Foxconn 成功研发搭载物理 AI 的数字孪生智能工厂

FODT 平台正在改变 Foxconn 设计和运营工厂的方式。Foxconn FODT 采用 NVIDIA Omniverse 平台技术，用于构建和运营智能工厂的数字孪生，并提供现实世界的智能分析与成果输出。FODT 平台将虚拟工厂与现实世界的运营数据相连接，并在仪表板中嵌入来自制造执行系统 (MES)、车间控制 (SFC) 和自动化系统的关键指标。

加速工厂部署

通过 FODT 平台与标准化通用场景描述资产，Foxconn 实现整条产线的虚拟化组装，可快速在全球各厂区（例如从台湾到墨西哥）之间快速迁移和复制产线布局。得益于此，新工厂的投产和爬坡速度显著提升。

模拟工厂级气流

NVIDIA PhysicsNeMo 显著缩短了仿真时间，使 CFD 仿真的速度比传统方法快 150 倍。热分析洞察现可在数分钟内 (而非数小时) 内生成，助力工厂运营实现实时决策。

Foxconn 将 NVIDIA PhysicsNeMo (物理信息机器学习框架) 与 Omniverse 平台进行深度集成。Foxconn 通过基于传统 CFD 求解器 (如 Cadence) 数据训练 AI 模型，可直接在数字孪生中实现近实时的热力学仿真 (如数据中心 POD 冷却模拟)，将计算时间从数小时大幅缩短至分钟级。

优化的自动化和机器人开发 

通过 FODT 平台对机器人工作单元和自动导引车 (AGV) 物流系统进行仿真，使 Foxconn 在投入实体硬件资本之前，设计出更安全、更高效的布局和运营方案。

借助 Isaac Sim、Isaac Lab、FoundationPose 模型和 cuMotion™ 对复杂的机器人任务 (如螺丝钉紧和线缆插入) 进行仿真和优化，实现无碰撞运动规划。

Foxconn 也在探索将人形机器人整合到其产线运营中，通过 NVIDIA Isaac GR00T 进行开发，并采用 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint 方案，在部署前进行大规模机器人集群测试和机器人车队模拟。

可操作的运营见解

基于 NVIDIA Metropolis 平台，Foxconn 还采用 NVIDIA AI Blueprint 构建了具备视频搜索与摘要功能的 AI 智能体，用于实时监控工厂车间。AI 智能体通过分析视频片段，为各种场景提供洞察，例如检测未经授权进入禁区的情况。用户可以通过聊天界面与视频交互，也可以根据分析结果自动生成管理层所需的报告。

管理人员还可沉侵式巡检产线，同步监控设备性能并即时解决问题。

适用于智能工厂的 AI Modder

Foxconn 正在通过开发基于 NVIDIA NeMo 支持的 AI 平台“FoxBrain”，以推进其智能工厂的布局。FoxBrain 仅用四周即完成训练，并针对繁体中文进行了优化，使其成为台湾首个具备先进推理能力的大语言模型。FoxBrain 最初为 Foxconn 自有工厂研发，现已全面升级 Foxconn 智能制造、智慧城市和电动汽车平台的数据分析、决策制定和自动化能力。该模型采用高效训练策略，侧重于优化资源配置，显著改进仿真时间、资源优化和制造工艺流程。

Foxconn 的 Fii Omniverse 数字孪生 (FODT) 平台正在变革工厂设计和运营。 

标准化的通用场景描述资产库和 FODT 方法，通过在全球各生产基地间产线的快速迁移和复制，显著加速工厂部署进程。这大幅缩短了新工厂投产和扩产流程所需的时间。

数字孪生功能为实时生产 KPI 提供了沉浸式直观实时监控。运营可视化得到了提升，对制造全流程问题的响应速度也显著加快。

这些技术和方法论构成了 Foxconn 智能工厂的基础。数字孪生、AI 和仿真技术的集成，为工厂建模、仿真、规划和运营管理提供高级支持，使 Foxconn 始终站在制造业创新的前沿。