• “Mega”NVIDIA Omniverse Blueprint 扩展至包含用于构建工厂规模数字孪生的库，其中西门子的数字孪生软件首先支持该蓝图，FANUC 和富士康 Fii 首先连接其机器人模型。
• Belden、 Caterpillar、富士康、Lucid Motors、丰田、台积电和纬创资通构建 Omniverse 工厂数字孪生，以加速人工智能驱动的制造。
• Agility Robotics、Amazon Robotics、Figure 和 Skild AI 使用 NVIDIA 的三计算机架构构建美国的协作机器人劳动力。

NVIDIA 宣布美国领先的制造商、工业软件开发商和机器人公司正在使用NVIDIA Omniverse™ 技术来构建美国的协作机器人劳动力。最先进的机器人工厂和新型自主协作机器人有助于克服劳动力短缺并推动美国再工业

“人工智能正在将世界各地的工厂转变为智能思维机器——新工业革命的引擎，”NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示。 “我们正在与美国制造业领先者一起构建物理人工智能、Omniverse 数字孪生体和协作机器人，这些机器人将提高整个美国工业基地的生产力、弹性和竞争力。”

工业 AI 时代的操作系统
NVIDIA 宣布正在扩展其用于模拟机器人车队的“巨型”NVIDIA Omniverse 蓝图，以包含设计和制造机器人车队的技术。模拟工厂数字孪生。

西门子是第一家开发支持 Mega Omniverse Blueprint 的数字孪生软件的公司。目前正在进行 Beta 测试，新的工业技术堆栈将成为西门子 Xcelerator 平台的一部分。它将帮助工程师设计和运营大规模数字孪生工厂，将真实的 3D 模型与实时运营数据结合在一起。该技术堆栈专为人工智能时代而打造，可实现全面的仿真、优化和实时性能监控，有助于设计更智能、更高效的工厂、产品和数据中心。

FANUC 和富士康 Fii 是首批支持基于 OpenUSD 的 3D 机器人数字孪生的机器人制造商，使制造商可以轻松地将设备拖放到其数字孪生中。

在他的 NVIDIA GTC Washington, D.C. 中，在主题演讲中，黄仁勋展示了富士康如何使用新的 Omniverse 技术来设计、模拟和优化位于德克萨斯州休斯顿的 242,287 平方英尺的新工厂，用于制造 NVIDIA AI 基础设施系统。

美国领导人建立人工智能驱动的工厂以加速制造业
2025 年，投资将达到 1.2 万亿美元由电子供应商、制药公司和半导体制造商牵头的美国宣布了扩大产能的措施。美国领先的公司正在依靠独立软件供应商和 Omniverse 库的应用程序来构建机器人工厂，利用物理 AI 和仿真来加速制造，为这一波工业化浪潮提供动力。

百通已实施埃森哲的物理 AI Orchestrator，它将 NVIDIA Omniverse 库、NVIDIA Metropolis 平台和埃森哲的代理 AI 相结合，为工业企业创建虚拟安全围栏工厂和仓库的即时危险区域监控和实时质量检测系统。

Caterpillar 正在应用 Omniverse 构建其工厂和供应链的数字孪生，以用于先进的制造功能，例如预测性维护和动态调度、NVIDIA NIM™ 微服务可推动工作流程自动化并预测和优化工厂维护，NVIDIA cuOpt™ 软件可优化供应链性能。

Lucid Motors 正在使用 Omniverse 构建其工厂的数字孪生，以实现实时工厂规划和优化，并训练人工智能驱动的机器人系统。丰田正在使用 idealworks 的 iw.sim 技术，该技术集成了 Mega Omniverse Blueprint 的功能，为其肯塔基州乔治敦工厂创建数字孪生，并探索复杂的自动化场景。

台积电正在使用 Omniverse 来加速晶圆厂的设计和建设，并使用 NVIDIA Isaac™ 平台为亚利桑那州菲尼克斯工厂的特定操作开发机器人技术，以显着提高制造生产力。 纬创资通正在使用一套 NVIDIA AI 和 Omniverse 技术来实施严格的数字测试和验证流程其在德克萨斯州沃思堡工厂组装的系统。

领先的机器人开发商组建了美国新的机器人劳动力
机器人公司正在使用 NVIDIA 的三计算机架构来构建和部署先进的机器人车队，这些机器人将在缩小技能差距、提高工人生产力和改善各行业的安全性方面发挥关键作用。

Figure 和 NVIDIA 宣布合作加速下一代人形机器人的发展。 Figure 使用 NVIDIA 加速计算构建其 Helix 视觉语言动作模型以及用于模拟和训练的 Isaac 平台，正在快速构建世界上最先进的大型人形机器人车队，能够处理从家务到工业支持的各种任务。

Agility Robotics的通用人形机器人 Digit 使用NVIDIA Isaac Lab框架通过以下方式改进全身控制：数以百万计的强化学习场景，可加速其技能的增强，例如从环境干扰中逐步恢复，这在制造和物流设施等高度动态的领域通常是需要的。 Digit 由 NVIDIA Jetson AGX Thor™ 模块提供支持，可实现实时感知、导航和自主决策。

Amazon Robotics 正在使用 Omniverse 库和框架，将在 NVIDIA Jetson™ 平台上运行的亚马逊各种操纵系统和移动机器人的开发时间从几年缩短到几个月。通过模拟训练，亚马逊最近推出的 BlueJay 多臂机械手用于拣选、装载和整合，仅用了一年多的时间就从概念转向生产。

Skild AI 正在构建一个通用机器人基础模型，涵盖有腿、轮式和人形机器人，并使用 Isaac Lab 进行运动和右旋危险的操作任务训练和用于生成训练数据集的 NVIDIA Cosmos™ 世界基础模型。 FieldAI 正在训练跨实体机器人大脑，以在建筑以及石油和天然气环境中进行监控和检查，使用 Isaac Lab 进行强化学习，使用 NVIDIA Isaac Sim™ 进行合成数据生成和软件在环验证。

AI 基础设施加速工业数字化
NVIDIA 提供边缘解决方案，并与领先的云服务提供商合作，提供对加速制造所需的强大 AI 和模拟基础设施的广泛访问。美国。

NVIDIA IGX Thor™ 是一款由 NVIDIA Blackwell 提供支持的企业级平台，旨在为下一代工业和医疗边缘 AI 应用提供动力，目前已被 Diligent Robotics、EndoQuest Robotics、Hitachi Rail、Joby Aviation、Maven 和 SETI I 等行业领导者采用研究所。

Google Cloud宣布其由 NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell 服务器版 GPU 提供支持的新 G4 实例现已推出，而 Microsoft 很快将在 Microsoft Azure 公共云和 Azure 本地分布式基础设施的边缘提供这些 GPU。