与西门子等工业厂商合作日益紧密，NVIDIA究竟在下怎样一盘棋

       数字化浪潮下，AI正以颠覆性力量重构工业肌理，而数字孪生一直被视为智能化转型的核心枢纽与价值转化载体。在物理AI的深度赋能下，它得以贯穿产品从设计到退市的全生命周期，实现全链条的智能优化。在设计与工程阶段，数字孪生可基于物理规律与AI算法模拟各类工况，提前规避结构缺陷与性能短板；在制造与生产环节，它能联动产线数据实时校准生产参数，推动柔性制造与良品率提升；在运营阶段，其可精准预判设备损耗、优化运维策略；延伸至供应链领域，更能通过全链路数据建模，实现库存、物流与需求的动态匹配。

       值得注意的是，数字孪生的落地绝非单一技术的线性突破，而是技术体系与产业生态的系统性协同。这其中，IT层的核心算力、AI算法与模型工具是不可或缺的技术基础，但更关键的是与OT层数十年积累的工业场景know-how、实操工艺体系、设备运行数据的深度耦合。二者的割裂与适配梗阻，正是此前诸多数字化项目深陷“可视化陷阱”，难以释放深层价值，最终导致企业“只见树木，不见森林”的核心症结。

       在这场重塑全球工业格局的变革中，科技巨头与工业领军者的跨界协同，已成为打破行业发展瓶颈的核心关键：一边是手握算力底座与AI算法优势的科技企业，一边是深耕工业领域、掌控场景与工艺核心资源的制造巨头，二者的深度协同不仅决定着技术落地的深度，更在重塑全球工业竞争的底层规则。NVIDIA与西门子长达四年的战略合作，正是这一趋势下的标杆样本。双方合作并非简单的技术叠加，而是呈现出从平台接口对接、软硬件深度协同到产业生态共建的阶梯式演进路径，不仅打破了工业软件与算力技术长期存在的协同壁垒，更蕴含着NVIDIA深度绑定工业场景核心玩家的工业AI生态布局逻辑。
合作纵深：从技术互联到生态共荣的四年蝶变

       自2022年6月起，NVIDIA与西门子的合作呈现“阶梯式深化”特征，每一轮布局均精准契合工业数字化转型的阶段性需求，勾勒出一条清晰且极具前瞻性的合作演进脉络：

       ·    2022年6月底，NVIDIA与西门子宣布扩大双方之间的合作，携手打造工业元宇宙并增加AI数字孪生技术的使用，将西门子Xcelerator与NVIDIA Omniverse打通连接。

       ·    2023年4月，汉诺威工博会期间，西门子展示了基于NVIDIA Omniverse打造的FREYR Battery工厂数字模型；同年9月，圣克拉拉GTC大会上，NVIDIA推出用于构建和运行工业元宇宙应用的Omniverse Cloud服务，首批客户包括RIMAC Group、西门子和WPP。

       ·    2024年3月，圣何塞GTC大会上，NVIDIA发布Omniverse Cloud API，与西门子、Ansys、Cadence、Hexagon、罗克韦尔自动化等，共同帮助客户设计、模拟、构建和运行符合物理学的数字孪生；同时，OpenUSD联盟成立材质与几何体工作组，建立新的联络关系。

       ·    2025年1月CES展上，NVIDIA通过生成式物理AI进一步扩展Omniverse，搭载了最新发布的NVIDIA Cosmos世界基础模型，西门子同期展示了由NVIDIA Omniverse库驱动的Xcelerator应用——Teamcenter Digital Reality Viewer（Teamcenter 数字现实查看器）。

       ·    2026年1月CES展上，NVIDIA与西门子宣布大幅拓展双方战略合作，将AI引入现实世界，打造AI加速的产品组合，包括AI原生电子设计、AI原生仿真，以及由AI驱动的自适应制造与供应链，共同设计新一代AI工厂并协同创新优化运营。

战略内核：以物理AI贯通工业全链路价值落地

       NVIDIA持续深化与西门子的战略合作，核心动因是依托双方资源互补，推动物理AI从技术概念走向工业全流程落地，打通从设计、工程到制造、生产、运营及供应链的端到端价值链路。

       从技术落地逻辑来看，NVIDIA的全栈AI能力与西门子的工业场景优势形成精准契合：NVIDIA提供AI基础设施、Omniverse 仿真库、Cosmos世界模型及CUDA-X加速库等核心技术支撑，解决工业AI的算力供给、仿真效率与模型适配问题；西门子则投入数百名工业AI专家及领先软硬件资源，凭借其在工业领域的深厚积淀，提供从半导体设计到工厂运营的全场景载体与数据支撑。这种协同直击工业AI落地的核心痛点——传统解决方案多局限于单一环节，难以实现跨流程的智能协同，而双方的合作正构建起“技术赋能+场景承接”的完整落地路径。

       在设计与工程环节，以半导体设计为起点，并基于 NVIDIA 对西门子工具的广泛使用，西门子将把NVIDIA的GPU加速能力与AI模型集成至其EDA产品组合，聚焦验证、布局与工艺优化等关键环节，目标实现核心工作流2-10倍的性能提升，推动AI原生电子设计的规模化应用。同时，借助生成式仿真技术，依托PhysicsNeMo与开源模型构建具备自主迭代能力的数字孪生，让工程设计实现实时优化与自主迭代。

       在制造与生产环节，双方计划以德国埃尔朗根的西门子电子工厂为最初蓝图，联合打造全球首批AI驱动的自适应制造基地。通过软件定义的“AI大脑”，结合Omniverse库与NVIDIA AI基础设施，工厂可持续分析数字孪生数据，在虚拟环境中测试改进方案，再将验证后的洞察转化为车间实际操作变更，实现从虚拟仿真到物理执行的无缝衔接，大幅缩短调试时间、降低运营风险。

       值得一提的是，双方还将联合打造可复用的新一代AI工厂蓝图，加速工业AI变革，并为双方的AI加速工业产品组合提供高性能基础。例如，该蓝图将平衡新一代高密度计算在供电、散热与自动化的需求，同时确保技术在速度与效率上的优异表现，实现从规划设计到部署运营的全生命周期优化。

       这种全流程覆盖的合作模式，不仅让NVIDIA的算力与AI技术深度嵌入工业核心场景，突破了消费电子与数据中心市场的竞争瓶颈，更通过西门子的全球客户网络与行业影响力，实现了物理AI技术的规模化商业落地，最终在指数级增长的工业AI市场中占据核心竞争优势。目前富士康、HD 现代、凯傲集团（KION Group）与百事公司等客户已在评估相关功能，为技术落地验证了市场可行性。
行业镜鉴：跨界融合重构工业智能化新范式

       当下正值AI技术从生成式AI应用向物理AI演进的关键时期，生成式AI重构了虚拟世界的内容创造与效率边界，而物理AI则打破数字世界与物理世界的边界，将智能深度嵌入工业生产的全流程，成为驱动产业智能化跃迁的核心引擎。根据IoT Analytics发布的《2025-2030年工业人工智能市场报告》数据显示，2024年全球工业AI市场规模达436亿美元，预计2030年将跃升至1540亿美元，年复合增长率23%。

       这一高速增长的背后，正是基于物理AI对工业场景的深度适配与价值释放。以物理AI为底层逻辑，结合海量工业数据与AI算法，解决传统工业智能化中在设计仿真、生产排程、服务运营中的物理精准性、交互一致性、实时同步性、安全可靠性问题。通过NVIDIA 与西门子长达四年的跨界协同，可以为科技企业与工业巨头的融合发展提供三大镜鉴：

       （一）拒绝内耗：跨界合作的核心是“泛IT技术+行业know-how”的双向赋能

       双方合作的成功关键在于资源互补的精准匹配：NVIDIA不直接涉足工业软件开发，而是提供“算力引擎”；西门子不投入巨资研发AI芯片，而是聚焦“场景落地”。这种分工避免了资源内耗，形成1+1>2的效应。反观部分企业的跨界失败，常陷入“全产业链自建”陷阱——科技企业盲目开发工业软件缺乏场景验证，工业企业自研AI技术效率低下。

       （二）整合赋能：工业AI需构建“硬件-软件-服务”的价值闭环

       从合作演进可见，NVIDIA与西门子始终围绕“闭环能力”布局：从2022年打通软件闭环，到2024年完善硬件闭环，再到2026年形成服务闭环。这一逻辑切中了工业AI的核心痛点——当前多数解决方案仍停留在“数据分析”层面，无法实现“决策-执行”落地。对行业而言，未来成功的智能化方案必须具备三大特征：硬件能承载边缘算力，软件能贯通数据链路，服务能提供持续优化。

       （三）生态根基：开放协同与价值辐射的共赢逻辑

       双方在合作的过程中不断拓展生态，构建了“核心伙伴引领+产业链协同”的开放模式。以NVIDIA的全栈AI技术与西门子的工业场景为核心基座，联动Ansys、Cadence、罗克韦尔自动化等产业链关键玩家，打通从工具链到应用层的协同壁垒；同时通过富士康、HD现代等标杆客户的场景验证与反馈迭代，让技术方案在实战中持续优化。事实证明，工业AI的规模化变革绝非单一企业或双边合作能完成，唯有以开放姿态联动上下游，让技术在多元场景中沉淀、在生态协同中迭代，才能让AI价值穿透产业链各环节，实现从“单点突破”到“行业普惠”的跨越。