FANUC 与 NVIDIA Physical AI

FANUC America 于 9 月 3 日宣布，将在 9 月 14 日至 19 日举行的 IMTS 2026 上展示一系列由 Physical AI 驱动的机器人、CNC 和机加工自动化方案。FANUC 把 Physical AI 描述为让机器人在真实生产环境中“看见、推理和行动”的能力。

关键之处在于 Physical AI 与 FANUC Smart Digital Twin 的结合：FANUC 计划利用照片级数字孪生构建工厂与机器人的虚拟环境，在真实设备上线之前完成机器人训练和部署验证；Smart Digital Twin 还可同时虚拟化机床、控制器和加工过程，通过虚拟 CNC 加工提前验证程序、节拍和潜在碰撞。

数字孪生正在承担三种角色

过去很多机器人仿真主要用于离线编程，模型训练和控制策略往往另建一套环境。Physical AI 出现以后，数字孪生逐渐承担三种角色：工程设计验证、机器人数据生成和策略测试。对制造企业来说，真正的价值是减少在生产线上直接试错。

同日其他四则

• 西门子 Digital Logistics 发布先进制造网络数字孪生方法：使用 Supply Chain Suite 把生产与物流统一建模，再通过 Plant Simulation 把 IT 层战略决策向 OT 层车间验证下沉。
• 日本创业公司 Horus AI 先行提供 Zumen AI，可把纸面/PDF/DXF 二维图纸生成 3D CAD，同时把 3D Assembly 反向生成零件二维工程图。
• Wieson Technology 与广东华沿机器人签署战略合作 MOU，把连接器、柔性线缆等机器人上游零部件研发提前嵌入协作机器人整机验证。
• AAEON 发布 180 TOPS 的 UP Xtreme PTL Edge 方案，继续把多相机视觉和本地 AI 推理下沉到工业边缘设备。

趋势观察

DirectIndustry 最新行业分析引用 Capgemini 研究称，79% 的受访组织已经参与 Physical AI，但真正进入部署或规模化阶段的只有 27%；Fraunhofer IPA 专家把“验证”视为最难的技术障碍之一。这意味着工业 AI 竞争正从“模型或机器人单点能力”转向由仿真验证、设计数据、部件协同、边缘计算和系统工程共同组成的落地链。