透過數位孿生技術，在虛擬世界建構類似真實環境並進行人工智慧的培訓，是當前使用於機器人與自動駕駛相當熱門的技術，不過畢竟真實世界資料取得不易，同時還需要人力進行註記，導致可用的培訓資料不足，而 NVIDIA 在 2021 年秋季 GTC 大會宣布 Omniverse Replicator 合成資料生成引擎，即可在符合真實物理定律原則產生大量的合成資料。
Omniverse Replicator 首波將提供自動駕駛的 NVIDIA DRIVE Sim 與機器人訓練的 NVIDIA Isaac Sim 使用，預計在 2022 年開放給開發人員使用。
▲ Omniverse Replicator 借助 AI 技術，可產生符合真實世界物理原則且具備人類難以標記資訊的有效訓練資料
▲透過 Omniverse Replicator ，不僅豐富訓練素材還能建立真實世界難以重現的罕見情境
Omniverse Replicator 可使開發者透過 AI 模型創造與真實世界物理特性原則相甫的數位資料，還可標記人類無法正確標示的物件，諸如速度、深度、被遮蔽的物件(例如逆光影像後方的物體)、追蹤物體在感測器之間的距離； Omniverse Replicator 除了可產生大量的訓練資料外，亦可產生難以取得或是難以重現的資料，如危險環境、惡劣氣候等，使自動駕駛訓練與機器人 AI 訓練可在更多元的條件進行 AI 模型訓練與驗證。
