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1. 從導入真實數據開始
從導入真實工業場景資料出發，如設計藍圖（ CAD、BIM）、場地佈局與設備規格書等，並對齊實際營運限制。
以終為始設計：模擬、資料、Physical AI 落地
我們的建構邏輯
模擬、資料、Physical AI——從一開始就做對。
在 MetAI，模擬不是最後一步，而是起點。 每個資產、場景與系統串接，皆為產生合成資料、支援系統迭代與跨產業規模化而設計。
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2. 生成 SimReady 資產與場景
透過 MetAI 自研之 AI 與 3D 整合生成技術，建立系統化結構、工業級標準的高精度 SimReady 資產與場景，具備系統化參數調整與可規模化能力。
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3. 讓每個資產都成為資料引擎
資產以系統化物理參數、運動行為與控制邏輯建構，而非靜態幾何模型，讓每次模擬皆產生結構化、可運用於模擬的資料。
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4. 串接控制邏輯
串接 PLC、ROS、WMS、腳本或控制策略，使模擬真實反映系統運作方式，並支援驗證、機器人訓練與優化。
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5. 規模化運行與驗證
場景可隨機化，並彈性調整參數，支援跨佈局與 A／B 策略的大規模實驗，無需重建模型。
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6. 持續迭代，優化 AI 訓練
透過模擬，匯出洞察報告、產生合成資料或訓練策略，回饋至設計、營運與 AI 模型訓練，形成持續優化循環。
我們的技術基礎
MetAI 建立於 OpenUSD 架構之上，支援可規模化場景組成，並整合 NVIDIA 平台的物理模擬、渲染與加速運算能力，確保工業級效能與系統互通性。
DATA PIPELINE
MetAI 建構以模擬爲核心的資料流
效益
核心技術價值
在建置與部署前，更快速完成驗證
以模擬優先決策，降低風險與成本
提供高擬真場景，支援機器人與系統層 AI 訓練
為 Industrial & Physical AI 打造可規模化資料引擎
協助