CES 2023에서 열린 NVIDIA 발표 스크립트입니다.
이전 게임은 제외하고 로봇과 자율주행 파트만 다루고 있었습니다.
로봇 플랫폼
잘, 제프. 노동력 부족과 유행의 영향으로 제조업, 소매업, 농업, 물류 창고, 배달, 의료 등 다양한 산업 로봇의 배치가 가속화했다.
디프·타라:제프 디프·타라. 노동력 부족과 팬데믹의 영향으로 인해 제조, 소매, 농업, 물류 및 창고, 배송 및 헬스케어와 같은 다양한 산업에서 로봇의 활용이 가속화되었습니다.
우리는 NVIDIA AI와 NVIDIA Omniverse위에 구축하여 5년 이상에 걸쳐서 NVIDIA Isaac라는 로봇 플랫폼을 개발했습니다.
로봇 공학의 과제는 크게 2가지로 나뉜다.
첫번째 카테고리는 로봇 또는 로봇 함대의 계속적인 개발과 운용입니다.
2번째 카테고리는 물리적인 로봇의 실행 시간입니다.
NVIDIA는 5년 넘게 NVIDIA Isaac이라는 이름의 로보틱스 플랫폼에서 NVIDIA AI와 NVIDIA Omniverse를 기반으로 작업해 왔습니다.
로보틱스 분야의 과제는 대체로 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
첫 번째 범주는 로봇의 지속적인 개발 및 운영입니다.
두 번째 범주는 물리적 로봇의 런타임입니다.
인기글
물리적인 로봇의 실행 시간은 매우 복잡하지만 처음의 카테고리 로봇 개발은 노력과 투자의 몇배나 많은 수의 것입니다.
우리는 이를 단순화하기 위한 툴을 체계적으로 추가하고 있습니다.
그 최대의 부분은 시뮬레이션으로, 이 프레젠테이션의 대부분은 Isaac Sim과 로봇 업계의 신상품 개발자가 어떻게 Isaac Sim을 사용하고 개발을 가속되고 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.
물리적으로 정확한 로봇 시뮬레이션은 로봇을 개발하고 시험하는 데 적합한 환경을 구축하기 위해서 많은 3D자산이 필요합니다.
그러나 많은 경우 3D에셋은 시각화 때문에 구축되어 있고 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 하고 있지 않습니다.
Isaac Sim Ready Assets는 이 문제에 대처합니다.
물리적 로봇의 런타임을 구축하는 것은 매우 복잡하지만, 첫 번째 범주의 로봇 개발 및 운영에는 그 몇 배의 노력과 투자가 필요합니다.
이를 단순화하기 위해 도구를 체계적으로 추가했습니다.
이것의 가장 큰 부분은 시뮬레이션이며 이 프리젠테이션 대부분은 Isaac Sim과 로보틱스 업계의 혁신가들이 Isaac Sim을 사용하여 어떻게 개발을 가속화하였는지에 대해 다룰 것입니다.
로봇을 개발하고 테스트하기 위해 물리적으로 정확한 로보틱스 시뮬레이션에는 적절한 환경을 구축할 수 있도록 수많은 3D에셋이 필요합니다.
하지만 3D에셋은 물리적으로 정확한 시뮬레이션이 아니라 시각화를 위해 제작되는 경우가 많습니다.
Isaac Sim Ready에셋은 이 문제를 해결합니다.
레프리케ー타은 합성 데이터 생성의 툴입니다.
자동 라벨 부착 합성 데이터에서 실세계의 라벨화 데이터를 증강하면 AI모델의 정확도가 크게 향상하고 AI모델을 작성하는 시간이 단축됩니다.
사전에 훈련된 모델과 TAO툴 키트는 AI모델을 신속히 훈련, 적응, 최적화하는 멋진 출발점이 됩니다.
수천대가 아니더라도 수백대의 로봇을 운용 하는 데는 정확하고 역동적인 경로 계획이 필요합니다.
NVIDIA CuOpt는, 레이아웃 프로그램과 실시간 경로 최적화에 사용됩니다.
마지막으로 물리적인 로봇의 런타임의 2번째 카테고리에 대해서 우리는 ROS커뮤니티와 협력하고 Isaac ROS를 가속화하기 위해서 임하고 있습니다.
로봇의 생태계는 크게 복잡하고 업계 전체에 걸치고 있습니다.
NVIDIA Isaac플랫폼의 폭과 깊이를 넓히면서 채용은 계속 늘어나고 있습니다.
Replicator는 합성 데이터 생성을 허브로 만들기 위한 툴입니다.
자동 레이블이 지정된 합성 데이터로 실제 레이블이 지정된 데이터를 보강하면 AI모델 정확도가 크게 향상되고 AI모델 생성 시간이 줄어듭니다.
사전 트레이닝된 모델과 TAO툴킷은 AI모델을 빠르게 훈련시키고, 적용하고, 최적화할 수 있는 훌륭한 출발점을 제공합니다.
100~1,000대의 로봇을 운용하려면 정확하고 역동적인 경로 계획이 필요합니다.
NVIDIA CuOpt는 레이아웃 설계와 실시간 경로 최적화에 사용됩니다.
마지막으로, 물리적 로봇의 런타임이라는 두 번째 범주에서 NVIDIA는 Isaac ROS를 가속화하기 위해 ROS커뮤니티와 협력하고 있습니다.
로보틱스 에코시스템은 크고 복잡하며 산업 전반에 걸쳐 있습니다.
NVIDIA Isaac플랫폼의 폭과 깊이가 확장됨에 따라 플랫폼 채택률이 계속 증가하고 있습니다.
100만명이 넘는 개발자와 1000여개 기업이 플랫폼의 1개 또는 복수의 부분을 활용하고 있습니다.
올해는 CES에서 우리의 생태계 파트너의 몇개를 볼 수 있습니다.
John Deere, Skydio, Agrist, Gluxkind, Cepton, Soul Robotics도 혁신상을 수상하고 있는 파트너입니다.
최근 우리는 Isaac Sim을 클라우드 상에서 유효하게 했습니다.
어떤 구름에서도 당신의 선택. 백만 명이 넘는 개발자와 1,000개 이상의 기업이 플랫폼의 하나 이상의 부분을 활용하고 있습니다.
올해 CES에서 여러 에코시스템 파트너를 볼 수 있습니다.
John Deere, Skydio, Agrist, Gluxkind, Cepton및 Soul Robotics는신들 입너 는트 NVIDIA, Isaac Sim, Isaac Sim및 Cepton의 차례로 선택합니다.
어떤 클라우드든지 선택할 수 있습니다.
이로써 Isaac Sim은 더 접근하기 쉽고 확장성이 있어 공동 작업이 가능하게 되었습니다.
개발자는 PC또는 워크 스테이션의 기능에 의해서 제한되지 않게 되었습니다.
Isaac Sim의 모든 기능에 액세스 하려면 브라우저에서 클라우드를 1회 클릭합니다.
수천개의 로봇을 동시에 시뮬레이트 할 수 있는 것은 시뮬레이션의 분명한 이점 1개입니다.
엔지니어는, 클라우드 상에서 가상 로봇의 여러 인스턴스를 생성할 수 있습니다.
이 확장성의 과제에 대처할 뿐 아니라 Isaac Sim은 1개의 인스턴스에서 복수 로봇의 시뮬레이션할 예정입니다.
로봇의 개발은 다 학제적인 대처입니다.
기계 공학자 전기 공학자, 컴퓨터 과학자, AI기술자가 이 로봇을 만든다.
Isaac Sim을 클라우드에 도입함으로써 이들 팀은 전 세계에 존재하고 효율적인 협업을 실현할 수 있습니다.
이로 인해 Isaac Sim은 더욱 접근성 높고 확장 가능하며 협업할 수 있게 되었습니다.
개발자는 더 이상 PC또는 워크스테이션의 기능에 의해 제한되지 않으며, 브라우저의 클라우드를 한 번 클릭하여 Isaac Sim의 모든 기능에 액세스할 수 있습니다.
수십, 수백 개의 로봇을 병렬로 시뮬레이션하는 기능은 시뮬레이션에서 명백한 이점 중 하나입니다.
엔지니어는 클라우드에서 가상 로봇의 여러 인스턴스를 생성할 수 있습니다.
Isaac Sim은 이 확장성 문제를 해결하는 것 외에도 단일 인스턴스에서 여러 로봇의 시뮬레이션도 다룰 예정입니다.
로봇 개발은 여러 학제 간의 활동입니다.
기계 엔지니어, 전기 엔지니어, 컴퓨터 과학자 및 AI엔지니어가 함께 모여 로봇을 제작합니다.
Isaac Sim을 클라우드에서 사용함에 따라, 이 팀들은 세계 곳곳에 흩어져 있어도 계속해서 효율적으로 협업할 수 있습니다.
시뮬레이션은 로봇 공학 프로젝트의 라이프 사이클 전체에서 중요한 역할을 맡고 있습니다.
우리의 파트너는 디지털 트윈을 만들기 위해서 Isaac sim을 사용하고 있습니다.
Isaac Sim은 우리가 말한 모든 이점 때문에 필요한 로봇 개발 툴로 급속하게 되고 있습니다.
많은 주요 로봇 기업이 아이작·심을 활용하고 사실상 최초로 개발되며 테스트된 물리적 로봇을 배치하고 있습니다.
시뮬레이션은 로보틱스 프로젝트의 라이프 사이클 전반에 걸쳐 중요한 역할을 합니다.
NVIDIA파트너들은 Isaac sim을 사용하여 디지털 트윈을 만들고 있습니다.
Isaac Sim은 지금까지 이야기한 이점을 허브로 만들기 위한 필수 로보틱스 개발 도구로 빠르게 발전하고 있습니다.
업계를 이끌어나가고 있는 수많은 로보틱스 기업들이 Isaac Sim을 활용하고 있으며 먼저 가상으로 개발하여 테스트를 거친 물리 로봇을 배포하고 있습니다.
텔레 프레젠스는 일본의 편의점 300점포에 음료 재입고 로봇을 배치했습니다.
Telexistence는 일본의 편의점 300곳에 음료수 재고 관리 로봇을 배포했습니다.
Deutsche Bahn is training AI models to handle very important but unexpected corner cases that happen rarely in the real-world. Deutsch Bahn은 현실에서는 매우 중요하지만 거의 발생하지 않는 뜻밖의 코너 케이스를 처리하도록 AI모델을 훈련하고 있습니다.
Sarcos is developing pick and place robots for solar farm installation. Sarcos는 태양광 설치를 위한 픽 앤드 플레이스 로봇을 개발하고 있습니다.
Ready Robotics는 Isaac Sim과 함께 산업용 로봇 프로그래밍을 가르치고 있습니다.
Ready Robotics는 Isaac Sim을 통해 산업용 로봇의 프로그래밍을 가르치고 있습니다.
Festo uses Isaac Cortex, a tool in Isaac Sim, to simplify programming for Cobot skills and transfer from sim-to-real. Festo는 Isaac Sim의 도구인 Isaac Cortex을 사용하고 고 봇 기술을 위한 프로그래밍을 단순화하고 시뮬레이션에서 현실로 이동합니다.
FlexivisusingReplicator for synthetic data generation to train AI models.Flexiv는 합성 데이터 생성을 위해서 Replicator를 사용하여 AI모델을 훈련하고 있습니다.
Universal Robots는 클라우드에서 엔드 오퍼레이터를 훈련하기 위해서 Isaac Sim를 인재 육성에 사용하고 있습니다.
Universal Robotics는 인력 개발에 Isaac sim을 사용하여 클라우드에서 최종 운영자를 교육합니다.
Fraunhofer는 Isaac Sim의 물리적으로 정확하고 완전한 충실도 가시화 기능을 사용하여 고도의 AMR을 개발하고 있습니다.
Fraunhofer는 물리적으로 정확하고 충실도가 매우 높은 Isaac Sim의 시각화 기능을 사용하여 고급 AMR을 개발하고 있습니다.
오늘, 아이작·심 다음의 자료를 발표하겠습니다.
새로운 기능에는 카메라와 라이더의 서포트가 개선되고 실제 성능을 보다 정확하게 모델화할 수 있습니다.
새로운 컨베이어 구축 도구 시뮬레이션 환경에 유저를 추가하기 위한 유틸리티, 새로운 SIM대응 창고 자산의 컬렉션 및 다수의 인기 로봇이 사전에 통합되어 있습니다.
이 릴리스에서는, ROS 2 Humble및 Windows의 서포트가 업그레이드됩니다.
로봇 연구자 때문에 로봇 조작 환경을 제공하는 Orbit라는 새로운 툴을 소개합니다.
또 강화 학습 때문에 Isaac GYM을 개량하고 공동 로봇 프로그래밍을 위해서 Cortex를 갱신했습니다.
더 많은 새로운 기능이 있는 리스트는 상당히 길지만, 새로운 Isaac Sim의 모든 사람에게 뭔가가 있다고 말할 뿐 충분합니다.
우리는 로봇 공학을 발전시키고 세상 누구보다 많은 투자를 하는 것에 관여하고 있습니다.
우리는 물리적인 로봇을 배치할 때마다 1억 100만배의 수의 가상 로봇을 구할 수 있습니다.
로봇용 NVIDIA Isaac플랫폼은 그 능력에 급속한 성장을 이어가고 있어 그 결과로서 채용되었습니다.
조만간 더 획기적인 것을 말씀 드릴 것을 기대하고 있습니다.
그런데, Ali은 자동 운전 차에 대해서 말씀 드릴게요. 오늘 저희는 Isaac Sim의 후속 릴리스를 발표하려고 합니다.
새로운 기능으로, 실제 성능을 더 정확하게 모델링할 수 있도록 카메라와 라이다 지원이 개선되었습니다.
또한 새로운 컨베이어 구성 도구, 사람을 시뮬레이션 환경에 추가하는 새로운 유틸리티, 새로운 시뮬레이션 준비를 갖춘 창고 자산 컬렉션, 사전 통합된 다수의 인기 로봇 등이 추가됩니다.
ROS개발자를 위해, 이 릴리스는 ROS 2 Humble및 Windows에 대한 지원을 업그레이드합니다.
로보틱스 연구원들을 위해, NVIDIA는 매니퓰레이터 로봇(Manipulator robots)을 허브로 만들기 위한 운영 환경을 제공하는 Orbit이라는 새로운 도구를 소개합니다.
강화 학습을 허브로 만들기 위한 Isaac GYM도 개선했습니다.
또한 협업 로봇 프로그래밍을 위해 Cortex를 업데이트했습니다.
더 많은 새로운 기능이 있으며, 목록은 다소 길지만 새로운 Isaac Sim이 모든 사람에게 이점을 제공한다는 것을 말씀드릴 수 있습니다.
NVIDIA는 로보틱스의 발전을 위해 최선을 다하고 있으며 전 세계의 그 누구보다도 많은 투자를 하고 있습니다.
NVIDIA는 모든 물리적 로봇이 배포될 때마다 천 배에서 백만 배 더 많은 가상 로봇을 보유하게 될 것입니다.
NVIDIA의 로보틱스용 Isaac플랫폼은 그 기능이 계속해서 빠르게 성장하고 있으며, 그 결과채택률도 높아지고 있습니다.
가까운 미래에 더욱 획기적인 소식을 전해드리겠습니다.
다음으로 Ali가 자율주행차 대해 말씀드리겠습니다.
자율주행잘 Deepu. 자동 운전 차의 개발은 현대의 가장 복잡한 AI과제의 1개입니다.
소프트웨어 개발과 테스트에 사용되는 데이터 센터 내의 AI공장과 차 안에는 AI컴퓨터의 2대가 필요합니다.
더 큰 컴퓨터는 클라우드 내의 AI데이터 센터입니다.
아리·꽃게:디 푸 디 푸. 자율주행 자동차 개발은 우리 시대의 가장 복잡한 AI과제 중 하나입니다.
이를 위해서는 두 대의 컴퓨터가 필요합니다.
소프트웨어 개발과 테스트에 사용되는 데이터센터의 AI팩토리와 자동차 안에 있는 AI컴퓨터입니다.
둘 중에 더 큰 컴퓨터는 클라우드상의 AI데이터 팩토리입니다.
OEMs need to process massive amounts of data collected from their fleet, and then curate, label, and train their AI self-driving software models.OEM기업은 자동차 모델로부터 수집되는 엄청난 양의 데이터를 처리한 뒤 AI자동 운전 소프트웨어 모델을 큐 레이팅, 레ー브 링 및 훈련해야 합니다.
NVIDIA의 Drive Sim을 사용하면 이 자동 운전 소프트웨어를 디지털 트윈으로 매일 수백만의 시나리오에서 테스트 및 검증할 수 있습니다.
이 소프트웨어는 모두, 클라우드 내의 NVIDIA DGX및 OVX서버상에서 동작합니다.
현재 NVIDIA DRIVE는 풀 스택 자동 운전과 조종실 애플리케이션 소프트웨어의 가구를 제공하고 있습니다.
여기에는 운영 체계, 미들웨어, 주차, 자동 운전 및 다양한 차내 조종석 애플리케이션이 포함됩니다.
NVIDIA는 클라우드 내의 완전한 AI데이터 공장에서 차 안에서 가동하는 풀 소프트웨어 스택까지 업계의 엔드 투 엔드로 지원하는 유일한 기업이라는 점에서 독특합니다.
NVIDIA을 Drive Sim용 사에게 보내는 답장, 일을 백리고 있습니다.
NVIDIA의 DRIVE Sim면에서 들어요. DXG. 이제 차량 컴퓨터에서 NVIDIA DRIVE가 풀 스택 자율주행 및 운전석 애플리케이션 소프트웨어 제품군을 제공합니다.
여기에는 운영 체제, 미들웨어, 주차, 자율주행 및 다양한 차량 운전석 애플리케이션이 포함됩니다.
NVIDIA는 클라우드상의 전체 AI데이터 팩토리에서부터 자동차에서 실행되는 전체 소프트웨어 스택에 이르기까지 전체 산업 전반에 걸쳐 지원을 하는 유일한 기업이라는 점에서 독보적입니다.
전통적인 차량 아키텍처는 차 안에서 거의 100대의 다른 컴퓨터와 함께 매우 분산하고 있습니다.
파워 시트와 창문, 조종석 디스플레이 드라이버 감시 시스템, 주차장이나 자동 운전 애플리케이션 사용의 컴퓨터가 있습니다.
NVIDIA DRIVE플랫폼은 소프트웨어 정의 차량의 아키텍처를 심플화 및 일원화하도록 설계되고 있습니다.
이로써 소비 전력과 비용을 절감하며 퍼포먼스와 기능을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다.
기존의 차량 아키텍처는 매우 분산되어 있습니다.
즉, 자동차에는 거의 100가지에 달하는 컴퓨터가 있습니다.
전원 시트 및 창문, 운전석 디스플레이, 운전자 모니터링 시스템, 주차 및 자율주행 애플리케이션을 허브로 만들기 위한 컴퓨터들이 있습니다.
NVIDIA DRIVE플랫폼은 소프트웨어 정의 자동차의 아키텍처를 단순화하고 중앙 집중화하도록 설계되어 에너지 소비와 비용을 줄이는 동시에 성능과 기능을 향상할 수 있습니다.
We recently announced our DRIVE Thor SoC. It’s the first advanced robotics central computer that NVIDIA has built with the safety and security required to allow multiple vehicle applications to run in parallel. NVIDIA는 최근에 DRIVE Thor SoC를 발표했습니다.
이는 NVIDIA가 여러 자동차 애플리케이션을 병렬로 실행할 수 있도록 하기 위한 안전과 보안에 기초하여 구축한 최초의 고도의 로보틱스 중앙 컴퓨터입니다.
Thor를 사용하면, OEM업체는 자사의 차량을 재설계하고 전 제품에 걸쳐서 아키텍처 상 호환성 있는 고성능 컴퓨터 및 센서 스위트를 제공합니다.
자동차 업계는 동시에 2가지 기술적 혼란을 겪고 있습니다.
전기화로 OEM업체는 차량을 처음부터 다시 설계하고 에너지 효율을 향상시킬 수 있습니다.
또 자동 운전과 고도의 AI조정석의 발전에는 AI소프트웨어 개발과 데이터 팩토리 운영에 큰 투자가 필요합니다.
Thor를 통해 OEM은 차량 전체를 설계상 호환되는 고성능 컴퓨터 및 센서 제품군으로 재설계할 수 있습니다.
자동차 산업은 동시에 두 가지의 기술 변화를 경험하고 있습니다.
전기화는 OEM에게 에너지 효율성을 위해 처음부터 자동차를 재설계할 수 있는 기회를 제공합니다.
또한 자율주행 및 고급 AI운전석의 발전을 위해서는 AI소프트웨어 개발 및 데이터 공장 운영에 많은 투자가 필요합니다.
이 두개의 혼란은 아직 시작했어요. 현재는 자동차의 약 10%또는 연간 1,000만대를 차지하고 있습니다.
향후 10년간 이 기회는 거의 10배로 확대될 것입니다.
기본적으로 모든 차량이 전기 자동차로 자동 운전을 서포트합니다.
Automotive에는 2개의 대조적인 전략과 비즈니스 모델이 있습니다.
전통적으로 자동차 OEM은 차를 판매하는 사업을 해왔습니다.
이런 생각에서 그들은 생산 날짜에 최적인 상태를 유지하는 데 집중하는 차를 만듭니다.
이들 OEM업체들은 엔트리 카의 기본적인 컴퓨터와 센서 세트, 미드 세그먼트 카의 평균적인 컴퓨터, 고급차에 풍부한 센서 세트를 탑재한 하이엔드 컴퓨터를 지정하고 있습니다.
이들 OEM을 추적하는 주요 지표는 연간 판매량, 판매된 해의 자동차 총 이익입니다.
이러한 두 가지 변화는 이제 막 시작되고 있습니다.
현재 이러한 변화는 전체 자동차의 약 10%, 혹은 연간 1,000만 대에 해당되는 내용입니다.
향후 10년간 이 기회는 거의 10배로 증가할 것입니다.
본질적으로 모든 자동차가 전기차가 되어 자율주행을 지원하게 될 것입니다.
자동차 업계에는 서로 대비되는 두 가지의 전략과 비즈니스 모델이 있습니다.
일반적으로 자동차 OEM기업들이 차량 판매 업무를 해왔습니다.
이같은 유형의 사고 방식으로, OEM기업들은 생산 날짜를 위해 최선을 다하는 데 초점을 맞추고 차량을 만듭니다.
이 OEM기업들은 보급형 자동차에 대한 기본 컴퓨터 및 센서 세트, 중급 차량의 평균 컴퓨터, 프리미엄 자동차에 풍부한 센서 세트가 장착된 하이엔드 컴퓨터를 지정합니다.
이러한 OEM기업들이 트래킹하는 주요 지표는 1년 동안 판매된 자동차의 수와 그 해 자동차 판매로 인한 총 이익입니다.
현재 자동차 업계는 함대 운용에 대한 변혁을 겪고 있어요. 이에 대조적인 생각과 노하우가 필요하다, 근본적으로 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 합니다.
이들 OEM업체는 길거리에 설치된 차의 베이스가 그 차의 수명을 넘어 기능과 기능을 최적으로 개선하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.
이 비즈니스 모델은 고객에게 1만달러 이상의 가치를 초래할 가능성과 OEM에 추가 소프트웨어 수익을 가져옵니다.
이제 자동차 산업은 차량 운영의 변화를 거치고 있습니다.
이를 위해서는 색다른 사고 방식과 노하우가 필요하며, 이는 근본적으로 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 합니다.
OEM기업들은 도로 위에 있는 자동차들과 이러한 자동차들의 수명 주기 동안 어떻게 그 기능을 더욱 향상시킬 것인가에 초점을 맞출 것입니다.
이 비즈니스 모델은 고객에게 1만 달러 이상의 가치와 OEM기업들에게는 소프트웨어에서의 추가적인 수익이라는 잠재력을 제공합니다.
NVIDIA DRIVE플랫폼은 오픈에서 프로그램하기 쉽게 개발되고 있습니다.
자동 차 에코 시스템의 수백 씩의 다양한 파트너가 당사의 플랫폼에서 SW를 개발하고 있다고 자랑스럽습니다.
여기에는 새 에너지 차를 제조하는 상위 30개 OEM중 20개, 업계 톱의 Tier 1및 ISV의 많은 트럭 운송 및 RoboTaxi대형 10곳 중 8개사가 포함됩니다.
NVIDIA DRIVE플랫폼은 개방적이고 프로그래밍하기 쉽도록 개발되었습니다.
NVIDIA는 자동차 에코시스템 내 수백 개의 다양한 파트너가 플랫폼에서 소프트웨어를 개발하고 있다는 것을 자랑스럽게 생각합니다.
여기에는 신에너지 자동차를 제조하는 상위 30개 OEM중 20개, 업계 최고의 업체들과 ISV업체들, 그리고 가장 큰 트럭 및 RoboTaxi회사 10개 중 8개 기업이 포함되어 있습니다.
오늘 세계 최대의 테크놀로지 제조 업체인 서비스 프로바이더인 Foxconn과 파트너쉽을 발표할 수 있기를 기쁘게 생각합니다.
Foxconn은 최첨단의 AV기술뿐 아니라 전기 레인지를 선도하는 NVIDIA DRIVE Hyperion플랫폼을 기반으로 전기 자동차를 구축하는 동시에 발매까지 시간을 단축한다.
차세대 자동차가 자율적이고 전기적으로 되면서 실내는 이동 가능한 생활 공간에 변화하고 가정에서도 같은 엔터테인먼트가 제공되는 것은 분명합니다.
GeForce NOW와 NVIDIA의 획기적인 스트리밍 서비스가 어떻게 게임을 플레이하는지에 대해서는 이미 이야기하고 있습니다.
오늘 세계 최대 기술 제조업체 및 서비스 제공업체인 Foxconn과의 파트너십을 발표하게 되어 매우 기쁩니다.
Foxconn은 NVIDIA DRIVE Hyperion플랫폼을 기반으로 전기 자동차를 제작할 예정입니다.
최고의 전기 제품과 최첨단 AV기술을 활용하는 동시에 시장 출시 시간을 단축할 것입니다.
차세대 자동차가 자율주행 및 전기차가 되면서 내부는 이동형 거실 공간으로 바뀌어 집과 동일한 엔터테인먼트를 이용할 수 있게 된다는 것은 분명합니다.
이미 GeForce Now에 대해 이야기했으며, NVIDIA의 혁신적인 스트리밍 서비스가 게임을 플레이하는 방법을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 이야기했습니다.
오늘 GFN이 차내의 스크린에 등장하고 있음을 알립니다.
GeForce NOW는 클라우드 상 게임용 슈퍼 컴퓨터를 탑재하고 있어 세계 최대의 디지털 게임 스토어에 접속하고 있기 때문에 사용자는 특별한 기기를 필요 없이 인터넷 대응 차를 포함한 모든 장치로 스트리밍 됩니다.
오늘 NVIDIA는 GFN이 자동차의 스크린에 도입된다는 사실을 발표합니다.
클라우드의 게이밍 슈퍼컴퓨터에 기반한 GeForce NOW는 세계 최대의 디지털 게임 스토어에 연결되므로 사용자는 인터넷 지원 자동차를 포함한 모든 디바이스에서 특수 장비 없이 스트리밍할 수 있습니다.
충전 중에 최대의 게임을 스트리밍 뛰거나 가족을 마중 가거나, 뒷좌석에서 아이들을 즐겁게 하거나 할 수 있습니다.
1500이상의 게임을 플레이할 준비가 되어 있기 때문에 승객은 온라인에서 수백만의 다른 PC게이머와 최고의 게임 타이틀을 즐길 수 있습니다.
게임과 인포테인먼트에서의 NVIDIA의 전통을 결합시킴으로써 우리는 승객이 편안하고 즐기기 위한 차재 체험을 다시 상상하고 있습니다.
충전을 하면서 대작 게임을 스트리밍해서 플레이하고, 가족을 데리러 갔을 때 기다리는 시간을 활용하고, 뒷좌석에 앉은 아이들을 즐겁게 해줄 수 있습니다.
플레이 가능한 1,500개 이상의 게임을 통해 온라인으로 수백만 명의 다른 PC게이머와 함께 최고의 타이틀을 즐길 수 있습니다.
NVIDIA는 게이밍과 인포테인먼트 분야에서 발전해온 기술력을 결합하여 승객들이 긴장을 풀고 즐거운 시간을 보낼 수 있는 자동차 경험을 새롭게 만들 것입니다.
오늘은 몇몇 드라이브 파트너가 GeForce NOW를 통합하고 있음을 말씀 드릴 것을 기대하고 있습니다.
BYD, Hyundai Motor Group, Polestar은 모두 NVIDIA와 협력하고 방대한 게임 타이틀의 카탈로그를 차로 즐길 수 있습니다.
오늘, 여러 DRIVE파트너가 GeForce Now를 통합하고 있다는 내용을 발표하게 돼서 기쁩니다.
BYD와 Hyundai Motor Group, 그리고 Polestar는 모두 NVIDIA와 협력하여 방대한 게임 타이틀 카탈로그를 자동차에서 즐길 수 있도록 지원하고 있습니다.
과거에는 자동 운전 차 개발과 테스트에서 메타 버스가 얼마나 중요한지를 나타내고 왔습니다.
Omniverse를 기초로 구축된 DRIVE Sim은 복잡한 시나리오를 안전하게 소개할 수 있도록 도로의 디지털 트윈을 작성할 수 있습니다.
오늘 저는 메르세데스·벤츠가 보다 효율적인 생산 설비를 계획하는 구축하기 위해서 이 같은 디지털 트윈 기술을 사용했음을 발표하겠습니다.
한번 봅시다.
전에 자율주행 자동차의 개발과 테스트에서 메타버스가 얼마나 중요한지 보여드린 적이 있습니다.
Omniverse에 구축된 DRIVE Sim을 통해 AI자동차가 복잡한 시나리오에서 안전하게 주행할 수 있도록 도로의 디지털 트윈을 만들 수 있습니다.
오늘 NVIDIA는 Mercedes-Benz가 이 디지털 트윈 기술을 사용하여 보다 효율적인 생산 시설을 계획하고 건설하고 있음을 공개합니다.
함께 보시죠.[비디오 43:10]NVIDIA Omniverse는 확장성이 뛰어난 엔드 투 엔드의 플랫폼이며, 모든 업계가 과학 연구 인프라 제품 설계, 아키텍쳐 등의 때문에 디지털 트윈을 구축 및 운용할 수 있습니다.
현재 메르세데스·벤츠는 소품을 사용하여 새로운 생산 및 조립 설비를 최적화하고 있습니다.
차를 만들려면 수천명의 부품과 노동자가 필요하고 모든 것이 조화하고 움직입니다.
Omniverse에서 작성된 디지털 트윈을 사용하여 현재의 생산을 중단하지 않고 새로운 모델 조립 라인을 시뮬레이션으로 재구성할 수 있습니다.
생산 계획 입안자는 세계의 공장을 동기화시킬 수 있고 제조 장치에 대한 무선 소프트웨어 갱신을 가능한 운용을 합리화하면서 품질과 효율을 향상시킵니다.
메르세데스·벤츠가 독일 라스탓토에 있는 자사 공장에서 새로운 EV플랫폼의 제조를 준비하고 있습니다.
오퍼레이션의 전문가는 Omniverse의 새로운 생산 과정을 시뮬레이트 하고 있으며 기존의 차량 생산과 병용할 수 있습니다.
또 이 가상 워크 플로에 의한 자동차 회사는 공급 체인을 중단에 신속히 대응하고 필요에 따라서 조립 라인을 재구성할 수 있습니다.
Mercedes-Benz는 NVIDIA AI과 Omniverse를 활용하여 효율성을 높이고 폐기물을 줄이고 차량 품질을 지속적으로 향상시키는 인텔리전트에서 지속 가능한 공장을 건설하고 있습니다.
자동차 시장에서 Omniverse의 응용은 경이적이다.
AV개발을 가속화하고 제조에 사용되는 것과 같은 시뮬레이션 기술은 차량 내부의 설계, 시험 판매 방식에도 혁명을 가져오고 있습니다.
NVIDIA Omniverse는 모든 산업 분야에서 과학 연구, 인프라, 제품 디자인, 건축 등을 허브로 만들기 위한 디지털 트윈을 구축하고 운영할 수 있도록 지원하는 확장 가능한 엔드 투 엔드 플랫폼입니다.
이제 Mercedes-Benz는 Omniverse를 사용하여 새로운 생산 및 조립 시설을 최적화할 것입니다.
자동차를 영상 문화 위해서는 수천 개의 부품과 수많은 근로자가 다 함께 조화를 이루어야 합니다.
Omniverse에서 만들어지는 디지털 트윈을 사용하면 생산을 방해하지 않고 시뮬레이션을 통해 새 모델을 허브로 만들기 위한 조립 라인을 재구성할 수 있습니다.
생산 계획자는 전 세계의 공장들을 동기화함으로써 제조 장비에 무선 소프트웨어 업데이트를 지원하고 운영을 간소화하는 동시에 품질과 효율성을 개선할 수 있습니다.
Mercedes-Benz는 독일 라슈타트 공장에서 새로운 EV플랫폼을 영상 문화 위해 준비하고 있습니다.
운영 전문가들은 기존의 차량 생산과 별도로 사용할 수 있는 새로운 생산 프로세스를 Omniverse에서 시뮬레이션하고 있습니다.
그리고 이 가상 워크플로우를 통해 자동차 제조업체는 공급망 중단에 신속하게 대응하고 필요에 따라 조립 라인을 재구성할 수 있습니다.
Mercedes-Benz는 NVIDIA AI와 Omniverse를 사용하여 효율성을 개선하고 폐기물을 줄이며 자동차 품질을 지속적으로 향상하는 지능적이고 지속 가능한 공장을 구축하고 있습니다.
자동차 시장에서 Omniverse의 활용 분야는 엄청납니다.
AV개발을 가속화하고 제조에 사용되는 동일한 시뮬레이션 기술은 차량의 내부가 설계, 테스트 및 판매되는 방식도 혁신하고 있습니다.
NVIDIA DRIVE Sim을 사용하면 자동차 회사는 가상 세계에서 자동차와 소매업의 경험을 완전히 설계할 수 있어 기존의 긴 프로세스를 합리화할 수 있습니다.
세계 어디서나 설계자와 엔지니어들이 DRIVE Sim플랫폼을 사용하고 조종실 체험을 개발하고 차량이 생산에 들어가기 전에 잠재적인 물리 설계 개념을 시험할 수 있습니다.
자동차 제조업체는 NVIDIA DRIVE Sim을 사용하여 완전히 가상 세계에서 자동차 및 소매 환경을 설계하여 기존의 긴 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
전 세계의 디자이너와 엔지니어들은 DRIVE Sim플랫폼을 사용하여 함께 운전석 환경을 개발하고 자동차가 생산에 들어가기 전에 물리적인 디자인 컨셉을 사전에 테스트할 수 있습니다.
[비디오 45:11]–How do these look? Here’s option 1, 2, and 3.-I like the third one, but it partially occludes the speed panel. Needs to be fixed.-Got it. Will do.-어떤가요? 옵션 1,2,3이 있습니다.
-3번째가 마음에 들었는데 계기반이 좀 숨어 있군요. 수정이 필요합니다.
알았습니다.
수정합니다.
DRIVE Sim canalso be used to validate that the vehicle design meets local safety standards. DRIVE Sim은 자동차 설계가 현지의 안전 기준에 부합하는지 검증하는 데도 사용할 수 있습니다.
-Hey, the occupant monitoring camera, let’s adjustit so we can better detect distracted driving.-Sure.-That’s perfect.-운전자의 주의가 산만한 것인지를 보다 잘 감지할 수 있도록 탑승자 모니터링 카메라를 조정하고 볼까요?- 그렇군요.-완벽합니다.
This experience is fully immersive, enabling engineers and product managers to integrate the driving experience in Virtual Reality. 이 경험은 몰입감이 매우 뛰어나고 엔지니어와 제품 관리자가 가상 현실에 주행 경험을 통합할 수 있습니다.
-그럼, 이제부터 운전을 시작합니다.
현재 고속 도로를 주행 중에서 낮 시간대였고 날씨는 화창합니다.
– 알았습니다.
-Drive Chauffer를 유효하게 하세요. -신뢰도 출력을 중앙 화면으로 변경하세요. – 알았습니다.
어떻습니까?-실은 거기가 좋네요. – 좋겠어요. -운전을 멈추세요. 다른 장면에 낮부터 밤에 가 봅시다.
– 좋아요. 이것은 어떻습니까? -야간 모드 UI가 좋겠어요. 바로 이것입니다.
고마워요. From concept to customer experience, DRIVE Sim is easing pain points and opening up new possibilities for intelligent vehicles. Thank you for joining us today. From the cloud to the car, NVIDIA is developing AI and Metaverse technologies for the transportation industry, enabling safer vehicles and more enjoyable experiences on the road. Today we have also shown you the latest examples of how AI stransforming Gaming, Creative Design, and Robotics. Have a great CES!
시뮬레이션으로 기능과 다양한 구성을 테스트하는 기능은 최종적으로 실수에 의해서 비용이 드는 결과를 막습니다.
그리고 DRIVE Sim은 개발자만을 위한 것은 아닙니다.
잠재적인 자동차 구매자도 집에서 편안하게 차를 구성하고 경험할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼의 혜택을 받을 수 있습니다.
-음악 플레이어를 보세요. -꽤 멋지죠. 아, 그리고 뒷좌석에 스크린이 있으므로, 아이들이 좋아한다고 생각합니다.
-네. DRIVE Sim은 컨셉에서 고객 경험까지 고객이 느끼는 어려움을 줄이고 지능형 차량의 새로운 가능성을 열어 줍니다.
오늘은 함께 주셔서 감사합니다.
NVIDIA는 클라우드에서 자동차에 이르기까지 운송 산업을 위한 AI및 Metaverse기술을 개발하고 더 안전한 차량과 이동 중의 즐거운 주행 경험을 가능하게 하고 있습니다.
그리고 오늘은 AI가 게이밍 창조적 디자인, 로봇 공학 분야를 어떻게 변화하고 있는지에 대한 최신 사례도 전했습니다.
CES에서 즐거운 시간 보내세요!
2022년 CES엔비 디어(Volvo Polestar, NIO, XPeng, Li Auto, R-Auto, Drive Chauffur, 드라이브 콘셀쥬)ALI KANI(부사장, 제너럴 매니저)감사, 제프. 나는 여기서 bo에 대해서 이야기 하겠습니다… blog.naver.com#엔비디아 #CES2023 #Nvidia #자율주행 #로봇 #엔비디아CES2023