文章核心观点 - NVIDIA宣布其Omniverse技术正被美国领先的制造商、工业软件开发商和机器人公司采用，以构建先进的机器人化工厂和新型自主协作机器人，旨在应对劳动力短缺并推动美国再工业化 [1][5][18] 工业AI操作系统扩展 - NVIDIA正在扩展其用于模拟机器人舰队的“Mega” Omniverse蓝图，新增用于设计和模拟工厂数字孪生的技术 [2] - 西门子成为首家开发支持该Mega蓝图的数字孪生软件的公司，该技术栈将作为西门子Xcelerator平台的一部分，帮助工程师设计结合逼真3D模型和实时运营数据的大规模工厂数字孪生 [3] - 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，方便制造商将设备拖放至其数字孪生中 [4] 领先制造商应用案例 - 富士康使用新的Omniverse技术，为其位于德克萨斯州休斯顿、面积达242,287平方英尺的新设施进行设计、模拟和优化，该设施用于生产NVIDIA AI基础设施系统 [4] - 贝尔登实施了埃森哲的Physical AI Orchestrator，结合NVIDIA Omniverse库、Metropolis平台和埃森哲的智能体AI，创建虚拟安全围栏和实时质量检测系统 [6] - 卡特彼勒应用Omniverse构建其工厂和供应链的数字孪生，用于预测性维护、动态调度，并利用NIM微服务实现工作流自动化，使用cuOpt软件优化供应链绩效 [7] - Lucid Motors使用Omniverse构建工厂数字孪生，用于实时工厂规划与优化，并训练AI驱动的机器人系统 [8] - 丰田使用idealworks的iw.sim技术（整合了Mega Omniverse蓝图的能力）为其肯塔基州乔治敦工厂创建数字孪生，探索复杂自动化场景 [8] - 台积电使用Omniverse加速晶圆厂设计和建设，并利用Isaac平台开发用于其亚利桑那州凤凰城工厂特定操作的机器人，以显著提升制造生产力 [9] - 纬创资通使用一套NVIDIA AI和Omniverse技术，对其在德克萨斯州沃斯堡工厂组装的系统实施严格的数字测试和验证流程 [9] 机器人开发者与协作 - 机器人公司采用NVIDIA的三计算机架构来构建和部署先进的机器人舰队，以弥合技能差距、提高工人生产力和安全性 [10] - Figure与NVIDIA合作加速下一代人形机器人开发，利用NVIDIA加速计算构建其Helix视觉语言行动模型，并利用Isaac平台进行模拟和训练 [11] - Agility Robotics的通用人形机器人Digit使用NVIDIA Isaac Lab框架通过数百万次强化学习场景优化全身控制，并由Jetson AGX Thor模块驱动实现实时感知和决策 [12] - 亚马逊机器人使用Omniverse库和框架，将其各种机械臂系统和移动机器人的开发时间从数年缩短至数月 [13] - Skild AI正在构建一个涵盖腿式、轮式和人形机器人的通用机器人基础模型，使用Isaac Lab进行运动灵巧操作任务训练，并使用Cosmos世界基础模型生成训练数据集 [14] - FieldAI正在训练用于建筑和石油天然气环境监控与检查的跨实体机器人大脑，使用Isaac Lab进行强化学习，并使用Isaac Sim进行合成数据生成和软件在环验证 [14] 行业投资与基础设施 - 2025年，美国宣布了总额达1.2万亿美元的投资用于建设国内生产能力，主要由电子供应商、制药公司和半导体制造商主导 [5] - NVIDIA IGX Thor是一个由Blackwell驱动、适用于企业的平台，正被包括Diligent Robotics、日立铁路、Joby Aviation在内的行业领导者采用 [20] - 谷歌云宣布其由NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell服务器版GPU驱动的新G4实例现已可用，微软也将在Azure公有云和Azure Local边缘基础设施中提供这些GPU [21]