在2026年汉诺威工业博览会上，NVIDIA及合作伙伴集中展示了AI驱动的制造业最新实践，宣告智能制造正从概念走向规模化落地。本次博览会于四月在德国汉诺威举行，与会者亲身体验了加速计算、AI物理、智能体技术和机器人技术如何推动工业创新——从智能体驱动的设计与工程，到实时仿真与数字孪生，再到在工厂中实际运行的人形机器人。

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。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。这一主权AI平台加速了欧洲各行业的AI与机器人技术，提供了安全、可扩展的基础底座。

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分享了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。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，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在现场展示了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驱动的工程与实时工厂仿真

随着工业系统日益复杂，工程师用于设计、仿真和测试的软件正借助AI物理和代理式AI进行革新。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智能体工作流。

在工厂级数字孪生领域，ABB展示了如何将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，借助NVIDIA物理AI库实现自主化的软件定义生产。西门子重点介绍了其Digital Twin Composer解决方案，通过集成NVIDIA Omniverse库，将多领域工程与运营数据转化为全面且可直接用于仿真的数字孪生，帮助客户提升产线吞吐量并提前识别潜在生产问题。

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，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。

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回应，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，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，正在重塑工业运营。

Invisible AI推出了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间轴线。全球拥有众多工厂的工业设备制造商特雷克斯（Terex）正在使用该平台获取关键洞察，预计可实现显著的产量提升并减少返工率。

机器人领域：从仿真到部署的加速突破

AI推理正在打破工业机器人只能执行单一任务、依赖耗时编程的限制，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。

在德国埃尔兰根的西门子自主电子工厂蓝图项目中，Humanoid公司的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将通常需要较长时间的硬件开发周期压缩至极短的时间。

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。

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。AEON人形机器人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。

本届汉诺威工业博览会的一系列展示表明，AI驱动的制造业转型已进入实质落地阶段——从主权AI基础设施的建设，到软件与工业数字孪生的深度融合，再到视觉AI智能体与人形机器人的实际部署，NVIDIA及其生态伙伴正在构建覆盖“从云端到边缘、从仿真到现实”的完整物理AI解决方案，加速制造业迈向智能化新纪元。