欧洲工业领域的领军企业正在工程与制造全生命周期中应用NVIDIA CUDA-X和Omniverse库，以及NVIDIA Cosmos和Nemotron开放模型，以此提升生产效率、加速创新并创造新的经济增长机遇。
为了在工厂车间整合这些能力，NVIDIA工厂运营蓝图（FOX）现已在GitHub上提供早期访问版本，为开发者提供了一条构建和部署常驻工厂管理智能体的路径，这些智能体可协调各机器之间的工作，同时还包括专注于特定场景的专业智能体，如视觉检测、根因分析、报告生成和车队管理等。
这些智能体能够连接前沿模型，包括NVIDIA Cosmos和Nemotron，以及计算机辅助设计、产品生命周期管理、仿真软件和IT与运营技术系统等基础知识库。
基于FOX蓝图进行开发，使整个生态系统能够构建实时监控工厂运营的工业智能体，这些智能体能够关联视觉发现结果与机器日志以调查问题，并协调响应措施。借助Cosmos的上下文学习能力，这些智能体可以通过示例和文档进行自适应调整，而无需进行微调。
西门子正将基于FOX构建的智能体集成到其智能体企业系统Intelligence Center X中，以帮助识别根本原因并协调工厂运营，预计可节省20%的成本。西门子的Process Preparation X智能体使用NVIDIA Cosmos Data Factory工具和技能生成用于电路板检测的缺陷图像。在其埃尔兰根电子工厂，西门子运用这一方法将检测流程的校准时间缩短了40%。
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从设计之初加速工程进程
NVIDIA CUDA-X库加速仿真计算，为工程师提供更快的反馈，使其能够在投入物理样品制造之前探索各种设计方案。在GTC柏林大会上，NVIDIA宣布cuDSS正式全面上市，加速支撑结构应力、流体流动、电磁场和半导体器件行为等复杂仿真背后的高强度计算。
梅赛德斯-奔驰使用在NVIDIA GPU上运行的西门子Simcenter STAR-CCM+软件，通过更快速的空气动力学仿真来比较不同车辆设计方案。在工厂中，该公司应用NVIDIA Cosmos 3和Metropolis VSS蓝图构建用于车辆检测和挡风玻璃组装验证的智能体，以检测偏差并确保产品质量始终保持高水准。
Cadence正在NVIDIA GPU上对汽车流体动力学工作负载进行基准测试，以评估加速设计迭代的机会，而欧特克则将NVIDIA PhysicsNeMo和Warp框架引入NavPack，并与欧特克Alias集成，帮助宾利等品牌的设计师借助经过仿真训练的AI模型预测车辆性能并加快迭代速度。
imec和英飞凌正借助新思科技软件和NVIDIA加速计算技术加速半导体仿真进程。在imec的模型上进行的S-Litho基准测试显示速度提升高达40倍，而英飞凌使用搭载NVIDIA CUDA库的Sentaurus Device，在下一代功率器件的3D击穿仿真中实现了12倍的速度提升。
莱昂纳多正与Neural Concept合作开展AI驱动的飞机设计工作，利用NVIDIA Omniverse库将飞机几何结构与空气动力学仿真结果结合在一起。
汽车制造商正使用达索系统由NVIDIA Nemotron驱动的LEO和AURA虚拟助手，并通过NVIDIA CUDA-X库加速的SIMULIA求解器协同调度CATIA AI智能体和SIMULIA AI智能体，以在制造物理样品之前快速设计并进行车门的虚拟测试。
UniversalAGI正与萨博合作，利用UniversalAGI的潜在交互场Transformer物理AI基础模型及NVIDIA Warp提供的加速处理能力，实时评估数千种海浪状况和航向（而非耗费数天时间），从而保护水手免受海上危险海浪冲击的威胁。这些能力使船只能够预判危险运动并自主选择更安全的航线，以避免水手陷入危险，而NVIDIA Omniverse库则有助于将船只在海上的行为可视化呈现。
PhysicsX正与英国美洲杯帆船队GB1合作，开展AI驱动的游艇设计工作，利用NVIDIA Omniverse库将船体几何结构和压力场可视化呈现，而Fermioniq的Sofia智能体则帮助Deltares和荷兰多个部门建模河流流动情况，通过将自然语言请求转换为基于NVIDIA Warp构建的仿真求解器来实现这一目标。
Mistral计划使用CUDA-X、Warp和Omniverse库加速物理仿真，并为工程AI模型生成训练数据。
在虚拟环境中测试工厂与机器人
NVIDIA Omniverse和Isaac库支持数字孪生和机器人仿真，帮助制造商在对工厂车间进行实际改造之前，评估生产系统和机器人行为。
奥迪使用借助NVIDIA Omniverse库构建的电池生产数字孪生系统，在物理设备投入使用之前测试生产方案构想。该公司还与达索系统和Agile Robots合作，在基于Omniverse库构建的DELMIA虚拟孪生环境中对移动人形机器人和物流流程进行仿真与验证。
舍弗勒正将其人形执行器（用于驱动机器人关节运动的部件）的数字孪生系统与NVIDIA Isaac仿真框架进行整合，帮助其机器人合作伙伴在仿真环境中评估部件行为表现，从而减少物理测试工作量。
Wandelbots使用基于Omniverse和OpenUSD构建、搭载Isaac Sim的NOVA系统，以数字化方式验证装配工作流程，并为物理机器人准备相应的应用程序。
康士伯集团旗下公司Falkor正将智能体和NVIDIA Omniverse库整合到其平台中。借助搭载NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU的微软Azure NCv6虚拟机，具备空间智能的智能体能够将工程数据、运营信息及3D设备几何结构相结合，对工业设施进行观察、仿真和推理分析，支持流程行业和能源行业的检测与维护应用场景。
这种仿真方法同样适用于AI基础设施领域。施耐德电气正与AVEVA合作，为Nscale开发基于Omniverse库构建的AI工厂数字孪生系统，帮助工程师在实施物理改造之前对电力、散热和设备配置方案进行比较分析。
探索用于工业AI的NVIDIA技术。
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