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对于工业决策者而言，问题已不在于是否采用数字孪生技术，而在于如何将其深度融入现有组织架构、数据体系与决策流程。成功迈出这一步的企业，将为构建更具韧性、更灵活、更经济的生产系统奠定基础。

西门子与英伟达共同推进的数字孪生战略升级，已超越传统3D模型与工程仿真的范畴。其核心在于引入人工智能驱动的新范式——数字孪生不再仅是静态映射，而是能主动为工业决策提供预判、评估与保障。这一进展标志着工业领域向数字化生产运营模式迈出关键一步。

规模化工业元宇宙环境

西门子在CES展推出的Digital Twin Composer软件，作为Xcelerator产品组合新成员，将产品、生产及流程孪生体整合于统一的光线追踪3D环境，并与工程、自动化及运营数据实时联动。该方案底层技术基于NVIDIA Omniverse库，同时深度集成西门子PLM、TIA、仿真与自动化体系。

实体系统的持久一致性参照

相较于传统方案的根本突破在于理念革新：数字孪生不再被视为项目制模型，而是实体系统的持久一致性参照。西门子股份公司董事会主席博乐仁在拉斯维加斯宣布：“从最全面的数字孪生与AI硬件到制造协作者，我们正在物理世界规模化部署智能技术”，并预言这场技术变革将带来可量化的成效：“企业借此可同步实现速度、质量与效率的提升。”具体而言，产线布局、物料流、节拍时间或自动化方案的变更，均可在物理实施前进行虚拟测试、评估与优先级排序。西门子表示这将显著减少意外问题，并在吞吐量、投资安全性与变更时效方面产生可量化效益。

英伟达构建工业应用物理仿真层

对英伟达而言，与西门子的合作是其“物理AI”战略的核心组成部分。通过Omniverse，这家芯片巨头不仅定位为硬件与AI平台供应商，更致力于成为工业应用的物理仿真基础层。结合西门子软件，双方构建了从工程设计到运营维护的端到端模型体系，其中包含可自动生成、评估与优化场景的AI智能体。

“工业AI操作系统”愿景

两家企业明确提出了“工业AI操作系统”的愿景——即打造不仅能可视化，更能主动控制、优化与自动化工业流程的平台。对工业用户而言，这意味着数据驱动决策将进入全新阶段，前提是企业需同步掌握数据模型治理、IT/OT融合与网络安全等关键能力。

数字孪生迈向工业标准

西门子与英伟达的突破性进展契合更广阔的市场趋势。近期多家企业的实践表明，数字孪生正加速渗透工业价值链的核心运营环节：药明生物推出生物工艺数字孪生平台PatroLab，强化研发生产协同并降低放大生产风险；流程工业领域Omega Simulation通过OmegaLand V4.1实现与控制系统直连的动态数字孪生，形成闭环优化能力。

数字孪生渗透高复杂度领域

该技术的战略布局亦持续深化：达索系统新建虚拟孪生与AI卓越中心，数字孪生甚至在核聚变研究、医药连续制造等高复杂度领域加速应用，以缩短研发周期并降低投资风险。这些最新进展共同昭示着：数字孪生正从工程工具演进为工业控制的核心要素。

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