NVIDIA 在 Hugging Face 发布 SimReady Central，开放 2000 多个仿真就绪 3D 资产库

构建机器人仿真和高保真AI 工厂数字孪生所需的远不止 3D 模型。开发者通常需要添加碰撞几何、质量和摩擦等属性。SimReady 资产是预先准备好仿真工作流所需属性的 3D 模型，从而减少了这部分手动工作。

SimReady Central Library 在 Hugging Face 上汇集了 2,000 多个仿真就绪（SimReady）的 OpenUSD 资产，为物理 AI 训练环境和 AI 工厂数字孪生提供了一个免费、无门槛的起点。该库包含多种基础设施和设备资产，从机械臂和夹爪到仓储设备、货架和冷却基础设施。开发者可以查看每个资产支持哪些能力，然后将来自不同供应商的资产组合到一个场景中。

设备制造商（OEM）现在可以按照 SimReady 要求准备和验证资产，并利用 SimReady Central Library 触达开发者，让其终端客户能够更快地测试和仿真场景，加速决策。这使各行业能够围绕其产品构建仿真，同时管理自己的 Hugging Face 数据集。

我们将介绍是什么让资产成为 SimReady，以及 OEM 如何为 SimReady Central Library 做出贡献，然后展示开发者如何使用这些资产构建机器人拾放场景并比较 AI 工厂布局。

是什么让资产成为 SimReady？

SimReady 资产是准备好仿真工作流所需属性的 OpenUSD 资产。详细的 3D 模型（例如 CAD）是有用的起点。仿真需要关于该对象应如何被解读和使用的额外信息。

对于机器人操作任务，这可能包括对象的质量、碰撞几何和摩擦属性。对于 AI 工厂工作流，这可能包括设备几何以及应用所需的电气或热元数据。

OpenUSD 是一个开放、可扩展的框架，用于描述和组合 3D 场景。使用这些场景来训练和评估自主机器还需要关于物理行为、碰撞和传感器交互的信息。

SimReady Foundation 提供了规范、配置文件和验证工具，使这些要求明确化。配置文件定义了资产在特定用例中所需的功能和能力的逻辑分组。

图 1. SimReady Foundation 为特定仿真用例定义资产表示要求，而开发者库帮助按照这些要求准备和验证 OpenUSD 资产。

根据资产和配置文件的不同，这些功能可以包括：

资产结构元素	它支持的功能
碰撞几何和物理属性	在支持的运行时中进行接触和物理仿真。
关节结构和限制	铰接式机器人和设备的运动。
语义标签	对象识别和带标注的合成数据。
材质和传感器属性	渲染和支持传感器仿真。

有关每个仿真用例相关的要求，请参阅SimReady Foundation 要求和配置文件。开发者应从 SimReady Central 中选择配置文件与其工作流需求匹配的资产，并将它们组合成一个 OpenUSD 场景。

为什么将 OEM 资产发布到 SimReady Central？

OEM 可以将他们的 CAD 设备模型转化为 SimReady 资产，供围绕其产品构建仿真的开发者使用。SimReady Central Library 使这些资产可在 Hugging Face 上被发现，帮助制造商触达构建机器人仿真和 AI 工厂数字孪生的团队。

对于像 Vertiv 这样的AI 工厂 OEM，该库提供了一条分发资产的途径，例如仓库设备机架、服务器机架、冷却设备以及用于 AI 工厂数字孪生的配套基础设施。开发者和前沿智能体可以将这些资产纳入 AI 工厂数字孪生，复用其 SimReady 配置文件中指定的几何形状和属性。

对于像 Comau、FANUC、Franka Robotics、Robotiq、Standard Bots 和 Universal Robots 这样的机器人 OEM，该库使构建训练和评估环境的团队能够发现机械臂和夹爪。开发者可以将这些资产与工业设备组合，构建仓库和工厂场景。

对于像 Palatial 这样的仿真资产提供商，该库收录了与 NVIDIA Robotics 合作发布的 NVIDIA Robotics 1K Dataset，以及由文本、图像、扫描、数据表和 CAD 生成的复杂关节资产。开发者可以构建用于机器人训练和评估的资产与场景。

对于像 LG Electronics (LGE) 这样既开发家用机器人又开发与之配合的家电的OEM，该库提供了一条共享冰箱和洗碗机等资产的途径。开发者可以使用融合了 LGE 在家电和机器人领域经验的资产，构建用于机器人训练、评估和合成数据生成的家庭仿真环境。

对于像 ForgeCAD 这样的AI 辅助 CAD 提供商，该库提供具有高质量纹理的关节机器人道具，开发者可用其构建用于机器人感知和操作训练的环境，以及合成数据生成。

OEM 可以使用 SimReady Central 提交技能，依据相关 SimReady 配置文件验证资产、打包资产，并提交以纳入该库。

图 2. OEM 依据 SimReady 配置文件准备并验证 OpenUSD 资产，然后将资产提交至 SimReady Central。开发者和 AI 智能体在该库中发现资产，并用其构建仿真环境。

使用 SimReady 资产构建仿真环境

SimReady Central 为机器人和工业开发者提供了一个可复用的起点，用于机器人工作单元、工业环境和 AI 工厂数字孪生。开发者和 AI 智能体可以在 SimReady Central 中找到符合其工作流所需配置文件的资产，并将它们组合成 OpenUSD 环境。

开发者可以使用 SimReady 资产为训练环境填充物体和障碍物，然后改变其摆放位置以评估机器人行为。这些环境可以支持诸如 Microduck 这样的项目，这是一款由 Hugging Face 和 Pollen Robotics 开发的开源机器人。

图 3. 资产数据集通过 Hugging Face 上的 SimReady Central 连接，使用其 USD 搜索服务支持 Isaac 工作流、SimReady Central 库搜索和 AI 智能体工作流。

NVIDIA USD Search 为 SimReady Central Library 提供自然语言搜索能力，帮助开发者和 AI 智能体在参与的数据集中查找资产。Hugging Face 也已将 USD Search 集成到其平台搜索中，通过索引的 USD 属性和仿真元数据，帮助智能体发现适合其物理 AI 仿真任务的 SimReady 资产。

AI 辅助创作提供了另一种使用这些资产进行构建的方式。开发者可以使用 OpenAI 的 GPT-6 Astra 等前沿模型，结合资产搜索和场景创作工具，利用 SimReady Central Library 构建环境。给定任务要求和空间约束，Astra 可以帮助找到合适的资产、编写代码来组装场景，并创建场景变体。

OEM 还可以使用 Astra，在验证并提交到库之前，帮助依据 SimReady Foundation 要求准备和优化 OpenUSD 资产。

构建机器人拾放场景

例如，一位构建机器人拾放场景的开发者可以从以下提示词开始：

使用 Hugging Face 上 SimReady Central 的 SimReady 资产，在 Isaac Sim 中使用 PhysX 创建一个基本的仓库拾放场景。

使用 nvidia-simready-central.hf.space 查找 FANUC 机械臂、兼容的 Robotiq 夹爪和合适的仓库资产。生成 Python 代码来组装场景并配置拾放任务。渲染一个 .mov 预览，以便我查看结果。

包含脚本、资产版本和运行时版本，以便我复现该场景。

在此工作流中，我们期望 Astra 执行以下操作：

查询 SimReady Search API，查找分布在 Hugging Face 上的相关资产
将它们引用/载荷到 OpenUSD 阶段中
生成 Python 代码来组装工作单元
配置拾放任务
渲染预览供用户查看

图 4. 由 SimReady 资产组装的机器人拾放工作单元，展示了 AI 辅助场景创作如何将开发者需求转化为仿真场景，以便在 Isaac Sim 中查看和优化。

比较 AI 工厂布局

同样的方法可以支持构建 AI 工厂数字孪生的 ISV（独立软件供应商）。任务从机器人交互转变为设备放置：在指定的空间约束内布置机架、冷却设备和支持基础设施。

使用 Hugging Face 上 SimReady Central 的 SimReady 资产，创建两个包含机架和冷却设备的备选 AI 工厂布局。

使用提供的设备尺寸和通道净空要求。检查设备重叠和净空违规情况，并报告任何问题。

将每个布局保存为 OpenUSD 场景。包含场景构建脚本、资产版本和运行时版本，以便我复现并比较结果。

在此工作流中，Astra 会将选定的 SimReady 资产组装成两个 OpenUSD 布局，随后生成脚本，依据提供的要求检查设备重叠和通道净空。开发者随后可以在其仿真应用中检查布局，比较设备放置和访问路径，并在优化首选配置之前查看任何标记的问题。

图 5. 由 SimReady 资产组装的 AI 工厂布局，展示了 AI 辅助场景创作如何在 OpenUSD 中支持设备放置、通道净空检查和布局优化。

在这两个示例中，开发者都可以通过几种方式扩展其环境：

复用环境：将布局和任务特定的更改保留在单独的 OpenUSD 图层中，以便同一源资产可以支持多个实验。
变化场景：从库中引入额外资产，并改变对象摆放、设备配置或周边基础设施，以评估不同条件。
构建应用特定的测试：对于机器人，在 Isaac Lab 中配置训练和评估任务。对于 AI 工厂，将场景连接到配电或冷却性能等分析所需的设备数据和仿真工具。
将经过验证的布局带入运营：对于 AI 工厂，将场景连接到实时 BMS 和 IT 遥测，使数字孪生与 AI 工厂设施保持同步。

帮助塑造下一代资产

SimReady Central 的路线图包括更多 OEM 合作伙伴和不断增长的资产库，扩展开发者可以从可复用内容中组装的设备和环境。

社区反馈将有助于确定哪些新增内容最重要。请在评论中告诉我们您需要哪些资产、您使用哪些运行时，以及您在哪些地方遇到集成缺口。

使用资产提交指南提交 OEM 资产以纳入 SimReady Central。

OEM 贡献可以拓宽可用内容，而开发者示例可以展示资产在不同应用中的工作方式。在评论中分享您构建的示例，并在 SimReady Foundation 中提交 issue 以报告 bug 或提出 SimReady 需求功能请求。

在 Hugging Face 上开始构建 🤗

从 SimReady Central Library 中选择一个资产，用于您的下一个机器人仿真或 AI 工厂数字孪生。使用以下资源查找资产、构建场景或贡献设备模型。

发现资产

为您的任务查找资产：Hugging Face 上的SimReady Central Library
使用自然语言搜索：通过由 USD Search 提供支持的SimReady Central 搜索端点描述您需要的资产。
构建您自己的资产浏览器：探索SimReady Central GitHub 仓库中的索引到库技能。

构建场景

学习组装 OpenUSD 场景：跟随免费的OpenUSD 学习路径。
培养您的机器人和数字孪生技能：探索免费的物理 AI 课程。
构建机器人仿真：从 Isaac Sim 和 Isaac Lab 开始。
构建 AI 工厂：从代理辅助的数字孪生工作流开始。

准备并贡献内容

启动 OEM 贡献流程：遵循入门指南，并在SimReady Central Library 文档中查找常见问题解答。
为您的资产选择需求：查看 SimReady Foundation 中的配置文件。
为仿真准备 CAD 模型：使用CAD 到 SimReady 技能。
验证、打包并提交您的资产：遵循SimReady Central 提交技能。

构建愉快，我们迫不及待想看到您创造的作品！