据roboticsandautomationnews.com报道，英伟达（Nvidia）联合西门子、SAP、ABB、达索系统（Dassault Systèmes）、微软、万德博特（Wandelbots）等数十家工业伙伴，在2026年4月20日至24日于德国汉诺威举行的汉诺威工业博览会（Hannover Messe 2026）上集中展示了AI驱动的制造系统，标志着人工智能正从概念验证阶段加速进入工程设计、工厂运营与机器人部署等核心工业流程。
工业AI基础设施成焦点
本届展会突出强调大规模AI基础设施对制造业的实际支撑能力。其中，德国电信（Deutsche Telekom）基于英伟达技术在德国建设的“工业AI云”被描述为欧洲最大的AI‘工厂’之一，旨在为制造业与供应链提供安全、自主可控的AI算力底座。敏捷机器人（Agile Robots）、西门子、SAP、PhysicsX及万德博特等公司现场演示了该平台如何支持实时仿真、AI物理建模、全厂级数字孪生及软件定义机器人等应用。
为满足不同层级算力需求，戴尔科技、IBM、联想和PNY等硬件厂商同步展出了搭载英伟达加速芯片的系统，覆盖边缘设备至数据中心全栈部署。
AI深度融入工程与仿真环节
在工程设计与仿真领域，楷登电子（Cadence）、达索系统、西门子和新思科技（Synopsys）等软件商正将英伟达CUDA-X、Omniverse库及Nemotron大模型集成至其平台，以实现基于物理规律的实时仿真和由AI代理驱动的自动化工程工作流。数字孪生技术在多个展台成为标配——企业通过构建工厂与工业资产的虚拟模型，在物理改造前完成运行模拟、场景测试与性能优化。
例如，ABB展示其Genix工业物联网与AI套件，结合英伟达Omniverse与微软Azure服务，为设备性能提供上下文感知洞察，并加快故障根因分析速度。
AI代理正式进入产线实操
除仿真外，AI代理已在真实生产环境中展开部署。隐形AI（Invisible AI）推出其“视觉执行系统”，利用AI代理持续监控并分析生产节拍，该系统已在丰田汽车（Toyota）等汽车制造工厂落地应用。图利普接口（Tulip Interfaces）则演示其“工厂回放”（Factory Playback）系统，可将产线运营数据同步至可检索的时间轴。该公司指出，特雷克斯（Terex）预计借助该平台实现产量提升3%、返工率降低10%。
自主工业机器人加速演进
多款AI赋能的机器人演示指向更高程度的自主性。在德国埃尔兰根的西门子电子工厂，人形机器人公司Humanoid开发的轮式人形机器人已完成物流试点部署，搭载英伟达Jetson Thor边缘AI模块；其“仿真优先”开发方法将研发周期从原本最长两年缩短至七个月。赫克斯agon Robotics则依托英伟达物理AI技术加速机器人训练，其AEON系统预计将在宝马（BMW）莱比锡工厂执行装配作业。
“随着需求增速持续超过产能扩张速度，自动化工程正成为瓶颈。”西门子数据与AI业务执行副总裁兼负责人瓦西·菲洛明（Vasi Philomin）表示，“制造商亟需更快交付日益复杂的系统，而熟练的工程人才仍严重受限。”
展会所呈现的广泛实践表明，AI已跨越早期试验阶段，正嵌入设计、仿真、生产与运维的全制造生命周期。尽管多数系统尚处于早期部署阶段，但其规模化路径已初步清晰。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
