Nvidia 加大了在机器人和工业 AI 应用领域的投入，推出了 Omniverse 平台，并最近推出了 Mega，这是一个 Omniverse Blueprint 框架，用于创建数字孪生以运行这些应用。Nvidia 还投资了数字孪生初创公司，以推动这一努力。
台湾的 MetAI 开发了一种模型，可以利用 AI 和 3D 技术快速生成“SimReady”（模拟就绪）的数字孪生。通过将 CAD 文件转换为几分钟内即可使用的功能 3D 环境。
Nvidia 正在支持 MetAI 的第一轮融资，金额为 400 万美元的种子轮融资，这是芯片巨头首次投资台湾初创公司。本轮投资者包括 Kenmec Mechanical Engineering、Solomon Technology、SparkLabs Taiwan、Addin Ventures 和 Upstream Ventures。
物理 AI 的下一代技术被称为生成物理 AI，依赖于物理上准确的模拟环境来训练和验证用于自主系统的机器人，并在部署前构建操作 AI。MetAI 认为它所帮助创建的数字孪生将在这一过程中发挥关键作用。
“数字孪生长期以来被视为物理 AI 的进入障碍，因为开发需要数月至数年的时间。”MetAI 的 CEO 和联合创始人 Daniel Yu 在采访中表示。
MetAI 致力于为先进的半导体晶圆厂、智能仓库和自动化定制的 AI 驱动数字孪生。它还在 AI 启发的数字孪生环境中生成合成数据。
Yu 的联合创始人 Renton Hsu 有 3D 工程和 AI 的背景，在构建企业级 AI 软件应用时首次接触到了数字孪生技术。他发现这些技术可以作为一种实用的工作方案，在客户缺乏足够数据训练系统时使用。随后他意识到可以将同样的方法应用于 3D 系统，将 3D 技术与 AI 结合起来开发合成 AI 和 3D 解决方案，并与 Yu（后者带来了数字化转型项目的经验）以及另一位联合创始人 Dave Liu（COO）合作创立了 MetAI。
这一突破使 Hsu 成为了 Nvidia 运动中的“Jetson AI 大使”。
MetAI 的竞争对手包括为制造行业构建数字孪生技术的各种大小公司，如 Siemens Digital Industries、Dassault Systemes、Hexagon AB、Duality AI 和 Intagles。在合成数据领域，还有 Sky Engine 和 Scale AI 等公司。
MetAI 相信它拥有独特的做法。
“不同于侧重于运营效率或物联网集成的竞争对手，MetAI 利用生成模型和基于 AI 的布局来创建设计用于物理 AI 训练和实施的真实世界操作中的数字孪生。”Yu 表示，“这种方法不仅加速了数字孪生的创建过程，还确保其直接适用于高级自动化系统（如机器人），填补了模拟与现实之间的差距。”
MetAI 通过其 AI 启发的数字孪生环境生产人工数据。Yu 指出这使得用户能够根据特定的操作需求生成定制化的合成数据，促进 AI 训练和验证。“MetAI 不是创建孤立的数据集，而是构建动态虚拟世界（即世界模拟器），这些是真实世界的精确虚拟环境。”他说。
Nvidia 和 Kenmec 合作
这家两年多大的初创公司提供从垂直 AI 剂到数字孪生的各种产品，并已通过与制造和自动化行业的企业合作产生了收入。今年它预计从一个项目中获得 300 万美元的收入。收入来源包括项目收入、产品订阅费以及持续开发中的授权费用。
“Nvidia 与 MetAI 的整合代表了工业数字孪生和物理人工智能模拟领域的变革性一步。”Nvidia 公司发展经理 Nico Caprez 在一份声明中表示，“他们能够创建可扩展的环境来进行人工智能训练可能会为从制造到机器人等行业的标准设定新的标准。”
2023 年，MetAI 与 Kenmec 合作为自动化仓库创建了数字孪生。据称 MetAI 的技术将仓库数字孪生模拟所需的时间从数千小时缩短至仅仅三分钟，从而在运营和验证任务方面节省了大量成本。
凭借最新的融资，MetAI 计划扩大研发团队以加快其市场策略的发展与执行，并满足不断增长的需求。该公司还计划在 2025 年下半年将其总部迁至美国，并设立美国办事处。
“台湾为我们提供了一个测试场，在这里我们与台湾行业领导者合作将深厚的专业知识融入我们的模型中，确保我们的解决方案既强大又可扩展。”Liu 表示，“鉴于市场规模及对驱动型解决方案的需求，我们扩大美国市场的战略重点是提供点解决方案和端到端解决方案，包括 SaaS 提供商以及专为这些行业快速实施而设计的垂直人工智能代理。”
