核心观点 - 英伟达联合全球领先的工业软件巨头及云服务商、OEM厂商，共同推出基于CUDA-X、Omniverse和GPU加速的工业软件与智能体解决方案，旨在加速各行业的工业设计、工程仿真与制造流程，标志着物理人工智能和自主智能体驱动的工业革命新时代到来[2][4][5] 生态系统与合作伙伴 - 英伟达与工业软件领导者Cadence、达索系统、PTC、西门子和新思科技合作，将GPU加速的软件和工具带给包括发那科、现代重工、本田、捷豹路虎、凯傲、梅赛德斯-奔驰、联发科、百事公司、三星、SK海力士和台积电在内的全球领先工业企业[2][20] - 上述解决方案运行在亚马逊AWS、谷歌云、微软Azure和甲骨文云等领先云服务商，以及戴尔、HPE和超微等原始设备制造商的英伟达AI基础设施上[3][20] 工业软件与智能体解决方案 - Cadence、达索系统、西门子和新思科技正利用英伟达NeMo平台、Nemotron开放模型、CUDA-X库和加速计算，在其平台中引入智能体人工智能，为复杂的芯片和系统工作流程提供自主设计智能体[6][21] - 具体智能体应用包括：Cadence的ChipStack AI SuperAgent用于半导体设计与验证；达索系统的3DEXPERIENCE平台上的Virtual Companions角色智能体；西门子的Fuse EDA AI Agent用于半导体和PCB全流程；新思科技的AgentEngineer多智能体框架[21] 加速设计与工程仿真 - **汽车行业**：本田使用由英伟达Grace Blackwell平台加速的新思科技Ansys Fluent软件，空气动力学仿真速度比CPU快**34倍**，缩短了开发周期[7] 捷豹路虎和梅赛德斯-奔驰使用西门子Simcenter STAR-CCM+软件优化工程流程[7] 达索系统的SIMULIA软件支持Rivian的车辆仿真测试[8] - **航空航天**：Ascendance使用甲骨文云上的Cadence Fidelity软件，实现了当日完成全空气动力学仿真，这在基于CPU的高性能计算中无法实现[10] - **能源行业**：Solar Turbines利用戴尔基础设施上的Cadence Fidelity软件，在**14小时内**完成了360度、**十亿**网格的燃烧室仿真[11] 阿贡国家实验室在由HPE构建、英伟达A100 GPU加速的Polaris超级计算机上使用Cadence Fidelity进行高保真燃烧仿真[12] 半导体设计与制造 - 随着半导体设计进入后摩尔定律的**万亿**晶体管时代，行业领导者采用英伟达加速工具推进电子设计自动化[13] - 三星和SK海力士使用Cadence、新思科技和西门子的软件，在英伟达加速的戴尔和HPE系统上，优化大规模计算光刻和物理验证，加速DRAM和闪存生产[14] - Astera Labs在AWS上使用新思科技PrimeSim B200 GPU加速的EC2实例，芯片设计速度比纯CPU系统快**3.5倍**[15] 联发科利用英伟达H100 GPU，将Cadence Spectre加速**6倍**[15] - 台积电使用HPE和超微系统上的新思科技工具加速先进制造的关键工作负载[22] 美光扩大与Cadence的合作，采用GPU加速设计工具并集成智能体AI，提升其复杂内存设计工作流程的效率[22] 工业数字孪生与制造物流 - 西门子新推出的Digital Twin Composer利用英伟达Omniverse库，使富士康、现代重工、百事公司和凯傲等公司能够大规模构建工业元宇宙环境[24] - Krones在微软Azure上使用Ansys Fluent，结合英伟达Omniverse和CUDA-X，将灌装线仿真时间从数小时缩短至数分钟[25] - PTC宣布了从其Onshape CAD平台到英伟达Isaac Sim的新机器人设计-仿真工作流程，为发那科等公司创建无缝的CAD到OpenUSD桥梁[26] - 凯傲与西门子、英伟达和埃森哲合作，利用英伟达Omniverse和物理AI数字孪生架构，创建大规模、物理精确的仓库数字孪生，以训练和测试基于英伟达Jetson的自动叉车车队[27]

公司与行业战略合作进展 - Synopsys与NVIDIA的战略合作伙伴关系正在加速生态系统创新，旨在彻底改变跨行业的产品设计和工程流程[1] - 双方合作将NVIDIA的AI与加速计算能力与Synopsys领先的工程解决方案相结合，帮助客户以更低的成本、更高的精度和更快的速度设计、仿真和验证智能产品[1] - 合作旨在应对研发团队面临的日益复杂的工作流程、不断上升的开发成本和上市时间压力等重大工程挑战[1] 合作的核心价值主张与技术融合 - 传统工程方法已无法跟上当今软件定义智能系统的复杂性，双方正在重新设计产品的设计和开发方式[2] - 合作通过实现电子与多物理场的协同设计、加速计算密集型工作负载以及应用数字孪生进行虚拟原型设计来帮助客户[2] - NVIDIA认为，AI和加速计算正在从根本上重塑工程，现代工程发生在仿真和数字孪生中[2] - 双方结合NVIDIA CUDA-X、Omniverse、AI与Synopsys的硅到系统平台，旨在将日益增长的复杂性转化为强大优势[2] 客户案例与性能提升 - **Astera Labs**：为AI互连性运行Synopsys PrimeSim™，在AWS上使用B200 GPU，相比多核CPU仿真实现了**3.5倍**的加速[3][4] - **本田**：使用四个GB200 GPU，在Ansys Fluent®流体仿真软件上实现了高保真CFD，相比1，920个基于云的CPU核心，计算速度**加快34倍**，成本**降低38倍**[3][7] - **应用材料**：与Synopsys合作，使用经NVIDIA cuEST优化的Synopsys QuantumATK®，将用于大规模动态材料建模的复杂量子化学仿真速度提升高达**30倍**[3][7] - 应用材料此前利用NVIDIA GPU相比多核CPU，在包含约25，000个原子的多纳米非晶系统上已实现**8倍**的仿真加速[7] 数字孪生与物理AI进展 - Synopsys通过将现实世界的物理原理融入虚拟开发过程，缩小仿真与现实之间的差距，成为物理AI开发中日益重要的组成部分[6] - 从自动驾驶汽车到人形机器人，精确的仿真减少了迭代次数并提高了合成数据的纯度[6] - **ADI**在其基于NVIDIA Omniverse构建的Isaac Sim™环境中集成了Synopsys物理引擎，用于其触觉传感原型、飞行时间视觉系统以及下一代机器人灵巧性基准的数字孪生[6] - ADI的平台将支持包括川崎重工在内的早期采用者，通过模拟机器人性能和生成预测准确性更高的合成数据，减少迭代物理测试的需求并加速开发[6] 代理AI与工程自动化 - Synopsys正在与NVIDIA合作构建一个开放、安全的硬件加速代理AI堆栈，以满足从硅到系统的用例需求[3][8] - Synopsys的AgentEngineer™多智能体工作流利用NVIDIA Agent Toolkit，并支持NVIDIA NIM推理服务和Nemotron模型，为客户提供性能和可选性[9] - 在GTC上，Synopsys展示了由AgentEngineer技术驱动的代理电子设计自动化工作流，该技术可以编排复杂的芯片设计任务，在高性能环境中扩展，并让工程师保持控制[10] - 演示包括Synopsys新的行业首个用于设计和验证的L4代理工作流[10] 行业影响与市场活动 - Synopsys拥有业界最广泛的工程应用程序组合，支持跨工程工作负载的AI和GPU加速计算[2] - AWS表示，云技术正在改变整个行业的创新方式，使公司能够即时访问最先进的计算工具，而无需管理复杂基础设施的负担[5] - Synopsys在GTC 2026设有展位（1135），展示最新的AI驱动工程解决方案，并安排多场专题会议，涵盖工业机器人、半导体制造AI、GPU量子化学加速以及用于患者护理的数字孪生等主题[11]