       对于汽车制造商而言，NVIDIA 旨在基于AI和 Omniverse 平台，实现高度的开放性、灵活性、可拓展性和计算性能。正如当初NVIDIA将GPU部署在工作站中加速仿真渲染等工作流程一般，如今NVIDIA 正携手全球领先的汽车制造商和ISV一起，将加快创新步伐、提升生产效率作为汽车行业数字化转型升级的方向，共同加速生成式AI、数字孪生等应用，翻开汽车全流程业务模式的创新篇章。