具体来看，英伟步场景构建，英伟步坤吾平台提供了高精度、高还原度虚拟设备仿真，例如丰富的标准化硬件库（数百款主流品牌机器人、多品牌型号的常用工业2D/3D工业相机）、支持多种格式模型导入并自定义配置等。

达违定实调查后来逐渐转向DPUOS的优化和特定应用的数据面框架开发创建数字孪生的开发者西门子、反反法市法决SightMachine、反反法市法决RockwellAutomation、EDAG、AmazonDevices&Services、Vention等行业领导者正在使用Omniverse库和OpenUSD开发数字孪生解决方案，借助工业AI与物理AI实现转型。

进入OpenUSD的世界了解更多关于OpenUSD及如何使用Omniverse库开发数字孪生应用的信息，垄断请参加新数字孪生学习路径中的免费课程，垄断并查看OmniverseKit配套教程和大规模部署基于OmniverseKit的应用操作指南。可将机器人动作设置成完全基于仿真中进行的训练装配、场监测试、包装、审计等制造产品的步骤。管总NVIDIAResearch在渲染和AI辅助材料生成方面的进展帮助开发者扩大数字孪生开发规模。

最新的Omniverse软件开发套件连接了MuJoCo与通用场景描述（OpenUSD），局依使超过25万名MJCF机器人学习开发者能够在各个平台上进行机器人仿真。为了满足企业对OpenUSD和数字孪生专业知识日益增长的需求，施进NVIDIA推出了新的OpenUSD开发认证和免费数字孪生学习路径。

英伟步新成员的加入反映出OpenUSD社区的持续壮大及其统一各行业3D工作流的决心。

达违定实调查CosmosTransfer-2和NVIDIACosmosReason等Cosmos世界基础模型大幅提升了用于物理AI开发的合成数据生成和推理能力。策略规划（BehaviorPlanning）负责在高层决策空间中输出当前最合理的驾驶动作，反反法市法决类似于我要超车我要减速进入匝道这样的选择。

车载计算平台在感知硬件层面完成多传感融合后，垄断海量数据必须实时汇聚到车载计算平台，进行快速推理与决策。这一层级常采用混合A*算法、场监贝塞尔曲线、样条曲线（Spline）、状态采样（RRT）等方法，在地理坐标系或车体坐标系中构建参考路径。

常用的方法有状态机（FiniteStateMachine）、管总规则树（DecisionTree）和强化学习策略网络（PolicyNetwork）。这一方法兼顾了动态约束和响应优化，局依在城市工况下具有较强适应性。