NVIDIA與合作夥伴齊聚漢諾威工業博覽會2026，展示AI驅動製造新圖景 NEWS DETAIL

在2026年漢諾威工業博覽會上，NVIDIA及合作夥伴集中展示了AI驅動的製造業最新實踐，宣告智能製造正從概念走向規模化落地。本次博覽會於四月在德國漢諾威舉行，與會者親身體驗了加速計算、AI物理、智能體技術和機器人技術如何推動工業創新——從智能體驅動的設計與工程，到實時仿真與數字孿生，再到在工廠中實際運行的人形機器人。

AI基礎設施：賦能歐洲工業新紀元

要在製造業所依賴的工廠和供應鏈中大規模運行AI，需要合適的底層基礎設施。由德國電信基於NVIDIA AI基礎設施在德國構建的工業AI雲，是歐洲最大的AI工廠之一，為未來樹立了典範。這一主權AI平台加速了歐洲各行業的AI與機器人技術，提供了安全、可擴展的基礎底座。

在本次展會上，包括Agile Robots、SAP、西門子、PhysicsX和Wandelbots在內的多家行業領先企業分享了他們如何利用這一主權AI平台，運行涵蓋AI物理驅動實時仿真、工廠級數字孿生以及軟體定義機器人技術在內的各類AI加速工作負載。獨立工程服務提供商EDAG也宣佈，其工業元宇宙平台metys將運行於工業AI雲之上，將主權AI基礎設施大規模引入汽車及工業工程領域。

為滿足日益增長的AI基礎設施需求，戴爾科技、IBM、聯想和PNY在現場展示了NVIDIA加速的系統解決方案，覆蓋從邊緣端到資料中心的全棧部署，助力製造商更快地運行仿真，並在生產環境中大規模開發和部署計算機視覺、AI智能體及機器人技術。

AI驅動的工程與實時工廠仿真

隨著工業系統日益複雜，工程師用於設計、仿真和測試的軟體正借助AI物理和代理式AI進行革新。Cadence、達索系統、西門子和新思科技正在將其軟體全面集成NVIDIA CUDA-X、AI物理、NVIDIA Omniverse庫，以及NVIDIA Nemotron開放模型，從而實現基於物理規律的實時仿真、AI驅動的設計探索以及智能體工作流。

在工廠級數字孿生領域，ABB展示了如何將NVIDIA Omniverse庫與微軟Azure雲服務集成到ABB Genix工業物聯網與AI套件中，使運營團隊能夠在完整上下文中理解資產性能，並借助AI智能體加速根本原因的分析效率。達索系統展示了虛擬孿生體驗如何成為未來AI驅動工廠的核心動力，借助NVIDIA物理AI庫實現自主化的軟體定義生產。西門子重點介紹了其Digital Twin Composer解決方案，通過集成NVIDIA Omniverse庫，將多領域工程與運營資料轉化為全面且可直接用於仿真的數字孿生，幫助客戶提升產線吞吐量並提前識別潛在生產問題。

微軟演示了如何將NVIDIA Omniverse庫與Microsoft Fabric實時智能和IQ相結合，為組織提供物理精確的實時仿真，同時基於NVIDIA物理AI資料工廠Blueprint構建的Azure Physical AI Toolchain，正加速物理AI和自主機器人在生產環境中的部署。

將AI智能體引入工廠車間

傳統AI僅能在預設且相對固定的條件下給出回應，而AI智能體則帶來了一種全新主動的自適應智能——它們不僅能理解所看到的內容，還能在採取行動前分析正在發生的情況。在本次展會上，基於NVIDIA Metropolis庫、Nemotron模型以及NVIDIA Cosmos開放模型構建的視覺AI智能體，正在重塑工業運營。

Invisible AI推出了一套依託智能體實時捕捉、結構化並分析工廠車間每個生產週期的視覺AI系統。該系統基於NVIDIA Metropolis VSS Blueprint構建，並融合了NVIDIA Cosmos Reason 2與Nemotron模型，使自主AI智能體能夠在問題擴大之前，直接向操作人員提供可執行的洞察。這類生產智能方案已在包括豐田在內的部分全球大型汽車製造工廠中實現可量化的成效。

Tulip Interfaces展示了基於NVIDIA Metropolis VSS Blueprint與Cosmos Reason 2的Factory Playback，將設備遙測資料、操作員工作流、品質事件和視訊資料同步整合為一條可搜索、具備上下文的操作時間軸線。全球擁有眾多工廠的工業設備製造商特雷克斯（Terex）正在使用該平台獲取關鍵洞察，預計可實現顯著的產量提升並減少返工率。

機器人領域：從仿真到部署的加速突破

AI推理正在打破工業機器人只能執行單一任務、依賴耗時編程的限制，賦予它們在非結構化環境中導航、學習新任務並自主行動的能力。在漢諾威工業博覽會上，NVIDIA的多家合作夥伴展示了機器人執行真實生產任務的案例。

在德國埃爾蘭根的西門子自主電子工廠藍圖專案中，Humanoid公司的HMND 01輪式人形機器人在產線環境中完成了首次自主物流作業的概念驗證。該機器人搭載NVIDIA Jetson Thor邊緣AI模組進行本機計算，並基於Isaac Sim與Isaac Lab開放框架進行仿真與強化學習開發。通過「先仿真後部署」的開發範式，Humanoid將通常需要較長時間的硬體開發週期壓縮至極短的時間。

SCHUNK的GROW自動化單元以標準化、可部署的形式將物理AI引入實際生產現場。借助NVIDIA Omniverse庫和Isaac仿真框架，機器人行為可在單元上線前完成仿真、訓練與驗證。Wandelbots的NOVA平台則連接起仿真與實際車間現場，實現持續優化。

依託包括物理AI資料工廠Blueprint以及面向工業級邊緣計算、具備功能安全能力的NVIDIA IGX Thor平台在內的NVIDIA物理AI技術棧，Hexagon Robotics正加速機器人的訓練、驗證與部署進程。AEON人形機器人即將在寶馬萊比錫工廠執行裝配作業，成為人形機器人在德國生產環境中率先落地部署的標誌性案例之一。

此外，QNX已深化與NVIDIA的合作，共同為機器人、醫療和工業領域的安全關鍵型邊緣AI系統提供支援。最新發佈的QNX OS for Safety 8.0現已集成於NVIDIA IGX Thor平台，並與NVIDIA Halos安全軟體棧深度協同。

本屆漢諾威工業博覽會的一系列展示表明，AI驅動的製造業轉型已進入實質落地階段——從主權AI基礎設施的建設，到軟體與工業數字孿生的深度融合，再到視覺AI智能體與人形機器人的實際部署，NVIDIA及其生態夥伴正在構建覆蓋「從雲端到邊緣、從仿真到現實」的完整物理AI解決方案，加速製造業邁向智能化新紀元。