Các nhà lãnh đạo phần mềm công nghiệp xây dựng kỹ sư AI tự chủ, bảo mật với NVIDIA NemoClaw

Điện toán tăng tốc đã tạo ra cuộc cách mạng trong kỹ thuật công nghiệp, rút ngắn thời gian mô phỏng từ vài tuần xuống còn vài giờ. Những thách thức còn lại hiện nay nằm ở quy trình làm việc đầu cuối xung quanh các mô phỏng: thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính (CAD), tạo lưới, thiết lập và gỡ lỗi mô phỏng, cũng như xử lý hậu kỳ và tạo báo cáo tóm tắt các quy trình này. Tại GTC Taipei trong khuôn khổ COMPUTEX, NVIDIA và hơn một chục nhà cung cấp phần mềm kỹ thuật đang giới thiệu cách các tác nhân AI tự chủ tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc này. Các kỹ sư AI này dựa trên NVIDIA NemoClaw, một bản thiết kế mở để xây dựng các tác nhân chuyên biệt, hoạt động lâu dài với thời gian chạy an toàn và các mô hình tiên tiến. NemoClaw bao gồm một lựa chọn khung điều khiển (harness) — nghĩa là nó có thể được tích hợp với các khung điều phối khác nhau mà các doanh nghiệp sử dụng để triển khai và điều phối các tác nhân, chẳng hạn như OpenClaw và Hermes — cũng như một bộ định tuyến mô hình và thư viện NVIDIA NeMo để tùy chỉnh. Người dùng có thể dễ dàng triển khai NemoClaw từ siêu máy tính AI cá nhân NVIDIA DGX Spark, cũng như thông qua các trung tâm dữ liệu doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ đám mây. NVIDIA OpenShell — thời gian chạy mã nguồn mở cốt lõi của nó — điều chỉnh cách mỗi tác nhân truy cập tệp, mạng và công cụ, thực thi bảo mật dựa trên chính sách ở mọi lớp. Các nhà lãnh đạo kỹ thuật công nghiệp xây dựng tác nhân AI trong thiết kế, kỹ thuật, mô phỏng Các nhà lãnh đạo phần mềm công nghiệp đang xây dựng các kỹ sư AI cho các trường hợp sử dụng kỹ thuật có sự hỗ trợ của máy tính (CAE) và tự động hóa thiết kế điện tử (EDA) trong các lĩnh vực ô tô, hàng không vũ trụ, bán dẫn và sản xuất. Cadence đang xây dựng một kỹ sư cấp độ truyền tải thanh ghi (RTL) tự chủ với NemoClaw, điều phối Cadence Design Systems ChipStack để thiết kế và xác minh. Quy trình làm việc này đã được giới thiệu hôm qua trong một bản demo tại bài phát biểu chính của GTC Taipei và đang rút ngắn thời gian xác minh RTL — một bước quan trọng trong thiết kế mạch kỹ thuật số — từ vài tuần xuống còn vài giờ. Dassault Systèmes đang tích cực thương mại hóa Nền tảng tác nhân 3DEXPERIENCE để vận hành các tác nhân tự chủ và hoạt động lâu dài cho các hoạt động thiết kế, mô phỏng và sản xuất, trong một môi trường bảo mật được hỗ trợ bởi NVIDIA NemoClaw và OpenShell. Siemens đang tích hợp NVIDIA NemoClaw và OpenShell vào Fuse EDA AI Agent, một tác nhân tự chủ được xây dựng có mục đích để lập kế hoạch và điều phối các quy trình làm việc đa công cụ theo phạm vi miền trong thiết kế hệ thống bán dẫn, mạch tích hợp 3D và bảng mạch in. Synopsys đang hợp tác với NVIDIA để áp dụng các tác nhân vào các quy trình làm việc kỹ thuật đầu cuối với NVIDIA NemoClaw. Ansys Icepak, một phần của danh mục Synopsys, đang được trình diễn tại COMPUTEX tuần này, được sử dụng trong một kỹ sư AI tự chủ dựa trên NemoClaw để tạo lưới, mô phỏng và tối ưu hóa thiết kế làm mát điện tử GPU. Hình ảnh do Synopsys cung cấp. Các công ty khởi nghiệp mở rộng phạm vi của AI tác nhân Ngoài ra, các công ty khởi nghiệp tiên tiến đang xây dựng các kỹ sư AI cho quy trình làm việc của họ — tất cả đều sử dụng NVIDIA NemoClaw. Flexcompute đang áp dụng OpenShell cho các tác nhân Tidy3D và PhotonForge của mình để thiết kế quang học đóng gói đa vật lý. Quy trình làm việc AI tự chủ của Flexcompute kết hợp mô phỏng quang học, điện và nhiệt để khám phá hàng nghìn biến thể thiết kế qua đêm, tạo ra các thành phần hiệu suất cao hơn với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn. NVIDIA đang sử dụng công nghệ Flexcompute để thiết kế và tối ưu hóa các thiết bị quang học và quang tử tiên tiến. Video do Flexcompute cung cấp. Luminary đang xây dựng một kỹ sư AI hoạt động dài hạn sử dụng NemoClaw để giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp trong việc huấn luyện các mô hình vật lý AI bằng cách tự động điều phối việc tạo dữ liệu, lựa chọn mô hình học máy, và các vòng lặp huấn luyện và tái huấn luyện. https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/luminary-video-cut.mp4 Video do Luminary cung cấp. Neural Concept đang triển khai một tác nhân cho thiết kế động cơ điện. Quy trình làm việc này kết nối các mô phỏng điện từ, cấu trúc và tiếng ồn, rung động và độ bền trong một quy trình kỹ thuật đa bước. https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/neural-concept-video-cut.mp4 Video do Neural Concept cung cấp. nTop, công cụ hình học đằng sau chương trình máy bay thân cánh liền của JetZero, đang sử dụng NVIDIA NemoClaw để chạy các quy trình thiết kế tự động, rút ngắn thời gian lặp lại hình học từ vài ngày xuống còn vài giờ. https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/ntop-video-cut.mp4 Video do nTop cung cấp. PhysicsX đang hợp tác với nhóm Microsoft Surface để xây dựng một tác nhân mô phỏng nhiệt điện tử, rút ngắn các quy trình CAE thủ công kéo dài hàng tuần thành các chu trình thiết kế tự động, do AI điều khiển. Kết hợp nền tảng PhysicsX, Microsoft Discovery và NVIDIA NemoClaw, tác nhân này tự động hóa toàn bộ vòng đời mô phỏng nhiệt cho các thiết bị tiêu dùng như máy tính xách tay Microsoft Surface — từ phân tích độ nhạy lưới và tạo dữ liệu mô phỏng, đến huấn luyện mô hình AI vật lý và thực hiện vòng lặp tối ưu hóa, đến giám sát độ chính xác liên tục trong suốt quá trình khám phá thiết kế. https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/physicx-video-cut.mp4 Video do PhysicsX cung cấp. P-1 AI đang xây dựng Archie, một kỹ sư cơ khí và điện AI hiện đang làm việc với hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu và hệ thống điện quan trọng, và sẽ sớm được ứng dụng trong các trường hợp sử dụng ô tô, hàng không vũ trụ và an ninh quốc gia. Trong một quy trình làm việc đại diện cho sự hợp tác với Daikin Applied Americas, Archie tổng hợp các yêu cầu, lựa chọn linh kiện, chạy các nghiên cứu thiết kế và tạo ra các sản phẩm kỹ thuật để giúp các nhà sản xuất công nghiệp mở rộng năng lực kỹ thuật. https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/p-1-ai-video-cut.mp4 Video do P-1 AI cung cấp. SimScale đang áp dụng NVIDIA NemoClaw để xây dựng các tác nhân mô phỏng tự động cho hàng trăm trường hợp sử dụng kỹ thuật đa ngành, bao gồm phân tích tiếng ồn, rung động và độ bền, tự động hóa các quy trình làm việc mà trước đây đòi hỏi nhiều kỹ sư làm việc trong vài tuần. https://blogs.nvidia.com/wp-cont