英伟达首席执行官黄仁勋近期行程紧凑，在多个国际场合分享对人工智能技术发展的见解。当地时间1月下旬，他在达沃斯论坛期间系统梳理了生成式AI模型在过去十二个月取得的突破性进展，随后马不停蹄地展开亚洲行程，相继访问上海、北京、深圳及台北等地，重点考察人工智能技术在制造业的应用场景。
在工业软件巨头达索系统于休斯顿举办的全球用户大会上，黄仁勋提出颠覆性观点：传统制造业中设计、验证与实体建造的时间分配比例将发生根本转变，未来工程师可能完全在数字空间完成产品全生命周期开发。他以运动鞋设计为例，指出从材料选择到生产流程优化，整个价值链都将通过软件定义实现智能化转型，这种变革同样适用于汽车制造和智能工厂建设。
两大科技巨头在此次活动上宣布达成战略合作，将整合达索系统的虚拟孪生技术与英伟达的AI计算基础设施，共同开发面向工业领域的生成式AI平台。该平台通过构建经过科学验证的数字模型，可在材料研发、生物工程、智能制造等领域实现突破性应用。工程师将首次获得实时交互的虚拟开发环境，其工作规模较传统模式提升十万倍，产品设计、风洞测试、机器人协同等环节均可同步完成。
黄仁勋特别强调物理引擎与生成式AI的融合价值。当AI系统能够实时预测物质运动规律时，其模拟能力将提升万倍量级，这种突破将彻底改变产品研发范式。在智能制造领域，数百万条生产线可在虚拟空间完成压力测试，机器人集群的调度方案可通过数字孪生技术快速迭代优化，使工厂建设周期从数月压缩至数小时。
达索系统研发负责人Florence Hu-Aubigny指出，传统制造系统存在扩展性差、容错率低等缺陷，而新一代智能工厂将通过软件定义生产系统，在虚拟环境中完成所有生产要素的预配置。这种变革对AI工厂等复杂系统尤为重要，未经充分模拟的智能生产线存在系统性崩溃风险，数字孪生技术可有效降低试错成本。
针对全球正在推进的工业基础设施建设浪潮，黄仁勋透露芯片制造、超级计算和AI数据中心三大领域已进入大规模扩张期，涉及投资规模达数十万亿美元。他建议所有新型基础设施项目在破土动工前，都应通过数字孪生技术进行全要素模拟，这种前置性验证可节省高达40%的建设成本。英伟达去年在德国启动的工业AI云项目已验证该模式的可行性，该项目配备万颗Blackwell架构GPU，支持汽车设计、机器人训练等场景的虚拟开发。
据知情人士透露，英伟达正加速构建工业元宇宙生态，其技术路线图显示，未来每个制造企业都将运营两个平行工厂：实体工厂负责产品制造，数字工厂专注智能算法开发。这种双工厂模式将推动制造业向服务化转型，企业可通过出售数字孪生解决方案创造新的利润增长点。
