【大象云 · 寄语】
色彩与勾勒，总能以某种比例的委和达到满眼畅快，整个时空都被填满铺排，大大方方、干干净净、纯粹极致，而这往往便是英伟达全能宇宙Omniverse给人的直观感受。
仰望绚丽的感受之余，埋头思索询问如何通过拓展数孪认知、解放生产力。以数据为基础，以融合为手段，以交互为提炼，以破界为目的，Omniverse好似给出了一些思路，破局方法并非一块硬件、一类系统、一种场景的单一说辞，而是一种数据价值、融合淬炼的维度新始。
灵感，是预期内容与实际现实的认知重组，而由着Omniverse全能宇宙展示的漫漶思绪而牵引至未来具象的元宇宙生活，或许数字化的世界真正拥有了一支不朽竹笔，毛尖上沾满了数据颗粒，在现实与虚拟、冗杂与真相中铭刻物境、书写剧情。
【亚马逊KIVA · 跑出来的“智慧”】
2020年9月，亚马逊宣布全年营收超3500亿美元，为2017年营收的两倍有余。从手掌捧起的书本，到怀中持握的吉他，再到生活必须的大型家电，亚马逊一直都在寻求更加快速响应客户订单的交付方式，而基于算法、硬件、人为之间的融合调配，已经成为这家建立于1994年、最初货架选购的老牌企业的核心竞争壁垒。
不同于Google、Netflix信息流的带宽内容传递，实际物品的交付意味着商业流程和产业链条受限于物理条件的客观时空，因此自动化硬件的强机械力、人类智慧的识别判辩、重复计算的并行算法，成为了现实信息载体物件快速传递的关键保障。
2012年，KIVA物流机器人，亚马逊完成收购并持续投入至智慧仓储，而截至2020年，已经有超过20万台KIVA投入实际运营。这一个不高于30厘米的扁平机器人，可以以600公斤的承重、3英里/小时的配速，将指定的物品中转货架承托至指定分拣员的工作台上。
而通过地面方形间隔的二维坐标、中转货架底部的二维识别，上下双向扫描的KIVA物流机器人可以在智慧仓库中央系统的算法指引下，在物端和人端建立起一条交互的纽带，而无数的纽带构成得穿针引线不死叉，得益于Omniverse早期对于全景物流仓的整体模拟。
不同于人类构建解决思路、虚拟系统验证量化的模式，Omniverse公布能够承载的，是融合Revit、Catia、点云等多元异构的数据格式，将其标准其中而统一吐露，孪生镜像版的现实映射，并在如此映射场景中让虚拟的物流机器人、承载着试验性的物件参数，自行学习勾勒最佳的路径算法。
如果看待人类思路如“狄克斯特拉算法“”于有向无环，那么机器自我深度学习的过程，便是“贝尔马福德算法”对于负边权最短路径的考量。现实场景的虚拟还原，不再仅限于炫酷夺目的三维展示，亦不止步于统一观念的眼见为实，而更在于创造一个近乎零成本的情境，让人类的创造按元数学的基础思路，在试错迭代中找出一条真正现实可行的路径。
得益于无数的“试错”输入，真实的运营成效不断输出。亚马逊仓储物流目前可实现至少30-50％中转总量的提升，全美实现订单货物24小时的即时运达，生产运营效率如六西格玛般不断提升。仓储空间相交众千商业场景，地方不大却引发出了数字孪生的气势格局，数据的完整与试验的比照，幻实成虚的倒置与脱虚入实的最优，还有哪些领域可由数据颗粒来一一匹配、浮动建构？
【镜像中的镜像 · 双重数孪学习】
百事可乐Pepsi，在全球每天共计高达10亿多次的商品交易，其供应链的后勤补给依靠的是全球200多个区域中的600多个区域物流仓储中心紧密配合，而过往配合中的管理难点，便在于现实的情况信息无法上行直达决策，新晋的方法技巧难以下效落地基层。
解决方案根据时代阶段的需求而应运而生，通过全球物流仓储中心的全自动化标准，同样的数学关系可以让百事可乐的管理者第一次对全球规模的信息流予以直观的掌控，但是自动化机械的调整如同过往的功能机一样紧耦合，难以让集团公司根据不同区域的热点予以快速的响应调控，而阶段的选择便是顺应局势的导向，对自动化的核心数字予以更加智慧的升级。
智慧，来自于不断的刻意学习、逻辑提炼，而人工智能机器学习的基础便在于对存量数据进行试错迭代，但“存量”并非是刻意学习的唯一来源。在百事可乐的物流线路上，大量的新生产品不断推出，其中不乏包装各异、色彩各异、要求各异，而Omniverse通过对新产品“折旧”处理，从而达成人工智能系统后续深度学习而演绎特定算法的可能。
通过对百事物流中心、新产品自身、对应包装物等对象的基础数据集成，全域展开了人工智能学习的还原平台，以规模生产的状态最大程度模拟现实可能出现的工作环境。视觉深度学习，其镜头不再仅聚焦物理世界的真实画面，而是焦点点缀在“以假乱真”的数孪物流场景中，以虚拟的数据反补数孪的深度学习，迭代出不同产品对象应有的包装方式、流转分拣速率等关键判断。
数孪的应用步步为营，无需声张的厚实扩展更在宝马BMW的工厂中进阶展开。类似于亚马逊与百事可乐物流仓储的思路，智慧工厂的完整呈现使得宝马在Omniverse全生态数据集成的前提下，有了对重点环节、指定动线等自动化设备予以特殊环境模拟、自学习应对之策的可能。但是，人类的主观情绪及生理限制，仍然是流程中最大的不确定性之一。
察言观色、哄闹偏激等情绪行为，是人类本性和生活旅程或不可避免的起伏，而理性生产状态的方案设计如何考虑其中冗余的资源予以不确定性的对冲，其根本在于方案需要将人类的“本性”参数也考虑其中。
宝马BMW的整车装配，高度自动化下的效益考量，仍有大量工序由流水线工人完成，而通过全球性不同团队的协作，便可充分考量生产工具对于一线操作的友好程度。一方面，通过现实试验场景中、穿戴了全身高速传感器的真实人类工序操作，相关的躯干动作在Omniverse创建的虚拟工厂场景中对应呈现；另一方面，参照着人类躯干反馈的实时数据，工程师团队可即时对工作台、工具拜访位置、整车吊装线高度的设计等关键参数实时调整，并快速进行线下物理动态的验证。
通过动静虚实的互补融合，信息流真正在团队的思维中得到透明化的统一，边界的打破不仅仅推动了方案的修正，更关键在于其沉淀出了更多的人因数据，实现远超“简单站蹲、检验现场结构设计”功能的可能。Omniverse还原的孪生工厂，通过人因数据反馈的劳力持续时间、工伤发生几率、单位时间效能等关键人体生理数据，实现了对阶段时间中工厂整体产能的标准估计。
作为每年全世界产能愈250万辆、在15个国家分布31个工厂的汽车制造商，任何1％参数的调整而引发的资源整合，其直接、间接效益对于“宝马BMW”都将是十分可观的。
【大象云 · 结语】
元宇宙、数字孪生、多元空间等，都寄托着人们对于未来世界的憧憬，其中应有某个黄昏雨后的清爽、应有山光水色的异想、应有春夏秋冬的转换，但正如同现实的生活一样，其不仅有愿景的诗和远方，更应有解决眼前苟且、现实滞固痛点的解决方案。
英伟达创造的Omniverse，或许是未来信息流透明、数据无边界的一小步，而随着不同基础单元的创立，生态的延展和文化的形成也便是顺理成章的演绎，而反观当下的动作关键，可能便是更加执着于对数据颗粒的理解，更加卓越于多源异构的承托。
毕竟，虚实如钟表，皆由数字十二组成，何须申述求告其存在？
声明：本文所有文字版权均属大象云所有，任何媒体、网站或个人欢迎来访交流。如需转载、链接、转帖或以其他方式复制发表，请注明“稿件来源：大象云”。
