能源公司正在通过构建数字孪生模型，对工业设备、工艺，以及发电厂、风力发电场、光伏电网等工作流进行精确建模，以便实现安全的自主化运营。该解决方案基于 NVIDIA PhysicsNeMo 与 NVIDIA Omniverse，前者是一个物理信息机器学习模型开发框架，而后者是适用于工业数字化与物理 AI 仿真应用的 OpenUSD 平台。利用工业数字孪生，公用事业公司可以增强安全性、提高发电能力，并每年节省数亿美元维护成本。
能源领域的地表自主化作业
用工业与科学数字孪生，为能源安全和可持续发展赋能。
AI 赋能数字孪生优化工业运营
能源公司可以开发具有物理精度且具备人工智能功能的数字孪生模型，用于在投入生产之前实时设计、模拟和优化产品、设备和流程。通过将虚拟资产与现实世界中的对应资产完美同步，这种方法能够更大限度地提高能源生产效率，减少计划外停机时间，并帮助企业及其客户降低成本。
用例
了解地表作业人员如何使用 AI
工业数字孪生
模拟数据中心、发电厂、电网资产和分布式能源。
基于物理特性的仿真
预测可再生能源的发电量并加速工作负载的运行。
工业资产与工艺优化
在捍卫员工健康与安全的同时，更大限度地提高生产力。
成功案例
探索 AI 在自主化运营中的现实世界影响
了解 AI 如何通过构建工业数字孪生提高能源领域的工业运营效率。
SPP 与日立、NVIDIA 携手合作，提升电网的可靠性和灵活性
日立与 Southwest Power Pool (SPP) 通力协作，利用 AI 实现美国电网基础设施的现代化改造。此次合作旨在通过应用 AI 算法、模拟仿真、设计优化及工程服务，将发电机并网分析所需时间缩短 80%。
施耐德电气对 AI 数据中心进行重点介绍
施耐德电气详细披露了其端到端 AI 数据中心的设计方案，包括 NVIDIA 参考架构、高性能供配电系统，以及支持 AI 负载所需的散热解决方案。
AVEVA 对面向能源行业的 AI 驱动型自主化运营进行重点介绍
AVEVA 和 NVIDIA 正通过 AVEVA 动态仿真系统和深度强化学习智能体 NVIDIA Raptor，推进复杂瞬态工况下的自主工厂控制技术发展。DRL 智能体助力过程控制技术实现可靠且可重复的作业。
AVEVA
NVIDIA、Alphabet 和 Google 就代理式 AI 和物理 AI 展开合作
Tapestry — X 针对电网的宏图计划 — 正与 NVIDIA 共同探索 AI 赋能 技术方案，以提升电网模拟的速度与精度。该联合行动将聚焦整合新型能源与扩展电网容量，满足数据中心与 AI 的用电需求。
西门子能源利用 NVIDIA PhysicsNeMo 加速电网资产模拟
西门子能源借助用于构建、训练与微调物理机器学习模型的开源框架 NVIDIA PhysicsNeMo 开发出复杂工程系统的 AI 替代模型。该系统包含电网用套管及气体绝缘开关设备组件。
西门子能源
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