NVIDIA 與合作夥伴於 2026 漢諾威工業博覽會展示 AI 驅動製造的未來
製造業正處於轉折點。在各個主要工業經濟體中，由於設計週期加快、營運精簡以及熟練勞動力短缺，以更少資源達成更多成果的壓力正加速轉向 AI 驅動的生產。問題不再是是否採用 AI，而是採用的速度有多快以及規模有多大。
製造業正處於一個轉折點。在所有主要的工業經濟體中，由於設計週期加快、營運更精簡以及技術勞動力短缺的壓力，要求「以少做多」的現狀正加速向 AI 驅動的生產轉型。
問題不再是是否採用 AI，而是採用的速度有多快、規模有多大。
在 4 月 20 日至 24 日於德國漢諾威舉行的 2026 年漢諾威工業博覽會 (Hannover Messe 2026) 上，NVIDIA 及其合作夥伴將展示 AI 驅動的製造實務。與會者將體驗加速運算、AI 物理學、代理人（Agents）和機器人技術的進步如何推動工業創新——從代理型設計與工程，到即時模擬、視覺 AI 代理人以及在工廠中運作的人型機器人。
未來的工廠不僅僅是一個概念，它現在正被建立起來。
AI 基礎設施：驅動歐洲下一個工業時代
要在製造產出所依賴的工廠和供應鏈中大規模運行 AI，需要正確的底層基礎設施。隨著 AI 成為產品、流程和設施設計、建造與優化的基石，製造商需要一個安全、可擴展且專為工業規模打造的統一主權基礎。
工業 AI 雲 (Industrial AI Cloud) 是歐洲最大的 AI 工廠之一，由德國電信 (Deutsche Telekom) 在德國基於 NVIDIA AI 基礎設施構建，是未來的藍圖。它為加速歐洲各行業的 AI 和機器人技術提供了安全、主權的基礎。
在展會上，包括 Agile Robots、SAP、Siemens、PhysicsX 和 Wandelbots 在內的行業領導者將分享他們如何利用這個主權 AI 平台來運行 AI 加速的工作負載，範圍涵蓋從 AI 物理驅動的即時模擬到工廠規模的數位孿生和軟體定義機器人。領先的獨立工程服務提供商 EDAG 也宣布將在工業 AI 雲上運行其工業元宇宙平台 metys，為汽車和工業工程帶來大規模的主權 AI 基礎設施。
為了支持對 AI 基礎設施日益增長的需求，Dell Technologies、IBM、Lenovo 和 PNY 也展示了從邊緣到資料中心的 NVIDIA 加速系統，使製造商能夠運行更快的模擬，並在生產中大規模開發和部署電腦視覺、AI 代理人和機器人。
AI 驅動的工程
隨著工業系統變得越來越複雜，工程師所依賴的設計、模擬和測試軟體正透過 AI 物理和代理型 AI 進行轉型以跟上步伐。在漢諾威工業博覽會上，NVIDIA 合作夥伴展示了 AI 加速的設計與模擬如何開啟新的可能性。
Cadence、Dassault Systèmes、Siemens 和 Synopsys 正在其軟體中整合 NVIDIA CUDA-X、AI 物理和 NVIDIA Omniverse 函式庫，以及 NVIDIA Nemotron 開放模型，實現即時、基於物理的模擬、AI 驅動的設計探索以及賦能工程師的代理型工作流。
即時工廠模擬
工廠規模的數位孿生對於解鎖流程模擬、即時營運以及機器人機隊的測試與編排至關重要。在漢諾威工業博覽會上，來自製造、能源和汽車領域的合作夥伴將展示基於 Omniverse 函式庫和 OpenUSD 構建的數位孿生，如何讓客戶能夠設計、壓力測試並持續優化其營運。
ABB 將展示如何將 NVIDIA Omniverse 函式庫和 Microsoft Azure 雲端服務整合到其 ABB Genix 工業物聯網和 AI 套件中，使營運團隊能夠在完整背景下理解資產性能，並利用 AI 代理人加速根本原因分析。
Dassault Systèmes 將演示未來 AI 驅動的工廠如何由虛擬孿生體驗提供動力。與會者將看到這些虛擬孿生如何利用 NVIDIA 物理 AI 函式庫來實現自主、軟體定義的生產以及更智慧、敏捷的製造系統。
Kongsberg Digital 將重點介紹將 NVIDIA Omniverse 函式庫整合到其 Kognitwin 平台中，如何為關鍵能源基礎設施提供空間智能。數位孿生模型、即時營運數據和 AI 代理人的結合，使客戶能夠分析複雜資產、虛擬測試場景，並在變更進入物理世界之前優化性能。
Microsoft 正在展示與 Microsoft Fabric 即時智慧和 IQ 整合的 NVIDIA Omniverse 函式庫，如何為組織提供物理精確、即時的模擬以設計、模擬和優化物理系統；同時，基於 NVIDIA 物理 AI 數據工廠藍圖 (Physical AI Data Factory Blueprint) 構建的 Azure 物理 AI 工具鏈 (Azure Physical AI Toolchain) 則加速了物理 AI 和自主機器人在生產中的部署。
Siemens 將重點介紹將 NVIDIA Omniverse 函式庫整合到其 Digital Twin Composer 解決方案中，如何將多領域工程和營運數據轉化為全面、可模擬的數位孿生，幫助客戶提高產量並在物理變更前識別生產問題。
透過將 Wandelbots NOVA 平台與 NVIDIA Omniverse NuRec 等 Omniverse 函式庫相結合，Wandelbots 展示了一條將現實設施數位化為物理精確模擬的強大路徑。對於像 Gessmann 的 GESSbot 機器人這樣的解決方案，這為加速調試和降低複雜工業現場的部署風險開啟了未來的機會。
將 AI 代理人帶入工廠車間
傳統 AI 在僵化的條件下解決問題。AI 代理人帶來了新層次的主動和自適應智慧，能提供所見事物的背景資訊，並在採取行動前分析正在發生的情況。
在展會上，與會者將看到基於 NVIDIA Metropolis 函式庫以及 Nemotron 和 NVIDIA Cosmos 開放模型構建的視覺 AI 代理人如何轉型工業營運，將多個數據流與現有的攝影機基礎設施相結合，以達到品質控制、營運效率和員工安全的新高度。
Invisible AI 正在推出其視覺執行系統 (Vision Execution System)，這是一個視覺 AI 系統，使用代理人即時捕捉、結構化並分析工廠車間的每個生產週期。該系統採用 NVIDIA Metropolis VSS 藍圖 以及 NVIDIA Cosmos Reason 2 和 Nemotron 模型構建，這些自主 AI 代理人能在問題惡化前直接向操作員提供具備行動價值的洞察。這類生產智慧已經在豐田 (Toyota) 等全球最大的汽車製造工廠中推動了可衡量的成長。
Tulip Interfaces 將展示 Factory Playback，它使用 VSS 藍圖和 Cosmos Reason 2 將機器遙測、操作員工作流、品質事件和影片同步到一個可搜索、具備背景資訊的營運時間軸中。Terex 是一家擁有 40 多家工廠的全球工業設備製造商，正使用該平台獲取寶貴洞察，預計將實現約 3% 的產量提升和 10% 的返工減少。
Fogsphere 將視覺 AI 擴展到一些最嚴苛的製造和工業環境中。其視覺代理平台 (Vision Agent platform) 現在支持基於 ARM 的邊緣部署，以及基於 NVIDIA Cosmos Reason 2 和 Metropolis VSS 藍圖構建的訓練工作流，使客戶能夠構建和微調視覺 AI 代理人。能源和工業生態系統中的工程服務公司 Saipem 正使用該平台構建代理人，以即時檢測並回應高風險的安全和環境事件。
會思考的機器
AI 推理正在讓工業機器人擺脫單一任務的限制和耗時的重新編程，賦予它們導航非結構化環境、學習新任務並自主行動的能力。在漢諾威工業博覽會上，NVIDIA 合作夥伴正在展示完成實際生產任務的機器人，以及讓各種規模的製造商都能觸及自主自動化的物理 AI 框架。
在 Siemens 位於德國埃爾朗根 (Erlangen) 的藍圖自主電子工廠中，Humanoid 的 HMND 01 輪式人型機器人——運行 NVIDIA Jetson Thor 邊緣 AI 模組進行機器人端運算，並使用 Isaac Sim 和 Isaac Lab 開放框架進行模擬和強化學習開發——已在生產環境的首個概念驗證中完成了自主物流作業。Humanoid 的模擬優先開發模式將通常需要長達兩年的硬體開發時間縮短至僅七個月。
SCHUNK 的 GROW 自動化單元以標準化、可部署的形式將物理 AI 引入生產。NVIDIA Omniverse 函式庫和 Isaac 模擬框架使機器人行為在單元上線前即可進行模擬、訓練和驗證。Wandelbots 的 NOVA 平台將模擬與車間連接以進行持續改進，而 EY 則設計營運模式以將其擴展到歐洲的中小型企業。
利用 NVIDIA 的物理 AI 技術棧，包括 物理 AI 數據工廠藍圖 和具備功能安全性的工業級邊緣運算 NVIDIA IGX Thor，Hexagon Robotics 正在加速機器人的訓練、驗證和部署。成果已初具規模，AEON 將在 BMW 萊比錫工廠執行組裝作業——這標誌著人型機器人在德國生產環境中的首批部署之一。
QNX 擴大了與 NVIDIA 的合作，為機器人、醫療和工業應用提供安全關鍵的邊緣 AI 系統，QNX OS for Safety 8.0 現已整合在 NVIDIA IGX Thor 和 NVIDIA Halos 安全棧上。
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