4000多只机器狗在虚拟世界里乱跑，这是要出啥事儿吗？
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全球风口 丨 你的全球科技前哨侦察兵
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
数字孪生这个词或许对大家来说还很陌生，但它的时代已经到来了，正在渗透到各个行业中。
数字孪生的意思就像是一对双胞胎，不过一个是真实世界的，一个是和真实世界一模一样的虚拟复刻版。
把现实世界中的场景在虚拟世界中高度还原有什么用呢？很多朋友会联想到游戏领域，因为这可以让游戏更加真实。
当然游戏会成为数字孪生的一大应用，2019年巴黎圣母院因火灾受损，在修复时，就用到了游戏《刺客信条》中对这座大教堂高度还原的模型。
可如果只把数字孪生应用在游戏里，那就太大材小用了。在科技特训营十大技术趋势的课程中，我们详细介绍了英伟达的Omniverse平台，这款产品让数字孪生找到了商业价值。
目前英伟达利用Omniverse平台打造了一款Drive Sim软件，用来帮助汽车企业训练自动驾驶算法。原理很简单，就是在虚拟场景中，高度还原现实世界的路况元素，包括道路与标识，行人、其他车辆、乃至一些突发情况等等。
同时在汽车端也高度模拟自动驾驶汽车各种传感器的能力。如此，与其让汽车在现实世界中以每小时60公里的速度积累训练里程，不如在算力足够的条件下，在高度拟真的虚拟环境中，让几十上百辆车同时24小时不间断地训练，这样短时间内就可积累上亿公里的训练里程。
数字孪生技术的出现很可能让不少车企和自动驾驶企业长久以来所积累的里程优势荡然无存，也会让更多车企掌握自动驾驶能力。
然而，自动驾驶的训练依然只是数字孪生技术的冰山一角，一个低垂的果实而已。
我认为下一个，也是正在到来的应用场景是机器人训练。
波士顿动力是做机器人的高手，现在它们的人形机器人Atlas能跑能跳，能跨越障碍物，甚至还可以后空翻。但这款机器人从2013年还不能走路的初始版本，到现在的全能版本，也足足花了近8年时间。
现在的数字孪生技术可以让这一过程大大缩短。最近，瑞士苏黎世联邦理工大学的学者和英伟达合作，构造了一个超过4000只的虚拟机器狗的军团，把它们全部放到一个复杂地形的庞大虚拟世界中，让它们学习如何上下楼梯，以及在斜坡上保持平衡并行走的能力等。
令人震惊的是，在具体的试验中，仅仅经过20分钟，机器狗们就掌握了上下楼梯的能力。
由于这几千只机器狗都是按照真实机械构造建模而成，整个虚拟世界也完全遵循真实物理规则。实验人员把在虚拟世界中训练好的算法移植到他们真实的四足机器狗上后，这只原本举步维艰的机器狗瞬间就能上坡下坎、跨越障碍物了。
这就像电影黑客帝国中的女主角崔妮蒂（Trinity），原本不会开直升机的她，在她大脑被植入了相关技能后，立刻就能上手开飞机了。
要让这种算法达到移植即可使用的程度，难度其实相当高。要实现虚拟场景训练最重要的一点，就是对真实世界的高度还原，如果差异很大，训练出来的算法就不能很好的与现实拟合，也就失去了训练的意义。
而要达到高度仿真，首先要求的就是极高的算力，尤其是三维图像处理与AI相关的计算能力。其次，在软件领域，还需要有强大的建模工具，例如Epic Games的虚幻4引擎，以及整合了多种建模软件的Omniverse平台。
当这些条件逐渐成熟，自动驾驶的虚拟训练将只是一个开始，未来大量的硬科技产品都可以经过虚拟场景训练来获得智能水平的提升，在数字孪生的虚拟场景中训练和优化硬科技产品将一举解决训练的效率和成本问题。
并且在互联网时代，曾经只有软件产品才拥有的小步快跑，快速迭代的能力，如今可以通过数字孪生技术赋予给硬件产品了。
因为在实际生产出产品之前，就可以在虚拟环境中不断地优化升级，不必像以前的硬件产品，设计生产出产品之后，要进行调整和优化的话，已经生产出来的产品不能升级，只好重新生产，这样成本就太大了。
所以，从某种程度上来说，人工智能的虚拟场景训练，是硬科技产品开发的一次革命。
上周的科技特训营直播课程里，我们详细剖析了AI+云计算+大数据三者结合所带来的巨大机会，仿真环境虚拟训练只是其中的一块大蛋糕，此外还有很多属于中小企业的爆发性机会，欢迎大家前往收看。
以上就是今天的内容，更多产业深度分析和底层思考逻辑，会在“前哨科技特训营”里分享，欢迎关注微信公众号“全球风口”，报名加入。
王煜全要闻评论，我们明天见！
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