面向工业领域的 AI 技术

随着技术节点不断小型化和微型化，电子设计自动化 (EDA) 与半导体制造领域对计算周期的需求正呈指数级飞速增长。制造一枚高端芯片涉及超过 1000 个步骤，制造精度达到生物分子大小的级别。每个步骤都必须接近完美，才能保证成品运行正常。为满足这一需求，加速计算和 AI 已成为半导体行业的命脉。从逻辑仿真和验证、物理设计、计算光刻等计算密集型工作负载，到其他光罩厂和晶圆厂工作负载（包括检查和测量），都需要这些技术的加持。

航空航天

推动性能、可制造性和效率再上新台阶。

产品创新、质量、可靠性和运营效率是当今航空航天业取得商业成功的重要驱动因素。加速计算正帮助航空航天业利用强大的工程设计和仿真工具缩短设计周期，同时降低高性能计算 (HPC) 基础设施的总体拥有和运营成本。

农业

AI 正在掀起新一轮农业变革浪潮。

借助 NVIDIA 技术，务农者可以分析不同来源（如土壤湿度传感器、天气预报和卫星图像）的数据，在作物管理、灌溉和害虫防治方面做出更好的决策。NVIDIA 的 AI 解决方案还能帮助务农者自动执行作物监测、植物疾病检测、土壤条件分析等重复性任务。有了这些技术的加持，务农者可以进一步提高效率和生产力。对个人而言，这有助于提高作物产量并减少浪费；对整个行业而言，这有助于促进可持续发展并提升盈利能力。

汽车

推动端到端创新

NVIDIA 的汽车业解决方案在性能和可扩展性方面为设计、展示和模拟未来驾驶体验提供了保障。无论是构建虚拟展厅和汽车配置器，还是开发 AI 智能副驾或验证自动驾驶技术，设计师和工程师都可以利用 NVIDIA AI、Omniverse™ 和加速计算平台来实现。

详细了解 AI 在汽车行业中实际应用

图片由 BMW 集团、 Koenigsegg 和 Rimac Automobili 提供。

成功案例

了解 AI 在工业领域的现实影响

向行业领导者学习使用 AI 优化流程、规避风险和降低成本的经验。

High-Speed AI: Hitachi Rail Advances Real-Time Railway Analysis Using NVIDIA Technology

Image courtesy of BMW Group.

高速 AI：日立铁路利用 NVIDIA 技术推进实时铁路分析

这家全球运输公司正在使用企业级工业边缘计算平台 NVIDIA IGX，以改善铁路运营、降低维护成本和减少能耗。

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Image courtesy of BMW Group.

虚拟工厂如何助力实现工业数字化

欧特克、大陆集团、和硕、Rockwell Automation、西门子和纬创等制造商正在积极部署数字化技术和虚拟工厂，为从规划到运营的各个环节解锁全新可能。

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Image courtesy of Delta Electronics

台达电子正在利用数字孪生和合成数据重新定义生产线和工业检测

在开始实际生产之前，台达电子使用 NVIDIA Omniverse™ 和 NVIDIA Isaac Sim™ 仿真应用优化工厂流程的各个环节。

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Image courtesy of Delta Electronics

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工业数字化的新时代已经到来。借助 Microsoft Azure 上的 NVIDIA Omniverse API，全球各地各行各业的组织可以联系交流、开展协作并增强其现有工具，掀起由 AI 赋能的数字孪生的新浪潮。

— Andy Pratt，微软，新兴科技副总裁

计算光刻正在突破前沿芯片计算工作负载的极限，特别是光学邻近效应修正 (OPC) 这项技术。在合作伙伴 NVIDIA 的帮助下，我们利用 cuLitho 平台大幅提升了 Synopsys OPC 软件的运行性能，将原本需要数周的任务缩短到几天。作为各自行业的佼佼者，我们的合作不断推动行业取得惊人进展。

— Aart de Geus，新思科技董事长兼 CEO

得益于 Omniverse API，Teamcenter X 不仅能够助力 HD Hyundai 等公司以交互方式统一并可视化大型工程数据集，还能协助他们集成生成式 AI 来生成 3D 对象或 HDRI 背景，在相关情景中查看其项目。这将创建一个超级直观、逼真、基于物理的数字孪生，从而消除浪费和错误，节省大量成本和时间。

— Roland Busch 博士，西门子 CEO