制造业的未来

我们与令人难以置信的合作伙伴携手合作，共同创造工厂的物理 AI（Physical AI）。我们自己也在使用它来创建我们在德克萨斯州的工厂。一旦我们创建了机器人工厂，里面就会有一群机器人。这些机器人也需要物理 AI，它将物理 AI 应用于数字孪生中并发挥作用。让我们来看一看。

【视频片段开始】

身份不明的发言人： 美国正在进行再工业化，将制造业重新带回本土，涵盖各个行业。在德克萨斯州休斯顿，富士康（Foxconn）正在建设一座最先进的机器人设施，用于制造 NVIDIA AI 基础设施系统。面对劳动力短缺和技能差距，数字化、机器人技术和物理 AI 比以往任何时候都更加重要。

该工厂在 Omniverse 中以数字方式诞生。富士康工程师在 Omniverse Technologies 开发的 西门子（Siemens）数字孪生解决方案中组装他们的虚拟工厂。每个系统，无论是机械、电气还是管道，都在施工前经过验证。西门子 Plant Simulation 运行设计空间探索优化，以确定理想的布局。

当出现瓶颈时，工程师会更新布局，更改由 西门子 Teamcenter 管理。在 Isaac Sim 中，同样的数字孪生被用于训练和模拟机器人 AI。在装配区，FANUC 机械手通过 FII 的手动机械手构建 GB 300 托盘模块，熟练的 AI 将母线安装到托盘中，AMR（自主移动机器人）将托盘穿梭到测试舱。

随后，富士康利用 Omniverse 进行大规模传感器模拟，让机器人 AI 学习以集群形式工作。在 Omniverse 中，基于 NVIDIA Metropolis 和 Kosmos 构建的视觉 AI 代理从上方监控机器人集群和工人，以监测操作，并向富士康工程师发出异常、安全问题甚至质量问题的警报。

为了培训新员工，代理驱动的交互式 AI 教练可以轻松地帮助工人入职。美国再工业化的时代已经到来，人类和机器人正在协同工作。

【视频片段结束】

黄仁勋： 这就是制造业的未来，工厂的未来。我要感谢我们的合作伙伴富士康。CEO 刘扬伟就在这里。正是所有这些生态系统合作伙伴，才使我们能够创造机器人工厂的未来。

工厂本质上是一个机器人，它在编排机器人来制造具有机器人特性的东西。完成这项任务所需的软件数量非常庞大，以至于除非你能在数字孪生内部完成规划、设计和运营，否则想要让它成功几乎是不可能的。

我也很高兴看到 Caterpillar（卡特彼勒），我的朋友 Joe Creed，以及他那拥有百年历史的公司，也在将数字孪生融入他们的制造方式中。