计算机行业市场前景及投资研究报告：TMT，CAE，Nvidia Omniverse，物理生成式AI入口.pdf

行

业

及

产

计算机

业

2024年12月11日NvidiaOmniverse：物理生成式

行

业AI入口，下一代“软核”

研

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究

行看好——“智”造TMT系列之二十七暨CAE系列深度之四

业

深

度

相关研究

本期投资提示：

《中望软件（688083）深度：三大预期

证差，国产CAD领军重估！（“智”造TMT⚫CUDA之后，Omniverse或是Nvidia的下一代“软核心”。英伟达2018年推出首个

券系列之二十七）》2024/09/23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

研《索辰科技（688507）深度：机器人+民

究用+空间，三大预期差！（“智”造TMT心是将传统的流程式3D制作转变成跨应用、跨设备的协同设计，将RTX硬件能力充分

报系列之二十五）》2024/04/30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

告《索辰科技（688507）深度：CAE核心探将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

索者，先发优势有望产业整合》支撑。

2023/10/25

《国产CAE持续推进，有望迎来快速成长⚫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

期-“智”造TMT系列之二十二》过程中被广泛应用，初代开放Nucleus接口的3D软件也主要包括AutodeskMAYA等

2023/09/22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

数据来进程持续训练。

⚫全球CAE公司快速布局，推出多层次AI应用。1）AltairPhysicsAI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）AnsysAVxcelerateSensors可以通过NVIDIAOmniverse进行访问。凭借

Ansys面向摄像头、激光和