NVIDIA 与合作伙伴齐聚汉诺威工业博览会 2026，展示 AI 驱动制造的新图景

全球制造业正处于关键拐点。在全球主要工业经济体中，由于产品迭代周期加速、运营需求日益精益化以及熟练劳动力短缺等因素，以更少资源实现更多产出的压力，正在加速迈向 AI 驱动的生产模式转型。

如今的问题不再聚焦于是否采用 AI，而是以多快的速度、多大的规模部署 AI。

在 4 月 20 日至 24 日于德国汉诺威举办的 2026 年汉诺威工业博览会 (Hannover Messe 2026）上，NVIDIA 及合作伙伴集中展示了 AI 驱动的制造业实践。与会者亲身体验了加速计算、AI 物理、智能体和机器人技术的最新进展如何推动工业创新——从智能体驱动的设计与工程，到实时仿真、视觉 AI 智能体，以及在工厂中实际运行的人形机器人。

未来的工厂不再只是一个概念，它正加速走向现实。

AI 基础设施：赋能欧洲工业新纪元

要在制造业所依赖的工厂和供应链中大规模运行 AI，需要合适的底层基础设施。随着 AI 日益成为产品研发、流程管理和设施优化的基础，制造企业迫切需要一个统一且具有主权属性的基础底座，以满足安全性、可扩展性，并适配工业级规模的需求。

由德国电信基于 NVIDIA AI 基础设施在德国构建的工业 AI 云，是欧洲最大的 AI 工厂之一，为未来树立了典范。它加速了欧洲各行业的 AI 与机器人技术，提供了安全、具备主权的坚实底座。

在本次展会上，包括 Agile Robots、SAP、西门子、PhysicsX 和 Wandelbots 在内的多家行业领先企业齐聚一堂，分享他们如何利用这一主权 AI 平台，运行涵盖 AI 物理驱动实时仿真、工厂级数字孪生以及软件定义机器人技术在内的各类 AI 加速工作负载。领先的独立工程服务提供商 EDAG 也宣布，其工业元宇宙平台 metys 将运行于工业 AI 云之上，从而将主权 AI 基础设施大规模引入汽车及工业工程领域。

为满足日益增长的 AI 基础设施需求，戴尔科技、IBM、联想和 PNY 也在展会现场展示了 NVIDIA 加速的系统解决方案，覆盖从边缘端到数据中心的全栈部署，助力制造商更快地运行仿真，并在生产环境中大规模开发和部署计算机视觉、AI 智能体及机器人技术。

AI 驱动的工程

随着工业系统日益复杂，工程师用于设计、仿真和测试这些系统的软件正借助 AI 物理和代理式 AI 进行革新，以跟上发展的步伐。在汉诺威工业博览会上，NVIDIA 的多家合作伙伴展示了 AI 加速设计与仿真如何开启全新可能。

Cadence、达索系统、西门子和新思科技正在将其软件全面集成 NVIDIA CUDA-X、AI 物理、NVIDIA Omniverse 库，以及 NVIDIA Nemotron 开放模型，从而实现基于物理规律的实时仿真、AI 驱动的设计探索以及真正赋能工程师的智能体工作流。

实时工厂仿真

工厂级数字孪生对于实现流程仿真、实时运营，以及机器人集群的测试与编排至关重要。在汉诺威工业博览会上，来自制造、能源和汽车领域的合作伙伴展示了如何基于 Omniverse 库和 OpenUSD 构建数字孪生，帮助客户完成设计、压力测试并持续优化其运营流程。

ABB 展示了其如何将 NVIDIA Omniverse 库与微软 Azure 云服务集成到 ABB Genix 工业物联网与 AI 套件中，使运营团队能够在完整上下文中理解资产性能，并借助 AI 智能体加速根本原因的分析效率。

达索系统展示了虚拟孪生体验如何成为未来 AI 驱动工厂的核心动力。与会者将直观看到这些虚拟孪生如何借助 NVIDIA 物理 AI 库，实现自主化的软件定义生产，并打造更智能、更敏捷的制造系统。

Kongsberg Digital 重点展示其如何将 NVIDIA Omniverse 库集成到 Kognitwin 平台中，为关键能源基础设施提供空间智能。通过将数字孪生模型、实时运营数据与 AI 智能体相结合，其客户能够在现实世界实施变更前，深入分析复杂资产、虚拟测试各类场景并优化性能。

微软演示了如何将 NVIDIA Omniverse 库与 Microsoft Fabric 实时智能和 IQ 相结合，为组织提供物理精确的实时仿真，以实现设计、仿真和优化物理系统。同时，基于 NVIDIA 物理 AI 数据工厂 Blueprint 构建的 Azure Physical AI Toolchain，正加速物理 AI 和自主机器人在生产环境中的部署。

西门子重点介绍了其 Digital Twin Composer 解决方案如何通过集成 NVIDIA Omniverse 库，将多领域工程与运营数据转化为一个全面且可直接用于仿真的数字孪生，帮助客户在物理变更前提升产线吞吐量并识别潜在生产问题。

通过将 Wandelbots NOVA 平台与 NVIDIA Omniverse NuRec 等 Omniverse 库相结合，Wandelbots 展示了一条将现实世界设施数字化为物理精确仿真模型的强大路径。对于 Gessmann GESSbot 机器人等解决方案而言，这为未来在复杂工业现场加速调试进程、降低部署风险开辟了全新可能。

将 AI 智能体引入工厂车间

传统 AI 仅能在预设且相对固定的条件下给出应答，而 AI 智能体则带来了一种全新主动的自适应智能。它们不仅能理解所看到的内容，还能在采取行动前分析正在发生的情况。

在本次展会上，与会者亲眼见证了基于 NVIDIA Metropolis 库、Nemotron 模型以及 NVIDIA Cosmos 开放模型构建的视觉 AI 智能体如何重塑工业运营。这些智能体融合多路数据流与现有摄像头基础设施，在质量控制、运营效率和工人安全方面达到全新高度。

Invisible AI 推出 Vision Execution System，它是一套依托智能体实时捕捉、结构化并分析工厂车间每个生产周期的视觉 AI 系统。该系统基于 NVIDIA Metropolis VSS Blueprint 构建，并融合了 NVIDIA Cosmos Reason 2 与 Nemotron 模型，使自主 AI 智能体能够在问题扩大之前，直接向操作人员提供可执行的洞察。这类生产智能方案已在包括丰田在内的部分全球大型汽车制造工厂中实现可量化的成效。

Tulip Interfaces 展示了基于 NVIDIA Metropolis VSS Blueprint 与 Cosmos Reason 2 的 Factory Playback，将设备遥测数据、操作员工作流、质量事件和视频数据同步整合为一条可搜索、具备上下文的操作时轴间。全球工业设备制造商 Terex 拥有 40 多家工厂，正在使用该平台获取关键洞察，预计可实现 3% 的产量提升并减少 10% 的返工率。

Fogsphere 则将视觉 AI 扩展至颇具挑战性的制造与工业环境。其 Vision Agent 平台现已支持基于 ARM 的边缘部署与训练工作流，整个体系基于 NVIDIA Cosmos Reason 2 与 Metropolis VSS Blueprint 构建，使客户能够自主构建并微调视觉 AI 智能体。能源与工业工程服务商 Saipem 正借助该平台构建能实时检测并响应高风险安全与环境事件的智能体。

会思考的机器

AI 推理正打破工业机器人只能执行单一任务、依赖耗时的编程的限制，赋予它们在非结构化环境中导航、学习新任务并自主行动的能力。在汉诺威工业博览会上，NVIDIA 的多家合作伙伴展示了机器人执行真实生产任务的案例，以及推动自主自动化落地的物理 AI 框架，让各类规模制造商都能触手可及。

在德国埃尔兰根的西门子自主电子工厂蓝图项目中，Humanoid HMND 01 轮式人形机器人在产线环境中完成了首次自主物流作业的概念验证。该机器人搭载 NVIDIA Jetson Thor 边缘 AI 模块进行本机计算，并基于 Isaac Sim 与 Isaac Lab 开放框架进行仿真与强化学习开发。通过“先仿真后部署”的开发范式，Humanoid 将通常需要长达两年的硬件开发周期压缩至仅 7 个月。

SCHUNK 的 GROW 自动化单元以标准化、可部署的形式将物理 AI 引入实际生产现场。借助  NVIDIA Omniverse 库 和 Isaac 仿真框架，机器人行为可在单元上线前完成仿真、训练与验证。Wandelbots 的 NOVA 平台则连接起仿真与实际车间现场，实现持续优化；而安永 (EY) 则负责设计运营模式，推动该解决方案在欧洲中小型企业 (SMEs) 中规模化落地。

依托包括物理 AI 数据工厂 Blueprint 以及面向工业级边缘计算、具备功能安全能力的 NVIDIA IGX Thor 平台在内的 NVIDIA 物理 AI 技术栈，Hexagon Robotics 正加速机器人的训练、验证与部署进程。成果已初步显现：其人形机器人 AEON 即将在宝马莱比锡工厂执行装配作业，成为人形机器人在德国生产环境中率先落地部署的标志性案例之一。

此外，QNX 已深化与 NVIDIA 的合作，共同为机器人、医疗和工业领域的安全关键型边缘 AI 系统提供支持。最新发布的 QNX OS for Safety 8.0 现已集成于 NVIDIA IGX Thor 平台，并与 NVIDIA Halos 安全软件栈深度协同。

如需深入了解 NVIDIA 面向工业与制造领域的 AI 技术，欢迎前往汉诺威工业博览会 NVIDIA 展位参观交流。