英伟达在西门子德国工厂部署工业 AI，称工程工作量最多减少 85%

英伟达正在德国的一家西门子工厂推出一系列 AI 系统，而德国正寻求提升其在全球工业 AI 竞赛中的地位。

这一进展于本周作为英伟达在德国 AI 路线图的一部分出现，建立在两家 AI 与制造业巨头今年 1 月公布的一项计划之上，该计划旨在开发两家公司所称的全球首批完全由 AI 驱动的制造工厂。

根据协议，英伟达正在西门子位于德国埃尔朗根的电子工厂部署包括数字孪生、AI 生成训练数据和 AI 智能体在内的系统，以加速生产并降低成本。

这些技术中包括一项应用，利用 AI 从数字孪生生成印刷电路板（PCB）组件的照片级逼真图像。

这些虚拟副本可用于在实物原型可用之前训练检测系统。两家公司声称，这种方法可将工程工作量最多减少 85%，并将上市时间最多缩短 40%。

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第二项应用使用 AI 智能体对生产场景进行建模和预测。随后使用工厂的数字孪生来在实施前验证拟议方案。

英伟达正在提供其 Cosmos 世界模型，用于生成质量检测所需的合成训练数据，而其工厂运营蓝图则支持生产规划中的 AI 智能体。英伟达 Omniverse 库被用于依据真实工厂数据模拟拟议方案。

据合作双方称，埃尔朗根工厂已有 100 多种 AI 算法用于生产、物流、质量检测和维护。西门子表示，计划到 2030 年在该工厂转型上投入约 5.59 亿美元。

未来几个月还计划推出更多应用。

埃尔朗根为何重要

Interact Analysis 分析师 Samantha Mou 表示，这一联合项目的意义在于西门子在自己的运营中展示该技术，而不是仅仅宣传其潜力。

“在我看来，这是朝着鼓励更多最终用户和系统集成商在工厂采用工业 AI 迈出的有意义的一步，”Mou 说。“通过在自己的工厂部署 AI，西门子可以展示其实际价值，并与客户分享第一手经验。”

Interact 的另一位分析师 Matthieu Kulezak 表示，所报道的效率提升为潜在客户在评估 PCB 检测等项目投资回报率时提供了具体数字可供参考。

“他们指出的结果——人工重新规划工作量最多减少 90%，PCB 检测工程工作量最多节省 85%——正是这类具体数据，使得与客户进行严肃的投资回报率讨论变得更容易，而不是停留在愿景幻灯片层面，”他说。

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Gartner 分析师 Jonathan Davenport 表示，更大的故事是从一次性项目转向共享基础。

“需要理解的一个重要点是，部署单个工业 AI 点解决方案无法规模化，”他说。

“我们从西门子和英伟达看到的是工业 AI 平台的开发，可以在其上部署多个 AI 用例，并由从孤立应用转向更集成、更可扩展自动化所需的数字孪生、仿真能力和 AI 模型提供支持，”他继续说道。

规模问题

该平台能否走出埃尔朗根是更难回答的问题。

“我会记住的一个告诫是：标题中的节省数字描述的是西门子自有的高混合度工厂的潜在收益，而不是在多供应商的既有厂区中已证实的节省，因此规模化的证据仍有待出现，”Interact 的 Kulezak 说。

其他障碍包括升级现有基础设施的成本和复杂性；数据准备度；安全性；以及治理。制造商必须证明预期效率提升足以证明投资合理，同时确保 AI 应用能够在其现有系统和安全要求内运行。

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“因此，扩展一个用例往往与其说是重新训练模型，不如说是为每个站点重建集成和上下文数据集，”Gartner 分析师 Davenport 补充道。

尽管如此，西门子并不是唯一一家利用英伟达技术推进工业自动化的公司。

欧姆龙、ABB 和罗克韦尔自动化也与英伟达合作，利用其 Omniverse 技术开发工业应用，反映出业界对将 AI 和仿真应用于制造业日益增长的兴趣。

下一个考验将是制造商能否在不同的生产环境中复现所承诺的效率提升，而不让集成每个应用的成本和复杂性侵蚀这些收益。