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利用 NVIDIA Omniverse 简化建筑工作流
Zaha Hadid Architects (ZHA) 面临管理复杂建筑设计和工作流的挑战，数据准备和文件导入时间长。他们采用 NVIDIA Omniverse 平台和通用场景描述 (OpenUSD)，增强了团队协作和快速迭代。文件导入时间从11小时缩短至即时，数据准备时间大幅节省。ZHA 在10个月内创建了超过10个自定义扩展，并能管理多达6000万个多边形的复杂设计，提升了建筑产出和效率。
客户反馈周期
从1周缩短至不到24小时
来源披露
开发的Omniverse自定义扩展数量
超过10个
来源披露
可处理的复杂场景多边形数
高达6000万
来源披露
01
业务背景
Zaha Hadid Architects (ZHA) 面临管理复杂建筑设计和工作流的挑战，数据准备和文件导入时间长。他们采用 NVIDIA Omniverse 平台和通用场景描述 (OpenUSD)，增强了团队协作和快速迭代。文件导入时间从11小时缩短至即时，数据准备时间大幅节省。ZHA 在10个月内创建了超过10个自定义扩展，并能管理多达6000万个多边形的复杂设计，提升了建筑产出和效率。
02
遇到的问题
Zaha Hadid Architects 面临三大挑战：一是反馈瓶颈，向客户提供的渲染视觉效果周期长达一周，拖慢项目速度；二是数据隐私需求，四十多年的专有3D模型和图像要求安全的本地计算；三是可扩展的AI集成，需要以低成本定制和部署专有AI模型，同时支持不断增长的大型数据集和新的生成式工作流。
03
AI 解决方案
ZHA 与 NVIDIA 合作，部署了基于NVIDIA RTX PRO GPU的本地高性能AI基础设施（最多搭载四块RTX 6000 Ada），确保数据安全；利用NVIDIA NIM大型语言模型对图像数据库进行标签和模型再训练，结合Stable Diffusion和LoRA模型快速生成定制风格；同时将其自有的计算框架与NVIDIA Omniverse和OpenUSD集成，开发了超过10个自定义扩展，并构建了统一界面ZSPACE Create，实现端到端工作流定制，支持实时数据共享、并行协作和快速渲染。
- 1部署配备多达四块NVIDIA RTX 6000 Ada GPU的本地工作站，为AI模型训练、推理和渲染提供高性能安全环境。
- 2利用NVIDIA NIM大语言模型对专有图像数据库进行标签、搜索和再训练，实现定制化模型开发。
- 3将自研计算框架与NVIDIA Omniverse和OpenUSD兼容，开发超过10个自定义扩展，支持几何处理、机器人仿真和环境模拟。
- 4构建ZSPACE Create统一界面，整合AI与计算工具，实现实时数据共享和并行协作。
- 5在项目团队中试点新工作流，并计划推广，同时探索文本到3D等AI驱动设计能力。
04
实施结果
客户反馈周期：从1周缩短至不到24小时（缩短超过80%）
开发的Omniverse自定义扩展数量：超过10个（无）
可处理的复杂场景多边形数：高达6000万（无）
05
风险与边界
未披露
“AI’s biggest change for us has been removing the drudgery—the endless reformatting, the standardizing, the manual coordination.”
Vishu Bhooshan · Senior Associate, ZHA
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。