NVIDIA 正将 Omniverse、Cosmos、NeMo 与 Metropolis 组成的 AI 技术栈深度嵌入城市和工业系统，从仿真建模到智能体部署，构建起可操作、可商业化的数字现实。
在法国马赛火车站，运行着一个看不见的 AI 网络：摄像头画面通过 NVIDIA Metropolis 实时分析人流动线，预测突发事件；维护调度由 AI 智能体提前规划，减少 50% 停运时间；数字孪生模型模拟能源使用，优化了整座车站的运行效率。这一切，正是 GTC 巴黎现场展示的成果之一。
2025 年的 GTC 巴黎，不再只是展示芯片与模型的技术舞台，而成为 NVIDIA 向外界递出的“物理 AI 落地说明书”。通过与西门子、宝马、SNCF、K2K 等欧洲机构的合作，NVIDIA 正将 Omniverse、Cosmos、NeMo 与 Metropolis 组成的 AI 技术栈深度嵌入城市和工业系统，从仿真建模到智能体部署，构建起可操作、可商业化的数字现实。
真实场景中的 AI 合作落地：从工厂产线到城市运营
从工业制造到城市管理，NVIDIA 在 GTC 巴黎上展示了一系列“物理 AI”落地场景，核心技术不再只是 GPU 和大模型，而是以 Omniverse 和 Cosmos 为代表的平台化能力。
在制造业方面，宝马集团正通过 Omniverse 构建工厂级数字孪生，使全球生产规划团队得以在线协作、调整产线布局，并在部署前预训练自主机器人和视觉 AI。舍弗勒则在其 100 多家工厂中扩展 Omniverse 生态，结合 Cosmos 和西门子应用开发智能体，加速从数字工厂规划到机器人技能训练的整个流程。
城市场景中，法国国铁 SNCF 已在摩纳哥和马赛两地部署 Omniverse 和 Metropolis，结合合作伙伴 Akila、XXII 提供的传感与调度系统，实现 AI 智能体对能源、水资源、设备故障等的预警与管理，显著提升运营效率。意大利的巴勒莫与 K2K 合作，利用 Cosmos 生成交通事件的合成数据，通过 NeMo 微调视觉语言模型，支撑每秒十万次以上的实时预测。
此外，在工业软件层面，Ansys 正将其流体仿真软件与 Omniverse 集成，并在 Blackwell GPU 上实现 2.5 倍速度提升；Cadence 与 Ascendance 携手，通过 Cosmos 加速下一代飞行器的仿真和设计；西门子则基于 Omniverse 构建出可视化协作平台和 AI Copilot 系统，用于车间级任务的智能化执行。
这些合作不仅证明了 NVIDIA 平台的通用性与可移植性，也标志着数字孪生、生成式 AI 与多模态智能体正在从概念走向现实部署——GTC 巴黎所描绘的，不是 AI 的“未来感”，而是当下正在运行中的新范式。
从拼图到操作系统：NVIDIA 正在重构现实世界的 AI 架构
过去，AI 系统往往以“功能模块”式部署，语音识别、图像分析、路径规划各自为政，难以协同。而在 NVIDIA 构建的物理 AI 架构中，这些能力被统一在一个上下贯通的系统中协同工作，从“感知”到“仿真”，再到“推理”与“行动”，每一个环节都被重新编排为平台间的协同关系。
Omniverse 不只是建模工具，它通过 USD 这一开放标准将工厂、城市、设备的三维模型变成可交互的实时仿真系统。Cosmos 不只是数据生成平台，它生成的是为这些仿真环境量身定制的“世界语料库”，用于训练可以在现实系统中运行的 AI 智能体。NeMo 和 Metropolis 进一步让智能体从静态模型变为可部署的“操作角色”——它们理解语言、提取视频信息、做出反应并参与人类流程。
这种平台协同的最大变化，是它从“搭积木”式的 AI 能力堆叠，转向了一个可以承载复杂系统运行的通用 AI 架构。企业无需再单点采购不同厂商的解决方案，而是可以围绕 NVIDIA 的平台完成从建模、训练到部署的闭环——这不仅加快了开发速度，也让 AI 真正具备了“跨领域迁移”的能力。
正因如此，无论是制造业头部企业的产线智能体，还是城市交通系统中的 AI 运维，使用的都是相同的平台语言、相似的数据结构与部署路径。NVIDIA 不只是把 AI 推进到现实世界，更是在构建一个 AI 可运行的“现实操作系统”。
一个可部署的现实操作系统，正在成型
从演示到部署，从虚拟到现实，GTC 巴黎所呈现的不只是 NVIDIA 的产品更新，更是一种系统性的转变：AI 不再只是“云端的能力”，而是被具象化为城市的感知系统、工厂的规划助手、每个节点中运行的数字智能体。
这一切背后，是一套可复用、可扩展、可协作的物理 AI 架构正在成型。Omniverse 不再只是一个三维建模平台，而是现实世界的“影子系统”；Cosmos 不只是生成数据，而是在训练“理解世界的语言”；NeMo 和 Metropolis 则将这些智能体变成现实中的“参与者”。
当数字孪生不再是演示厅里的概念，而是真实运行在街道、工厂、能源系统中的基础设施，AI 的形态也就悄然改变了。它不再是一种技术，而成为了一种现实的组织方式。而 NVIDIA，正试图用它构建的这套平台语言，让每个行业都听懂 AI 的“母语”。
