为提高生产力、加速创新并创造新的经济增长机遇，欧洲工业领袖正利用 NVIDIA CUDA-X 和 Omniverse 库，以及 NVIDIA Cosmos 和 Nemotron 开放模型，赋能工程与制造生命周期。
NVIDIA 工厂运营蓝图 (FOX)现已在 GitHub 上提供抢先访问。该蓝图将这些能力整合至工厂车间，为开发者提供了一条构建和部署全天候工厂管理智能体的路径。这些智能体可协调机器之间的工作，同时还有专注于视觉检测、根本原因分析、报告生成和车队管理等用例的专用智能体。
这些智能体可以连接包括 NVIDIA Cosmos 和 Nemotron 在内的前沿模型，并能接入基础知识，如计算机辅助设计、产品生命周期管理、仿真软件以及 IT 和运营技术系统。
基于 FOX 蓝图，生态系统能够构建实时监测工厂运营的工业智能体，通过关联视觉发现与机器日志来调查问题，并协调响应。借助 Cosmos 的上下文学习能力，这些智能体可以利用示例和文档进行自适应调整，无需微调。
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。在其埃尔朗根电子工厂，西门子采用这种方法将检测流程的校准时间缩短了 40%。
从设计之初开始加速工程开发
NVIDIA CUDA-X 库加速了仿真过程，使工程师能够在投入物理原型之前更快地获得反馈，从而探索替代设计方案。在 GTC 柏林期间，NVIDIA 宣布 cuDSS 全面可用，加速了结构应力、流体流动、电磁场和半导体器件行为等复杂仿真背后的高要求计算。
梅赛德斯-奔驰使用运行在 NVIDIA GPU 上的西门子 Simcenter STAR-CCM + ，通过更快的空气动力学仿真来对比车辆设计。在工厂中，该公司应用 NVIDIA Cosmos 3 和 Metropolis VSS 蓝图构建用于车辆检查和挡风玻璃装配验证的智能体，能够识别偏差并确保始终如一的高质量。
Cadence 正在 NVIDIA GPU 上对汽车流体动力学工作负载进行基准测试，以评估加快设计迭代的机会；Autodesk 则将 NVIDIA PhysicsNeMo 和 Warp 框架引入 NavPack，并与 Autodesk Alias 集成，帮助宾利等公司的设计师使用经仿真训练的 AI 预测车辆性能并加快迭代速度。
imec 和英飞凌正利用新思科技软件和 NVIDIA 加速计算推进半导体仿真。S-Litho 在 imec 模型上的基准测试显示速度提升高达 40 倍，而英飞凌通过 Sentaurus Device 配合 NVIDIA CUDA 库，将新一代功率器件的 3D 击穿仿真速度提升 12 倍。
Leonardo 正与 Neural Concept 合作开展 AI 驱动的飞机设计，利用 NVIDIA Omniverse 库将飞机几何形状与空气动力学仿真结果相结合。
汽车制造商使用达索系统中由 NVIDIA Nemotron 驱动的 LEO and AURA Virtual Companions，编排 CATIA AI 智能体和 SIMULIA AI 智能体，并结合由 NVIDIA CUDA-X 库加速的 SIMULIA 求解器，在构建物理原型之前即可快速设计和虚拟测试车门。
UniversalAGI 正与 Saab 合作保护船员免受海上致命海浪冲击的影响，利用 UniversalAGI 的 Latent Interaction Field Transformer 物理 AI 基础模型，并通过 NVIDIA Warp 加速处理，实时评估数千种海浪情况和航向，无需耗时数天。这些功能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船员涉险，同时 NVIDIA Omniverse 库有助于可视化船舶在海上的航行状态。
PhysicsX 正与英国美洲杯帆船队 GB1 合作开展 AI 驱动的游艇设计，使用 NVIDIA Omniverse 库可视化船体几何形状和压力场；Fermioniq 的 Sofia 智能体则帮助 Deltares 和荷兰各部委通过将自然语言请求转化为基于 NVIDIA Warp 构建的仿真求解器，进行河流流量建模。
Mistral 计划使用 CUDA-X、Warp 和 Omniverse 库来加速物理仿真并为工程 AI 模型生成训练数据。
虚拟测试工厂与机器人
NVIDIA Omniverse 和 Isaac 库支持数字孪生和机器人仿真，帮助制造商在调整实体工厂之前，评估生产系统和机器人行为。
奥迪使用基于 NVIDIA Omniverse 库构建的电池生产数字孪生，在物理设备到位之前测试生产概念。此外，奥迪还与达索系统和思灵机器人合作，在基于 Omniverse 库构建的 DELMIA 虚拟孪生中仿真并验证移动人形机器人及物流流程。
Schaeffler 正将其人形机器人执行器 (驱动机器人关节的组件) 的数字孪生与 NVIDIA Isaac 仿真框架集成，帮助其机器人合作伙伴在仿真中评估组件行为并减少物理测试。
Wandelbots 使用基于 Omniverse 和 OpenUSD 构建的 NOVA with Isaac Sim，以数字化方式验证装配工作流，并为实体机器人准备应用程序。
KONGSBERG 旗下的 Falkor 正将智能体和 NVIDIA Omniverse 库集成到其平台中。借助由 NVIDIA RTX Blackwell 服务器版本 GPU 驱动的 Microsoft Azure NCv6 虚拟机，具备空间智能的智能体能结合工程数据、运营信息和 3D 设备几何形状，对工业设施进行观察、仿真和推理，支持流程工业和能源行业的检查与维护用例。
同样的仿真方法也扩展到了 AI 基础设施领域。施耐德电气与 AVEVA 一起，正在为 Nscale 开发一个基于 Omniverse 库构建的 AI 工厂数字孪生，帮助工程师在进行物理变更之前，对比电力、冷却和设备配置。