计算机行业“智”造TMT系列之二十七暨CAE系列深度之四：Nvidia Omniverse，物理生成式AI入口，下一代“软核”

行业及产业 行业研究/行业深度 证券研究报告 计算机 2024 年 12 月 11 日 Nvidia Omniverse：物理生成式AI 入口，下一代“软核” 看好 ——“智”造 TMT 系列之二十七暨 CAE 系列深度之四 相关研究 《中望软件（688083）深度： 三大预期差，国产 CAD 领军重估！（“智”造 TMT系列之二十七） 》 2024/09/23 《索辰科技（688507）深度：机器人+民用+空间，三大预期差！（“智”造 TMT系列之二十五）》 2024/04/30 《索辰科技（688507）深度：CAE 核心探索者，先发优势有望产业整合》 2023/10/25 《国产 CAE 持续推进，有望迎来快速成长期-“智”造 TMT 系列之二十二》 2023/09/22 证券分析师 黄忠煌 A0230519110001 huangzh@swsresearch.com 林起贤 A0230519060002 linqx@swsresearch.com 李国盛 A0230521080003 ligs@swsresearch.com 杨海晏 A0230518070003 yanghy@swsresearch.com 崔航 A0230524080005 cuihang@swsresearch.com 研究支持 徐平平 A0230123060004 xupp@swsresearch.com 联系人 崔航 (8621)23297818× cuihang@swsresearch.com 本期投资提示： ⚫ CUDA 之后，Omniverse 或是 Nvidia 的下一代“软核心”。英伟达 2018 年推出首个具备 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支撑。 ⚫ 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、游戏等创作过程中被广泛应用，初代开放 Nucleus 接口的 3D 软件也主要包括 Autodesk MAYA 等创作类软件。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）Altair PhysicsAI 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）Ansys AVxcelerate Sensors 可以通过 NVIDIA Omniverse 进行访问。凭借Ansys 面向摄像头、激光雷达和雷达传感器的可预测准确的物理求解器，将增强用于场景生成的 NVIDIA DRIVE Sim 高保真、可扩展的 3D 环境。3）索辰科技 CAE AI 实现自然语言交互建模，调取系统中已经存储的海量模板，并通过自然语言进行简单交互修改；模拟实时变化的复杂物理场景，自动设置连续变化的温度、压力、流速等参数，为物理 AI 的实时环境模拟奠定基础。 ⚫ 风险提示：Nvidia 平台整合进度不及预期；人形机器人发展进度不及预期；平台化后软件公司收费不及预期；相关公司生成式 AI 进展不及预期；相关公司软件应用效果不及预期。 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页 共21页 简单金融 成就梦想 投资案件 结论和投资分析意见 英伟达将 Omniverse 布局为下一代“软核心”，验证在 GPU 快速发展背景下，工业端未来的 3D 设计、模拟仿真将成为科技发展重点。从泛娱乐发展到制造业使用的核心在于仿真能力的提升。 AI 的下一步是走向物理 AI，既包括在符合物理规律软件中对机器人、智能驾驶做算法验证，也包括通过生成式 AI 将符合物理规律的数据提供给端侧模型进行训练。 核心关注具备 3D 图形学能力、物理求解能力的厂商，未来有望发展成为机器人、智能驾驶领域的核心平台软件，主要包括 CAE、CAD 厂商及具备核心图像算法的公司。 原因与逻辑 Omniverse 或是 Nvidia 的下一代“软核心”。英伟达 2019 年推出 Omniverse作为 3D 的实时协作平台，核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。 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、游戏等创作过程中被广泛应用，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，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，解决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。智能驾驶、机器人对于物理 AI 需求相似：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。 有别于大众的认识 市场部分认为，人形机器人等发展尚不成熟，相关企业进展较慢。我们认为人形机器人是实现 AGI 的重要体现，在此之前机器狗、家居机器人等实际也会用到众多真实需求的仿真环境，因此作为支持类工具，具备物理 AI 能力的仿真环境将优先快速发展。 市场部分认为，英伟达作为 GPU 核心厂商，其具备重要的研发优势，已建立的Omniverse 平台对于现有 CAE 厂商等形成市场的挤压。我们认为，平台方更多是链接及底层硬件的调用，与传统 CAE 厂商是合作关系，核心