Industrial AI for Automotive: Digital Twins, Simulation, and Robotics

Industrial AI Adoption & Market Opportunity - Industrial AI 正在经历极端的采用 [1] - NVIDIA 认为物理 AI 和工业 AI 是一个 10 万亿美元的行业 [2] - 工业 AI 不仅仅是数字孪生，它贯穿整个汽车生命周期，从前期设计协作到性能数字孪生 [4] - 工业 AI 被注入到数字孪生的创建中 [14] - 工业 AI 的创建从两个角度考虑：使用 Omniverse 创建工厂或仓库的虚拟版本，并使用 Cosmos 创建无限的变体 [15][16] Digital Twin Transformation - 行业正在从规划数字孪生转型到运营数字孪生，并注入 AI [5][8] - 运营数字孪生中，AI 可用于预测性维护，实时零件规划和机器人路径规划 [7] - 通过 AI 协同，用户可以通过提问来监控生产量，生产线问题等 [12][13] Mobility & Virtual Experience - 使用虚拟配置器查看不同的颜色和装饰组合 [9] - 能够实时体验车辆在不同环境条件下的性能，并最终通过 XR 体验坐在车辆中 [10] - 可以在 XR 中体验自动驾驶的未来 [10] AI-Powered Tools & Platforms - Metropolis 平台连接数千个摄像头，以帮助识别数字孪生如何实时运行 [22] - Isaac 和 Groot 平台用于机器人开发，帮助训练和测试 AMR，AGV，ARM 和人形机器人 [22] - Blueprint 旨在解决查找符合特定场景的数据，创建无限变体并基于数据训练模型的难题 [20][21] Real-World Applications & Partnerships - 已经与 BMW，Keon，Kanti，Rockwell Automation 和 Foxconn 合作实现了数字孪生 [5][25][26] - 与 Accenture 合作，将技术应用于 Keon 的仓库，实时感知数字孪生的每个操作 [24] - 设想与 Service Now 建立深度合作伙伴关系，在工厂车间触发实时警报，从而调试机器人或人员来处理事件 [19]