西門子攜手 NVIDIA 擴大合作，目標打造「工業 AI 作業系統」

在 CES 2026 期間，西門子與 NVIDIA 宣布進一步擴大雙方的策略合作，希望將 AI 真正導入工業現場，從產品設計、模擬、製造、生產到供應鏈管理，全面重塑工業流程。



簡單來說，雙方的目標是打造一套「工業用的 AI 作業系統」，讓工廠不只會生產，還能像 AI 系統一樣持續學習、優化與自我調整。

AI 從設計一路跑到產線與供應鏈​

這次合作中，NVIDIA 將提供 AI 運算平台、模擬函式庫、模型與軟體框架，而西門子則投入其工業軟硬體實力，以及數百位工業 AI 專家。雙方希望把 AI 深度整合進整個工業價值鏈，而不只是停留在資料分析或單一應用。

西門子執行長 Roland Busch 表示，這項合作將結合 NVIDIA 在 AI 與加速運算上的優勢，以及西門子在工業與數位孿生領域的長期經驗，讓企業能在虛擬環境中快速驗證設計與製程，再直接套用到真實世界。

NVIDIA 執行長黃仁勳則指出，生成式 AI 正讓數位孿生從「被動模擬」進化成能主動決策的智慧系統，企業可以先在軟體中模擬極度複雜的工業系統，再無縫部署到實際產線。

用 AI 大腦，讓工廠自己學會最佳化​

在實際應用上，雙方希望打造「AI 驅動的自適應工廠」。透過結合西門子的工業軟體與 NVIDIA Omniverse 平台，工廠可以持續分析自身的數位孿生模型，在虛擬環境中測試各種改善方案，再把結果回饋到實體產線。

這樣的做法不只能縮短決策時間，也能降低導入新製程或調校設備時的風險。西門子計畫在 2026 年於德國埃朗根的新電子工廠，作為首個完整展示這套 AI 工廠概念的示範場域。

目前已有包括鴻海、HD 現代、KION Group 以及百事公司等企業，正在評估或測試相關技術。

模擬全面 GPU 加速，數位孿生更即時​

隨著合作深化，西門子也將把旗下所有模擬產品全面導入 GPU 加速，並支援 NVIDIA CUDA-X 函式庫與 AI 物理模型。這意味著模擬速度與規模都能大幅提升，讓工程師能進行更高精度、即時性的模擬分析。

雙方也將結合 NVIDIA PhysicsNeMo 與開放模型，發展具備即時工程回饋能力的「自主型數位孿生」，讓系統能自行調整設計與製程參數，而不只是單純顯示結果。

從晶片設計到 AI 工廠，一路用 AI 加速​

合作範圍也延伸到半導體設計領域。西門子與 NVIDIA 計畫將 GPU 加速與 AI 技術整合進西門子的 EDA 工具中，聚焦在驗證、佈局與製程最佳化，目標是在關鍵設計流程中帶來 2 到 10 倍的效能提升。

未來，工程師在進行晶片設計時，將能獲得 AI 輔助的佈局建議、除錯與最佳化，大幅提升設計效率與良率。

先用在自己身上，再推向市場​

在對外推廣前，西門子與 NVIDIA 也會先在自家系統中導入這些技術。NVIDIA 將評估採用西門子的工業解決方案來優化自身營運，而西門子則會與 NVIDIA 合作，加速內部 AI 工作負載的執行效率。

雙方希望透過這種「先實戰、再商用」的方式，讓工業 AI 不只是概念，而是真正能落地、能擴展的解決方案。