Forward公司推出Forward Predict功能,基于其网络数字孪生技术,在变更实际落地前,对路由协议、ACL、防火墙及NAT配置进行全面的控制平面与数据平面建模分析,预测变更影响。该功能可作为AI智能体的调用工具,支持REST API或MCP服务器接入,帮助企业在生产网络执行变更前完成验证,实现"预测—执行—验证"的自主闭环,大幅提升大规模多厂商网络的变更管理效率。
Romark Logistics选用Dexory旗下AI驱动的仓库可视化平台DexoryView,提升其Hazleton仓库的库存管理能力。该平台借助自主机器人与AI数字孪生技术,在不影响日常运营的前提下实现实时库存盘点,大幅缩短盘点周期,释放人力专注于差异处理与流程优化。双方计划将合作扩展至更多仓库设施,持续推动仓储运营智能化升级。
发那科宣布进一步加强与英伟达的技术整合,将RoboGuide机器人仿真软件与Isaac Sim深度融合,实现虚拟工厂中的直观操作和高精度数字孪生。两种集成模式分别以Isaac Sim和RoboGuide为核心,支持实时机器人控制、强化学习与模仿学习。结合PhysX物理引擎,复杂任务如料箱拣选的仿真精度大幅提升,有效消除仿真与现实的差距,加速机器人系统的评估与部署。
荷兰物流企业Seacon Logistics选择Dexory,在马斯布里两处仓库部署DexoryView平台,覆盖约9万平方米货架仓储空间。该平台通过构建仓库数字孪生体,提供实时库存可视化与算法驱动洞察,帮助企业实现更快决策、减少人工干预,并提升库存准确性与可追溯性。双方将持续协作优化,助力Seacon提升运营效率与服务水准。
流程挖掘公司Celonis宣布收购与MIT关联的决策智能公司Ikigai Labs,并同步推出"情境模型"(CCM)——一个企业运营的实时数字孪生平台。该平台整合企业全系统数据,为AI提供完整的业务运营背景,帮助企业消除AI决策"盲区"。作为收购协议的一部分,Celonis将获得MIT相关专利的独家授权,MIT也将成为其股东。
仓储行业正面临劳动力短缺、运营成本上升和供应链中断的多重压力。研究显示,超过半数雇主预计将出现关键技能短缺。与此同时,仓库自动化正以每年超10%的速度增长。然而,真正的变革不在于部署更多机器人,而是从自动化迈向自主化——通过数字孪生、实时数据和AI分析提升库存可视性,支持更快、更准确的决策,最终构建更具韧性的供应链体系。
塔塔咨询服务公司(TCS)通过"未来运动员项目",为截肢运动员米利·皮克尔斯创建了心脏数字孪生体。该系统利用可穿戴传感器与AI技术,在训练期间实时监测心脏数据,并提供高度个性化的健康建议。TCS表示,随着传感器成本下降与AI能力提升,数字医疗有望从专业运动员延伸至普通人群,推动医疗行业从治疗转向预防,未来还可应用于养老院监护及皮肤数字孪生等场景。
旧金山国际机场(SFO)与GIS软件公司Esri合作,构建了覆盖机场全域的数字孪生系统。该系统整合超过60万个静态基础设施特征与实时数据,涵盖航班动态、安检等候、客流分布及空气质量等信息。机场综合运营中心(AIOC)借助该平台打破部门壁垒,实现协同管理。未来系统将引入预测建模与AI技术,但数据集成标准化与ROI量化仍是主要挑战。
2026年汉诺威工业博览会(4月20-24日)上,英伟达与众多合作伙伴集中展示AI驱动制造业的最新成果。展示内容涵盖工业AI云基础设施、AI加速设计与仿真、工厂级数字孪生、视觉AI智能体及人形机器人等前沿应用。德国电信基于英伟达基础设施打造的工业AI云,为欧洲制造业提供安全可扩展的主权AI平台,多家头部企业已借此落地实际生产场景。
总部位于纽约的Mantis Biotech公司正在开发人体"数字孪生"技术,旨在解决生物医学研究中的数据可用性问题。该平台整合来自教科书、动作捕捉摄像头、生物传感器、医学影像等多种数据源,通过大语言模型系统进行数据路由、验证和合成,然后利用物理引擎创建高保真数据集,用于构建基于物理的人体解剖学、生理学和行为预测模型。这项技术可用于研究罕见疾病、训练手术机器人、预测医疗问题等领域,目前已在职业体育领域取得成功。
英伟达GTC大会展示了物理AI的转折点,机器人、车辆和工厂正从单一用例扩展到跨行业的复杂企业工作负载。大会发布了Cosmos 3、Isaac GR00T N1.7等前沿模型,以及物理AI数据工厂蓝图和全能宇宙DSX蓝图。OpenUSD作为通用场景描述语言推动物理AI可扩展性,而开源智能体框架OpenClaw则将AI堆栈扩展至运营层面。
英国电信子公司Openreach与谷歌云扩大合作,利用AI和数据科学技术加速可持续发展和连接目标。该公司计划到2030年为3000万英国家庭提供全光纤网络,已投资150亿英镑建设新基础设施。通过谷歌云的Vertex AI和BigQuery,Openreach优化了2.4万辆车队的运营,每年减少约1万吨二氧化碳排放,并将数据洞察时间缩短50%以上,实现更智能的网络扩张和运营效率提升。
英国国家电网开发了名为Triton的数字孪生和数据可视化工具,用于替代传统的人工电力网络建模方式。该工具能够处理来自配电网运营商等多个数据源的信息,将建模时间缩短70%。随着2050年电力需求预计翻倍,该工具成为业务急需。Triton于2023年开始开发,2025年2月完成,通过数字化复制物理基础设施,帮助工程师更高效地进行网络规划和决策。
谷歌发布最新人工智能智能体,帮助电信运营商构建和维护网络数字孪生,用于预测真实条件下的网络行为并测试升级影响。新智能体包括数据管理员、自主网络智能体等,可自动处理数据治理、管理语音核心网络和运营支持系统。与传统AI工具不同,这些智能体能够独立采取行动,如在故障时重新路由流量或恢复通话质量。德国电信、沃达丰等合作伙伴已开始集成相关技术。
印度正投资1340亿美元用于新制造产能建设,涵盖建筑、汽车、可再生能源和机器人领域。NVIDIA与Cadence、西门子、新思科技等全球工业软件领导者合作,通过CUDA-X和Omniverse库加速应用,推动印度制造业AI革命。信实新能源、Addverb科技、Hero摩托等大型制造商正利用这些技术构建软件定义工厂。塔塔咨询服务、Wipro等IT巨头也在部署大规模AI基础设施,为全球客户提供企业级解决方案。
Nvidia与法国3D软件公司达索系统宣布合作,将虚拟孪生技术与Nvidia的AI基础设施、开源模型和软件库相结合,为企业提供可行的实际解决方案。数字孪生可帮助数据中心优化电力和冷却、规划AI工作负载和预测故障。市场研究预计到2033年,全球数字孪生市场规模将达3285亿美元。Nvidia采用达索的基于模型的系统工程设计AI工厂,助力生物、材料研究和AI驱动设计创新。
百事公司正在测试AI数字孪生技术来优化制造设施设计和调整。该技术通过虚拟模拟生产环境,让团队在实际改造前测试配置方案,大幅缩短验证周期。传统工厂改造需要数周或数月的物理试验,而数字孪生可以快速测试数千种场景,识别问题并降低风险。早期试点显示验证时间加快,产能有所提升。这种应用聚焦于具体运营问题,将AI嵌入规划和工程流程中,体现了企业AI应用从通用工具向专业系统转变的趋势。
联邦聚变系统公司在CES 2026上宣布,已为其Sparc聚变反应堆安装首个磁体,计划明年启动该示范装置。该磁体是18个磁体中的第一个,完整安装后将形成环形结构,产生强磁场约束超高温等离子体。每个磁体重24吨,可产生20特斯拉磁场。公司与英伟达和西门子合作开发反应堆数字孪生系统,以优化实验参数。该公司已筹集近30亿美元资金,目标是在2030年代初实现聚变发电。
在CES 2026展会上,作者体验了MyPersona AI技术,创建了自己的数字分身。该技术由IgniteTech公司开发,专为企业设计,旨在帮助人力资源、财务或技术支持等专业人员减轻行政负担。通过简单的录制过程,AI克隆能够复制用户的声音、面部表情和说话方式。虽然数字分身在回答专业问题方面表现出色,但缺乏完整的个性特征。作者认为这项技术在获得员工同意的情况下,可用于构建组织知识库,但也提醒需警惕AI过度人格化的风险。
数字孪生联盟宣布在其数字孪生测试平台项目中新增四个测试中心,标志着数字孪生从传统向智能化、生成式演进的重要一步。这些测试平台旨在为制造、能源、医疗和智慧城市等行业提供真实环境,用于验证价值、展示互操作性并加速数字孪生技术的应用。四个新平台涵盖自主制造、量子优化、疫情防控和气候闪电预测等应用领域,通过集成多智能体系统和生成式AI等先进技术,推动跨行业协作和数字化转型。