今年1月，西门子发布了数字孪生构建器（DTC）软件，旨在大规模构建工业元宇宙。该软件将西门子的数字孪生技术与英伟达Omniverse库支持的实时仿真能力相结合，使产品、工艺乃至整座工厂都能以逼真的3D数字孪生形式创建并探索。
这一发布标志着工业数字化的重大转变。尽管西门子在数字孪生领域已有十余年经验，但当前仓库物流日益复杂、供应链持续变化，对高性能计算与AI加速提出了更高要求。西门子数字工业软件副总裁约翰·尼克松表示：“当业务规模扩大时，必然需要与英伟达这样的伙伴合作——他们拥有我们一直梦寐以求的算力。”
西门子数字工业软件全球行业开发负责人泰勒·纽科姆补充道：“我们需要云基础设施、高性能计算和AI能力，如今这些都已具备。若要运行工业元宇宙模型，我们无需自建价值4万美元GPU的服务器机架，而是可直接依托英伟达基础设施结合西门子技术，大幅降低实施门槛。”
www.eic.net.cn 易IC库存管理软件 在此背景下，数字孪生正从孤立应用转向高度互联、AI驱动的工业平台体系，而西门子DTC与英伟达软硬件基础架构的整合，正是推动这一转型的核心引擎。
DTC基于多年数字孪生技术积累：2022年6月，西门子将其Xcelerator业务平台（集成物联网硬件、软件及数字服务）接入英伟达Omniverse环境，实现真实时间数字孪生构建。该联合架构使边缘设备数据可流入云端，由AI实时分析运营数据并反馈至数字孪生，辅助制造决策；同时，仿真功能可在实际部署前验证方案可行性。
数字孪生应用已迅速扩展。宝马集团与西门子、英伟达合作，在匈牙利德布勒森电动车工厂试点元宇宙项目；英伟达还与博尔顿、卡特彼勒、富士康、Lucid Motors、梅赛德斯-奔驰、欧姆龙、丰田、台积电及纬创等企业展开合作。例如，台积电利用Omniverse加速晶圆厂设计与建设，将2D图纸转化为含洁净室等复杂设施的高精度3D布局；法国数字孪生开发商达索系统亦与英伟达合作，大幅扩展其在生命科学、医疗等领域的软件能力。
英伟达工业元宇宙与数字孪生部门负责人迈克·盖尔表示：“我们的数字孪生之旅始于五年前，每年兴趣持续增长——最初是欧洲汽车制造商，如今已蔓延至众多行业，中型乃至小型企业也开始积极参与。”
DTC深度集成于Xcelerator平台，可汇聚来自CAD、既有数字孪生模型及实时运营系统（如质量管理系统、工业物联网设备与逻辑控制器代码）的多源数据。尼克松举例说明：“可用无人机扫描厂区，生成点云数据，DTC即可将其转化为工业元宇宙模型。我们能将极其复杂的生产流程建模为完全符合物理规律的数字孪生，不再仅限于测试一两种配置，而是可快速评估数千种产线组合方案。”
盖尔进一步指出：“这些数字孪生支持规划仿真、系统重构优化，并实时连接工厂现场数据，极大消除了工业数字孪生落地障碍——过去需数月完成的项目，如今仅需数周甚至数日。”
为验证DTC的大规模应用能力，西门子与美国百事公司合作，将多个仓库与生产线整合为单一柔性工厂，以快速调整产品组合。借助DTC、Omniverse及计算机视觉技术，百事构建了厂房、产线、货架、装卸系统、高速瓶装与装箱设备等的3D数字孪生模型。
尼克松介绍，项目精确复现了每一台设备、传送带、托盘路径及操作员动线，并通过AI模拟、测试与优化潜在变更。“百事甚至深入到混合罐内部流体动力学层面进行仿真分析。”
初步成果显著：百事报告称，90%的潜在问题可在实体改造前识别；首期部署即实现20%产能提升；设计周期缩短，虚拟环境中发现隐藏产能并验证投资，使资本支出降低10%至15%。
纽科姆强调：“百事可模拟移除货架系统或新增产线的效果，预判产出、成本、投资与能耗等关键指标，从而在未投入一分钱前就精准优化空间使用方案。”
基于百事的成功经验，西门子计划将DTC及相关技术拓展至制药、石化等领域。尼克松展望：“该技术将提供前所未有的保真度，例如快速识别喷嘴故障等微小问题，并即时修正，避免对整体产能造成重大影响。”
数字孪生热潮亦延伸至机器人领域。西门子推出DTC之际，英伟达同步发布Mega——一项Omniverse蓝图，可大规模仿真机器人集群与工厂自动化系统，支持数百台机器人与AI系统的协同建模。西门子率先在其数字孪生软件中支持Mega；发那科（FANUC）与富士康工业互联网（FII）则开发了可直接拖拽至该环境的机器人模型。
德国仓储自动化设备制造商凯傲（Kion）已快速采用Mega。联合埃森哲咨询公司，凯傲拟基于CAD文件、视频、激光雷达与AI生成数据构建仓库数字孪生，作为工业AI的虚拟训练与测试平台。
盖尔指出：“数字孪生是训练物理AI的核心路径。随着凯傲等企业推进自动化，必须通过虚拟环境验证机器人集群能否满足产能、良率与安全要求。”
他进一步描绘未来图景：Mega将不仅用于机器人集群，更可构建全自动化仓库乃至整条供应链的数字孪生。“我们可设想整个仓库具备机器人特性——AI摄像头网络与机器人集群联动，实时向工作人员推送安全风险或交货延迟预警，并动态重排任务。”
“这将使工厂成为自我优化系统；下一阶段则是连接各工厂及其供应链，形成自优化的供应链网络。”盖尔坦言，该愿景尚需时日，但“凯傲已展现出首批迹象”。
他总结道：“许多曾持观望态度的企业，如今已将物理AI与自动化的数字化视为生存关键。凭借持续创新与技术突破，我们正步入人类历史上最激动人心的时代之一。”
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