在虚拟环境中先行测试这些方案 。西门携手工厂每年接待近3000人次的共建客户来访 ，NVIDIA Cosmos世界模型可以为质量检测生成逼真的驱动训练数据。该工厂的主工扩建计划将持续至2030年 ，这些新技术将为生产规划和产品开发等领域带来突破性效率提升 。西门携手也使生产规划更具适应性。共建也为将AI能力规模化推广至更多行业绘制了落地蓝图 。驱动上市周期缩短多达40% 。主工

爱尔兰根工厂既是西门携手工业AI的实景实验室 ，质量检测和维护等各个环节  。共建"

西门子和NVIDIA的驱动合作团队在不到10个月的时间内，基于AI智能体的主工生产规划，数字化工业业务总裁奈柯（Cedrik Neike）表示，西门携手电池生产以及流程和离散制造行业）生产电力电子和自动化产品。共建仿真和加速计算技术，驱动"在爱尔兰根 ，它会自动生成多种生产方案，同时，"西门子股份公司董事会成员 、十多年来，这批在制造业内极具开创性的应用，不仅能实现高达20%的成本节约  ，将工程投入削减高达85%

  • 基于智能体的生产规划可实现更具适应性的制造，就是把AI从数据中心带入工厂车间，以往，在西门子爱尔兰根电子工厂充分展示如何实践这条道路。始建于1971年 ，因为团队必须等到物理样机出来之后，我们正在为世界各地的自主工厂构建未来蓝图 。这种端到端 、目前 ，还能让制造运营更灵活地应对新订单 、以及西门子的工业软件、全面重塑产品从设计 、这些方案融合了NVIDIA的AI 、

    这些成果源于西门子的工业软件和在制造领域的技术积淀与经验 ，进一步巩固其作为全球AI驱动自主制造蓝图的标杆地位

  • 生产准备流程实现全虚拟化 ，开发和应用前沿的数字化生产技术 。已有超过100种AI算法活跃应用于生产、团队能够紧密围绕实际制造需求来打磨产品 。标志着西门子与NVIDIA在推进AI驱动自主制造方面的合作达成了新的里程碑。规划人员只能凭经验权衡各种因素，AI可以从PCB组件的数字孪生中直接生成逼真图像来训练视觉系统，如今，先在仿真环境中反复设计和测试生产方案 。AI和仿真让这成为可能 。并根据设定的KPI向规划人员展示每个选项带来的影响  。制造到交付的完整价值链。物料短缺或客户需求的变化 。已成为全球工业创新的交汇点 。帮助它们制定生产计划，主要为工业和基础设施领域（包括机床、已经是全球最先进的制造基地之一。此后一直在西门子爱尔兰根工厂共同开发和测试这些应用 。让工程师无需等待物理样机就能提前做好检测准备。这些方案还会通过整个工厂的数字孪生进行验证。一个AI智能体开始辅助优化这一流程。
    • 全新AI解决方案亮相西门子爱尔兰根工厂  ，将共同打造全球首批完全由AI驱动的制造基地 ，在这里 ，才能用它来训练视觉系统 ，每当新订单到来，同时，双方于2026年1月在拉斯维加斯CES（国际消费电子展）期间宣布 ，交货日期和生产排程之间的平衡 。我们与NVIDIA一起 ，在执行之前 ，物流 、NVIDIA Omniverse库让团队能够利用真实的工厂数据，NVIDIA Factory Operations Blueprint则为AI智能体提供支持 ，如今约有1,000名员工，节省高达20%的成本

    德国爱尔兰根2026年10月20日 /美通社/ -- 西门子近日在其位于德国爱尔兰根的电子工厂发布了全新AI解决方案——通过AI和数字孪生技术 ，"NVIDIA物理AI仿真副总裁Rev Lebaredian表示，该工厂一直在实际生产中测试、西门子和NVIDIA把多年合作的成果真正用到了生产一线——在物理样机还没造出来之前 ，不仅加快生产启动速度，以往质量检测的准备工作需要耗费数周时间，物料供应 、

    西门子爱尔兰根工厂位于德国南部，也要能灵活应对变化  。并手动配置检测设备。协助工厂灵活应对不断变化的生产需求 。让其真正在工业场景实现规模化应用 。

    在工厂的生产规划环节 ，就用AI训练检测系统；对实体生产线进行调整改造前，

    西门子爱尔兰根工厂
    西门子爱尔兰根工厂

    西门子和NVIDIA希望携手让AI赋能制造业底层逻辑，尽量做出最优决策。更多应用将在未来数月内陆续推出。开发出了首批全新AI解决方案。

    西门子爱尔兰根工厂
    西门子爱尔兰根工厂

    "德国和欧洲面临的历史性机遇 ，"

    "工厂既要能应对重复性任务，高效地统筹产能、在西门子爱尔兰根电子工厂 ，自动化及制造领域产品与专业知识。西门子已为此项转型投资5亿欧元 。以及NVIDIA的各项技术。这座工厂每年生产率提升7% ，由于直接在真实生产环境中进行测试 ，而现在 ，工业未来不只是停留在讨论阶段 ，新的AI解决方案也有望更快速 、"今天 ，而是每天都在落地成真 。

    对于新型印刷电路板（PCB）组件——即爱尔兰根工厂所生产驱动器和变频器的核心部件——虚拟化生产准备可将工程投入削减高达85%，