引言：一场重塑工业未来的战略联盟
2026年2月3日，在美国休斯顿举行的3DEXPERIENCE World大会上，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋（Jensen Huang）和Dassault Systèmes（达索系统）CEO Pascal Daloz共同宣布了一项长期战略合作。这一合作旨在构建一个共享的工业AI平台，将达索系统的虚拟孪生（Virtual Twin）技术与NVIDIA的AI基础设施、开放模型和加速软件库深度融合，共同打造"科学验证的工业世界模型"（science-validated Industry World Models），并引入"虚拟伙伴"（Virtual Companions）这一全新工作方式，帮助数百万研究人员、设计师和工程师更高效地构建全球最大规模的产业体系。
图1：黄仁勋作为特别嘉宾在3DEXPERIENCE World大会舞台上演讲，背景为达索系统标志性红色调设计，象征双方合作的正式启动。
黄仁勋在现场表示："与达索系统合作，我们将数十年的工业领导力与NVIDIA的AI和Omniverse平台相结合，彻底改变研究、设计和工程领域的工作方式。“这一声明迅速成为科技和工业界热点，标志着AI从纯数字领域向物理世界的全面渗透。合作的核心在于"Physical AI”（物理AI），即基于物理定律的AI系统，能够真实模拟产品、工厂甚至生物系统，实现从设计到制造的全生命周期优化。
这一联盟并非突发奇想，而是双方25年以上合作的巅峰延续。达索系统以CATIA、SOLIDWORKS和3DEXPERIENCE平台闻名全球，擅长产品生命周期管理（PLM）和虚拟孪生；NVIDIA则凭借GPU加速计算、Omniverse实时3D协作平台和CUDA生态主导AI基础设施。合作一经公布，X平台、LinkedIn和行业媒体如NVIDIA Newsroom、SiliconANGLE、HPCwire等立即涌现大量讨论，浏览量和转发量在24小时内激增。多家企业如Lucid Motors、Bel Group和OMRON已表示将采用这一技术，预示着工业4.0向AI驱动的工业5.0转型加速。
来龙去脉：从概念酝酿到正式签约的演进路径
这一合作的起源可追溯到NVIDIA对"Physical AI"的长期布局。早在2025年GTC大会上，黄仁勋首次系统阐述Physical AI概念："Physical AI是人工智能的下一个前沿，它理解真实世界的摩擦、重力、因果关系，能够让机器人和工业系统真正’感知’并行动。"这一理念源于NVIDIA在机器人和模拟领域的积累，如Jetson处理器和Omniverse平台。
2025年，达索系统已在其3DEXPERIENCE平台中深度集成AI，用于虚拟孪生优化，如BIOVIA分子发现和SIMULIA物理模拟。双方在过去25年中已有多次技术协作，例如NVIDIA CUDA加速达索的工程模拟工具。2025年底，随着AI工厂（AI Factories）概念兴起，谈判正式启动。NVIDIA计划采用达索的模型基系统工程（MBSE）方法设计自家AI工厂，从Rubin平台开始，并集成到Omniverse DSX Blueprint中，用于大规模部署。
2026年2月3日，合作在3DEXPERIENCE World正式公布。公告细节包括：
- 达索通过OUTSCALE主权云在三大洲部署NVIDIA AI基础设施，确保数据隐私和主权。
- 整合NVIDIA BioNeMo与达索BIOVIA加速分子发现。
- 将NVIDIA Omniverse物理AI库融入DELMIA，实现自主软件定义生产系统。
- 结合NVIDIA Nemotron开放模型与达索工业世界模型，打造3DEXPERIENCE上的虚拟伙伴。
图2：3DEXPERIENCE World大会现场全景，大型舞台与观众席，展示大会规模与科技氛围，NVIDIA与达索的合作正是在此宣布。
事件传播路径清晰：NVIDIA官方新闻室第一时间发布，黄仁勋在Instagram和Facebook发帖强调"Physical AI is the next frontier"。大会YouTube直播片段迅速病毒式传播，LinkedIn上工程师分享截图，讨论焦点集中在"如何将虚拟孪生从静态模拟转向实时AI驱动"。媒体如AI Business、Robotics 247和R&D World跟进报道，强调这一平台将加速材料发现、药物开发和制造创新。
技术剖析：物理AI、虚拟孪生与集成机制的核心
合作的技术核心是"工业世界模型"——基于物理定律的AI系统，而非依赖海量互联网文本/视频训练的通用模型。这些模型根植于达索数十年的工程和科学工作流，确保模拟结果科学可验证。
关键技术组件：
- 虚拟孪生（Virtual Twin）：达索的核心技术，创建物理实体的数字镜像。通过传感器实时数据同步，实现预测、优化。合作后，虚拟孪生将由NVIDIA加速，实现大规模部署。
- Physical AI库：NVIDIA Omniverse的物理AI库集成PhysX引擎，模拟碰撞、流体、材料变形等真实物理。不同于传统模拟软件，这些库支持生成式AI（如Edify模型），可即时生成符合工程规范的数字孪生，例如Hyundai IONIQ 6的实时渲染。
- 虚拟伙伴（Virtual Companions）：3DEXPERIENCE平台上的AI代理，结合NVIDIA Nemotron模型和达索工业上下文，提供可信行动建议。例如，在设计阶段，虚拟伙伴可自动验证合规性，将航空航天领域的数年审核缩短至数小时。
- 加速基础设施：NVIDIA CUDA-X库、AI基础设施与达索OUTSCALE云结合，支持边缘到云的混合计算。Rubin平台（2026年旗舰）将率先采用MBSE设计。
图3：NVIDIA Omniverse中模拟的机器人工厂场景，多臂机器人协作装配生产线，展示Physical AI在真实工业环境中的物理交互模拟。
相比传统方法，这一平台准确率提升显著（模拟误差降至更低水平），成本降低20-50%，周期缩短数倍。挑战包括数据主权和计算需求，但通过主权云和分布式AI工厂解决。
社会与产业影响：变革机遇与潜在挑战
这一合作将深刻重塑多个行业：
- 制造业：DELMIA集成Omniverse后，实现自主工厂，Lucid Motors等企业已用于电动车设计优化，缩短周期50%。
- 生物与材料科学：BioNeMo + BIOVIA加速药物和新型材料发现，预测真实行为更早。
- 工程设计：虚拟伙伴赋能工程师，焦点从重复计算转向创新。
全球影响积极：欧洲主权云部署支持数据隐私，美国和亚洲企业获益于加速创新。但也引发担忧：AI自动化可能取代部分工程岗位，需技能转型。伦理层面，确保模型无偏倚、透明可审计。政策响应迅速，欧盟AI法规要求此类平台遵守高风险分类。
图4：Omniverse大型汽车制造工厂虚拟孪生俯视图，展示完整装配线、工人与车辆，突出实时协作与优化潜力。
图5：3DEXPERIENCE平台与NVIDIA集成后的界面示例，展示汽车车身虚拟孪生物理行为预测、分子模拟以及工厂机器人臂实时监控，突出多领域应用。
企业案例：National Institute for Aviation Research使用类似技术优化航空模拟；OMRON在机器人生产中应用物理AI。
未来展望：通往智能工业生态的蓝图
这一联盟预示AI从工具向"工业伙伴"演变。展望2030年，物理AI将渗透医疗、城市规划和可持续能源。NVIDIA的AI工厂蓝图与达索的PLM深度结合，可能催生全球统一工业AI标准。
挑战转为机遇：通过教育和开源（如Nemotron模型），降低门槛。最终，这不仅是技术融合，更是人类智慧与机器智能的协同进化，推动可持续、高效的工业未来。
（本文基于NVIDIA官方新闻、达索系统公告及多家媒体报道分析，不构成投资建议。）