英伟达FOX工厂运营蓝图落地欧洲，西门子预计降本20%

NVIDIA于2026年10月21日公布，欧洲多家制造与工程企业正在把NVIDIA CUDA-X、NVIDIA Omniverse库，以及开放模型NVIDIA Cosmos和NVIDIA Nemotron引入从设计到制造的全生命周期。此次发布的核心是NVIDIA Factory Operations Blueprint（FOX，工厂运营蓝图），它是一套用于构建和部署工厂AI智能体（AI agent）的参考设计。按照设想，FOX既可用于构建跨设备协调作业、持续运行的工厂管理智能体，也可用于构建承担外观检查、根因分析、报告生成和设备群管理等专项任务的专用智能体。西门子（Siemens）将利用FOX，预计实现约20%的成本降低。

FOX横向分析工厂视频与机器日志

许多制造现场的设备视频、机器日志、设计数据和制造条件分散在多个系统中。一旦出现问题，就需要比对这些信息来定位原因，并据此调整设备和作业。

基于FOX构建的工业AI智能体可连接NVIDIA Cosmos、Nemotron，也可连接CAD、产品生命周期管理（PLM）、仿真软件、IT系统，以及负责控制和产线设备的OT系统。

由此，智能体能够实时监控工厂运行状态，将摄像头视频信息与机器日志关联起来排查问题，并协调应对措施。借助Cosmos的上下文学习（in-context learning），无需对模型进行额外微调，只要提供示例和文档，就能让智能体适应特定工厂业务。

西门子预计降本20%，检测准备时间缩短40%

西门子已将基于FOX构建的AI智能体集成到其智能体化企业系统“Intelligence Center X”中，用于定位工厂问题的根因、协调制造业务，预计可降低成本约20%。

西门子的“Process Preparation X”智能体则使用“NVIDIA Cosmos Data Factory”的工具与技能，生成用于电路板检测的缺陷图像。

在德国埃尔朗根（Erlangen）的西门子电子工厂，这一方法使检测工序的校准时间缩短了40%。通过利用生成的缺陷图像，无需收集大量实际不良品，也能推进检测工序的准备与调整。

CUDA-X加速设计仿真

在设计领域，NVIDIA CUDA-X库可加速仿真，帮助企业在进行物理样机之前比较多种设计方案。NVIDIA同时宣布，用于加速结构应力、流体、电磁场、半导体器件等仿真计算的稀疏矩阵求解器库“NVIDIA cuDSS”已正式开放提供（general availability）。

梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）使用运行在NVIDIA GPU上的西门子计算流体力学（CFD）软件“Simcenter STAR-CCM+”，对汽车空气动力学设计进行仿真。在工厂中，该公司利用NVIDIA Cosmos 3和“Metropolis Video Search and Summarization Blueprint”，构建用于检查车辆检查和挡风玻璃装配状态的AI智能体。

Cadence在NVIDIA GPU上评估了面向汽车的流体仿真工作负载。Autodesk将面向物理AI的框架“NVIDIA PhysicsNeMo”和“NVIDIA Warp”引入“NavPack”，以支持汽车性能预测和设计方案评估。

在半导体领域，imec和英飞凌（Infineon）使用了Synopsys软件与NVIDIA加速计算。使用imec模型的“S-Litho”基准测试实现了最高40倍加速；英飞凌将“Sentaurus Device”与NVIDIA CUDA库结合，用于下一代功率半导体的三维击穿仿真，实现了12倍加速。

此外，莱昂纳多（Leonardo）与Neural Concept合作，在Omniverse库上整合飞机外形与空气动力学仿真结果。

达索系统（Dassault Systèmes）将采用Nemotron的虚拟助手与CUDA-X加速的仿真求解器结合，支持汽车零部件设计和虚拟测试。

数字孪生让工厂和机器人在投产前验证

NVIDIA Omniverse与Isaac库用于在虚拟空间中复现工厂设备和机器人，并在改造实际生产设备之前验证生产工艺和机器人动作。

奥迪（Audi）利用Omniverse库构建电池生产数字孪生，在物理设备建成前验证生产方式。该公司还与达索系统、Agile Robots合作，利用Omniverse库在虚拟孪生上推进移动人形机器人和物流流程的仿真与验证。

舍弗勒（Schaeffler）将用于驱动机器人关节的人形机器人执行器数字孪生集成到NVIDIA Isaac仿真环境中。机器人厂商等可在虚拟空间评估执行器行为，从而减少物理测试。

在大众汽车萨克森（Volkswagen Sachsen）的透明工厂（Transparent Factory），Wandelbots使用“NOVA”和“Isaac Sim”在数字环境中验证装配流程，并为应用到实际机器人做准备。

Falkor将Omniverse库和AI智能体集成到其平台。通过结合设计数据、设备运行信息和三维形状，AI智能体可在空间上理解工业设备，进行仿真和推理，支持流程工业和能源工业中的检查与维护。

此类数字孪生应用还从制造工厂扩展到AI基础设施。施耐德电气（Schneider Electric）和AVEVA利用Omniverse库为Nscale开发了AI工厂数字孪生，可在物理改造设备之前比较电力、冷却和设备配置。

NVIDIA表示，将把CUDA-X带来的设计仿真加速、Omniverse和Isaac支持的数字孪生，以及使用Cosmos和Nemotron的AI智能体结合起来，推动覆盖设计、验证、制造和工厂运营的工业AI落地。