在 3DEXPERIENCE WORLD 大會上聚焦於數位雙生（Virtual Twin）與未來製造的全球矚目對談中，輝達 (NVIDIA) 執行長黃仁勳與達梭系統（Dassault Systèmes）的執行長 Pascal Daloz 共同宣布了雙方長達 25 年合作關係的全新篇章。面對當前全球產業的劇變，黃仁勳在演說中深入剖析了人工智慧（AI）如何從單純的輔助工具轉變為文明的基礎設施，並大膽預言未來的工程設計將由人類與專屬的「AI 代理人」團隊共同完成。
根據雙方的協議，合作的核心在於將輝達的 AI 技術、Omniverse 平台與達索系統的 3DEXPERIENCE 平台進行深度整合，目的在為各行各業打造「物理 AI」（Physical AI）與工業元宇宙的基礎。黃仁勳在對談中針對生成式經濟、生命科學、物理模擬及未來工作型態等關鍵議題，提出了極具前瞻性的觀點。
黃仁勳首先定義了當前的時代背景，他認為我們正處於運算平台徹底重塑的時刻。在過去的世代中，設計的呈現是結構化的，工程師必須精確指定每一個幾何形狀、每一種材料，幾乎定義了所有細節。然而，未來的運算模式將是「生成式」的。
針對這一轉變，黃仁勳強調，AI 是每一個行業的基礎，它將成為一種基礎設施。另外，他將 AI 比作水、電力和網際網路。黃仁勳指出，就像水是基礎設施、電力是基礎設施一樣，現在人工智慧也將成為基礎設施。未來每一個行業都需要建立 AI，每一個國家都將由 AI 驅動，這標誌著一場新工業化的開端。未來，我們可能會花費 100% 的時間在數位世界中進行設計、模擬、驗證與軟體整合，而不再是傳統的三分之一時間設計、三分之二時間物理測試。
在與 Pascal Daloz 的對談中，雙方探討了如何將數位雙生的概念應用於最複雜的系統-生命本身。黃仁勳指出，這需要建立一個 「生命的世界模型」（World Model for Life）。他解釋道，與人類憑空想像並用幾何結構定義的物理設計不同，生命在人類出現之前就已存在，因此我們必須去學習生命的語言。
黃仁勳指出，我們必須學習 DNA 的語言、蛋白質的語言、細胞的語言，並理解它們如何互動及其屬性。這正是輝達目前致力於解決的第一階段任務-學習生命的意義。隨之而來的第二階段則是「生成」。一旦掌握了語言，就能進行翻譯，從人類語言翻譯成生物語言，反之亦然。對此黃仁勳充滿信心，他表示這項技術將讓我們能夠生成用於藥物的新蛋白質或新化學物質，甚至生成更堅固、更耐熱、更輕且更容易製造的新材料。他預測，這將是未來十年工程領域影響最深遠的變革之一。
在工程模擬領域，傳統的物理模擬雖然精確但耗時過長。當被問及是否能「計算無限」時，黃仁勳給出了一個富含哲理的答案，我們無法計算無限，但我們可以想像無限。他引用了 8 年前引入科學運算的概念，即利用人工智慧來增強傳統模擬。黃仁勳用了一個生動的比喻來解釋 AI 如何預測物理現象，這有點像狗狗能夠在半空中接住球。牠們並沒有在做球體彈跳或彈性的物理模擬方程，牠們只是觀察並預測球的去向，然後接住它。
基於這個邏輯，輝達開發了名為「Physics Nemo」的技術，這是一個具備物理感知的 AI 模型框架。它能在遵循物理定律的基礎上，以比傳統模擬快一萬倍的速度進行預測。這意味著工程師可以在即時（Real-time）環境中進行大規模的預測與設計，將模擬與模擬仿真（Emulation）結合，這將徹底改變產品開發的流程。
黃仁勳強調，未來的產品將由「軟體定義」（Software Defined），這不僅限於汽車，還包括製造汽車的機器人，甚至是運作機器人的工廠本身。他指出，未來所有的工廠都將在虛擬雙生中進行完整的模擬與運作。對此，黃仁勳解釋到，工廠不再只是一個物件，而是數百萬個物件的集合。為了優化生產線、安排機器人順序並確保安全，所有操作都將首先在虛擬世界中完成。他特別提到了「AI 工廠」（即資料中心）的建設，這被他形容為人類歷史上最大規模的工業基礎設施建設。
這些 AI 工廠極其複雜，造價高達 500 億美元，涉及巨大的物料清單（BOM）與供應鏈整合。黃仁勳透露，輝達自己就是這項技術的第一個客戶，他們在虛擬雙生中設計、規劃並模擬整個 AI 資料中心，甚至在破土動工前就在虛擬環境中運行網路與超級電腦，這為公司節省了大量的時間與金錢。因此，隨著 AI 能力的提升，許多人擔心工程師是否會被取代。黃仁勳對此持完全相反的看法。他認為，AI 將使我們能夠在結構化資訊（如 3D 模型）與非結構化資訊（如照片、影片）之間自由轉換，並透過 AI 代理人（Agents）來增強設計流程。
黃仁勳進一步指出，這些代理人將成為我們的伴侶，我們將成為他們的經理、架構師、創造者。他還描繪了一個未來的場景，就是每一位設計師都將擁有一個由 AI 伴侶組成的團隊，設計師負責訓練這些伴侶，賦予它們不同的技能，並協調它們工作。黃仁勳進一步強調，這將是非常棒的。你可以指派你的團隊去探索不同的領域，然後說：我要去喝杯雞尾酒了，因為某個地方已經是下午四點半了。工程師可以指示 AI 團隊優化特定區域並提供多個設計方案，回來後再從中挑選並微調。因此，黃仁勳斷言，軟體工具的使用者數量不會減少，反而會因為 AI 的輔助而爆發性成長，這對軟體產業和設計師來說都是巨大的機遇。
在談到 AI 的技術細節時，黃仁勳區分了「語言模型」與「世界模型」的本質差異。語言模型理解的是語法、詞彙和結構，並具有某種「品味」與避免禁忌的護欄。然而，世界模型必須遵守物理定律。黃仁勳強調，輝達正致力於教導 AI 這種「物理感知能力」，並將「可製造性設計」（Design for Manufacturability）左移，即在設計過程的早期就整合製造規範與合規性檢查。這意味著工程師在設計時，AI 就已經在後台確保設計符合物理定律、供應商清單以及製造要求，從而避免昂貴的後期修改。
對於企業最關心的知識產權保護問題，黃仁勳提出了一個名為「本地伴侶」（Local Companion）的概念。未來的 AI 伴侶將會記住工程師的偏好、編碼其技能與領域專業知識，這些數據將伴隨著工程師，而不是公開在雲端。黃仁勳將其比作自己的電子信箱，裡面封存了他 33 年來的知識與判斷力，是高度個人化且不開源的。
最後，黃仁勳總結了這次輝達與達梭系統合作的宏觀意義。他指出，世界正在經歷一場「再工業化」，這是人類歷史上最大規模的工業基礎設施建設，預計未來十年內將涉及高達 85 兆至 100 兆美元的投資。所有的這些基礎設施——從晶片工廠到 AI 數據中心-都需要被設計、模擬、驗證與數位化。透過結合輝達的加速運算與達索系統的工業軟體，雙方將賦予全球工程師前所未有的能力，去實現那些過去被認為不可能的壯舉。這場對談不僅展示了技術的躍進，更為全球製造業與工程界描繪了一幅充滿希望的數位未來藍圖。
(首圖來源：科技新報攝)
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