NVIDIA 与 Hugging Face 发布 SimReady Central 开放仿真资产库

Hugging Face 社区博客·2026-10-21 18:59· 2 小时前AI 评分55

宣布推出 SimReady Central：面向机器人与 AI 工厂的仿真就绪 3D 资产开放库

AI 导读

NVIDIA 与 Hugging Face 推出 SimReady Central Library，汇集 2,000 多个带碰撞几何、质量和摩擦等仿真属性的 OpenUSD 资产，免费无需审批，用于机器人训练环境和 AI 工厂数字孪生。

正文 · 原文

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 资产是已预先准备好仿真工作流所需属性的 3D 模型，可减少这类手动工作。

SimReady Central Library 在 Hugging Face 上汇集了 2,000 多个仿真就绪（SimReady）的 OpenUSD 资产，为开发者提供一个免费、无需审批的起点，用于构建物理 AI 训练环境和 AI 工厂数字孪生。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各种场景，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取放置场景并比较 AI 工厂布局。

是什么让资产成为 SimReady？

SimReady 资产是已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。仿真还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：

有关每个仿真用例的相关要求，请参阅SimReady Foundation 要求与配置文件。开发者应从 SimReady Central 中选择配置文件与其工作流需求相匹配的资产，并将它们组合成 OpenUSD 场景。

为什么要把 OEM 资产发布到 SimReady Central？

OEM 可以将他们的 CAD 设备模型转换为 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整合到AI 工厂数字孪生中，复用其 SimReady 配置文件所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，以及根据文本、图像、扫描、数据表和 CAD 生成的复杂关节式资产。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用电器的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 在家用电器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，该库提供了具有高质量纹理的关节式机器人道具，开发者可以用它们构建用于机器人感知和操作训练的环境，以及进行合成数据生成。

要贡献资产，OEM 可以使用 SimReady Central 提交技能，根据相关的 SimReady 配置文件验证资产、打包并提交，以便纳入该库。

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

使用 SimReady 资产构建仿真环境

SimReady Central 为机器人及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 中找到满足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，然后改变它们的摆放位置来评估机器人行为。这些环境可以支持诸如 Microduck 之类的项目，Microduck 是来自 Hugging Face 和 Pollen Robotics 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 搜索服务来支持 Isaac 工作流、SimReady Central 库搜索和 AI 智能体工作流。

NVIDIA USD Search 为 SimReady Central Library 中的自然语言搜索提供支持，帮助开发者和 AI 智能体在参与的数据集中查找资产。Hugging Face 还将 USD Search 集成到其平台搜索中，利用已索引的 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，使用 SimReady Central Library 构建环境。根据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 OpenUSD 资产并将其提交到库之前，帮助按照 SimReady Foundation 要求准备和优化这些资产。

构建机器人拾取和放置场景

例如，一位构建机器人拾取和放置场景的开发者可以从以下提示开始：

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取和放置场景。

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取和放置任务。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，以查找分布在 Hugging Face 上的相关资产
• 将它们引用/载荷到 OpenUSD 舞台中
• 生成 Python 代码来组装工作单元
• 配置拾取和放置任务
• 渲染预览供用户查看

图 4. 由 SimReady 资产组装的机器人拾取和放置工作单元，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 中进行查看和优化。

比较 AI 工厂布局

同样的方法可以支持 ISV（独立软件供应商）构建 AI 工厂数字孪生。任务从机器人交互转变为设备摆放：在指定的空间约束内安排机架、冷却设备和配套基础设施。

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，根据所提供的要求检查设备重叠和通道间隙。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，并在完善首选配置之前审查任何被标记的问题。

图 5. 由 SimReady 资产组装而成的 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、通道间隙检查和布局优化。

在这两个示例中，开发者可以通过以下几种方式扩展其环境：

• 复用环境：将布局和特定于任务的更改保留在单独的 OpenUSD 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，并改变对象放置、设备配置或周边基础设施，以评估不同条件。
• 构建特定于应用的测试：对于机器人技术，在 Isaac Lab 中配置训练和评估任务。对于 AI 工厂，将场景连接到分析（如配电或冷却性能）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，以保持数字孪生与 AI 工厂设施同步。

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为重要。请在评论中告诉我们您需要哪些资产、您使用哪些运行时，以及您在哪些方面遇到集成缺口。

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 中提交问题以报告错误或提出 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：遵循免费的OpenUSD 学习路径。
• 发展您的机器人技术和数字孪生技能：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：从代理辅助数字孪生工作流开始。

准备并贡献内容

• 启动 OEM 贡献流程：请遵循入门指南，并在 SimReady Central Library 文档中查找常见问题解答。
• 为你的资产选择要求：请查看 SimReady Foundation 中的配置文件。
• 为仿真准备 CAD 模型：使用 CAD-to-SimReady 技能。
• 验证、打包并提交你的资产：请遵循 SimReady Central 提交技能。

祝你构建愉快，我们迫不及待想看到你的创作！

来源：Hugging Face 社区博客 · huggingface.co