NVIDIA发布FOX蓝图并联合欧洲工业巨头重塑工程与制造流程

事件概述

2026年10月21日，在欧洲GTC Berlin大会上，NVIDIA宣布其技术正被欧洲工业领导者广泛用于重构工程与制造流程。通过整合NVIDIA CUDA-X和Omniverse库，以及Cosmos和Nemotron开源模型，企业得以在整个工程和制造生命周期中提升生产力并加速创新。核心举措包括发布工厂运营蓝图（Factory Operations Blueprint, FOX），以及推动多家行业巨头在仿真、质检和机器人领域的落地应用。

核心信息：工厂运营蓝图（FOX）与智能体协作

NVIDIA发布了工厂运营蓝图（FOX），目前已在GitHub上提供早期访问权限。该蓝图为开发者提供了一条构建和部署“始终在线”工厂管理智能体的路径，旨在协调机器间的工作，并专注于视觉检查、根因分析、报告生成和车队管理等特定用例。

• 技术架构：这些智能体可连接前沿模型（如NVIDIA Cosmos和Nemotron），并接入计算机辅助设计（CAD）、产品生命周期管理（PLM）、仿真软件以及IT/OT系统等基础知识库。
• 自适应能力：借助Cosmos的上下文学习（In-context Learning）能力，智能体无需微调即可利用示例和文档进行适应。
• 实际案例 - 西门子（Siemens）：
  • 西门子正在将基于FOX构建的智能体集成至其Agentic企业系统Intelligence Center X中，用于识别根因并协调工厂运营，预计可实现20%的成本节约。
  • 在埃尔朗根电子工厂，西门子Process Preparation X智能体利用NVIDIA Cosmos Data Factory工具生成电路板检测的缺陷图像，使检测过程的校准时间减少了40%。

加速工程设计：从仿真到原型验证

NVIDIA CUDA-X库通过加速模拟计算，为工程师提供更快的反馈循环，使其在投入物理原型之前就能探索更多设计方案。

• cuDSS通用可用性：NVIDIA发布了cuDSS（Compute Unified Device Software for Structural Simulations? 注：原文未展开缩写，仅提及名称），用于加速结构应力、流体流动、电磁场和半导体器件行为等复杂模拟背后的计算。
• 汽车行业应用：
  • 梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）：使用运行在NVIDIA GPU上的西门子Simcenter STAR-CCM+进行更快的空气动力学模拟以比较车辆设计。在生产端，利用NVIDIA Cosmos 3和Metropolis VSS蓝图构建智能体，用于车辆检查和挡风玻璃组装验证，确保高质量。
  • 达索系统（Dassault Systèmes）：汽车制造商使用由NVIDIA Nemotron驱动的LEO & AURA虚拟伙伴，协同CATIA AI Agent和SIMULIA AI Agent，在构建物理原型前快速设计和虚拟测试车门。
  • 其他合作：Cadence正在评估NVIDIA GPU上的汽车流体动力学工作负载；Autodesk将NVIDIA PhysicsNeMo和Warp框架引入NavPack，帮助 Bentley 等设计师预测车辆性能；Leonardo与Neural Concept合作，利用Omniverse库结合飞机几何形状和空气动力学模拟结果进行AI驱动的飞机设计。
• 半导体与能源：
  • imec与英飞凌（Infineon）：利用Synopsys软件和NVIDIA加速计算加速半导体模拟。S-Litho基准测试显示高达40倍的速度提升；英飞凌使用Sentaurus Device配合NVIDIA CUDA库，在下一代功率器件的3D击穿模拟中实现了12倍的速度提升。
  • Saab与UniversalAGI：利用UniversalAGI的Latent Interaction Field Transformer物理AI基础模型，配合NVIDIA Warp加速处理，实时评估数千种波浪条件和航向，帮助船只预判危险运动并自主选择安全路线，保护船员安全。
  • Fermioniq与Deltares：Sofia智能体将自然语言请求转化为基于NVIDIA Warp构建的仿真求解器，协助荷兰部委建模河流流量。

虚拟测试工厂与机器人：数字孪生落地

NVIDIA Omniverse和Isaac库支持数字孪生和机器人仿真，使制造商能够在改变工厂地面设备之前评估生产系统和机器人行为。

• 奥迪（Audi）：使用NVIDIA Omniverse库构建了电池生产的数字孪生，在物理设备到位前测试生产概念。同时与达索系统和Agile Robots合作，在DELMIA虚拟孪生中模拟和验证移动人形机器人及物流流程。
• 舍弗勒（Schaeffler）：将其人形致动器（机器人关节组件）的数字孪生与NVIDIA Isaac仿真框架集成，帮助机器人合作伙伴在仿真中评估组件行为，减少物理测试需求。
• Wandelbots：使用基于Omniverse和OpenUSD构建的NOVA with Isaac Sim，数字化验证装配工作流程并为物理机器人准备应用。
• Falkor (KONGSBERG旗下)：将智能体和NVIDIA Omniverse库集成至其平台。利用微软Azure NCv6虚拟机（搭载NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU），具备空间智能的智能体结合工程数据、操作信息和3D设备几何图形，支持过程和能源行业的检查与维护用例。
• 施耐德电气（Schneider Electric）与AVEVA：共同开发面向Nscale的AI工厂数字孪生，利用Omniverse库帮助工程师在做出物理变更之前比较电力、冷却和设备配置。