NVIDIA NemoClaw推荐：工业软件安全自主AI工程师新体验

加速计算已将工业工程仿真从“周”级压缩至“小时”级。但完整端到端仿真工作流仍存在瓶颈——从计算机辅助设计、网格划分，到仿真配置与调试，再到后处理和报告生成，每个环节都可能拖慢进度。

在台北COMPUTEX的GTC大会上，NVIDIA与十余家工程软件供应商联合展示了自主AI智能体如何实现全工作流自动化。这些AI工程师的核心是一套名为NVIDIA NemoClaw的开放蓝图——专为构建具备安全运行时环境、可处理长时间运行任务的专业化智能体而设计。

NemoClaw提供多种框架选型，能与企业常用的编排框架（如OpenClaw和Hermes）集成，同时包含模型路由器与NVIDIA NeMo定制化库。部署方式灵活：可使用NVIDIA DGX Spark个人AI超级计算机，或通过企业数据中心及云服务商完成。作为核心的开源运行时，NVIDIA OpenShell负责管控每个智能体对文件、网络及工具的访问，在每一层级强制实施基于策略的安全管控——这是关键所在。

工业软件领域的头部企业已围绕汽车、航空航天、半导体及制造业等行业的计算机辅助工程（CAE）与电子设计自动化（EDA）场景，开始构建各自的AI工程师。

例如，Cadence正借助NemoClaw打造一款自主寄存器传输级（RTL）工程师。该智能体能协调Cadence Design Systems ChipStack完成设计与验证工作。在GTC台北主题演讲的演示中，RTL验证——数字电路设计的核心环节——从数周缩短至数小时。

达索系统正推进3DEXPERIENCE智能体平台的产品化。该平台在NVIDIA NemoClaw与OpenShell提供的安全环境下，运行用于设计、仿真及制造运营的长时间运行自主智能体。

西门子则将NVIDIA NemoClaw与OpenShell集成至Fuse EDA AI智能体中，这是一款专为跨半导体、3D集成电路及印刷电路板系统设计的自主规划与编排工具。

新思科技也在与NVIDIA合作，将智能体应用于端到端工程工作流。旗下Ansys Icepak在COMPUTEX上进行了现场演示，被用于基于NemoClaw的自主AI工程师，实现GPU电子冷却设计的网格划分、仿真与优化。

除这些巨头外，一批前沿初创企业也正在自身流程中构建AI工程师，且全部采用NVIDIA NemoClaw。

Flexcompute将OpenShell用于其Tidy3D与PhotonForge智能体，支持多物理场协同封装光学设计。其自主AI工作流融合光学、电学与热学仿真，一夜间即可探索数千种设计方案，最终在降低能耗的同时产出性能更优的器件——NVIDIA自身也采用Flexcompute技术进行先进光学与光子器件的设计与优化。

Luminary利用NemoClaw构建了一款长时间运行AI工程师，通过自主编排数据生成、机器学习模型选择以及训练与再训练循环，大幅降低AI物理模型训练的时间成本与复杂度。

Neural Concept部署了一款电机设计智能体，工作流在多步骤工程管道中串联电磁、结构以及噪声、振动与声振粗糙度（NVH）仿真。

nTop——JetZero翼身融合体飞机项目背后的几何引擎——正使用NVIDIA NemoClaw运行自主设计工作流，将原本需要数天的几何迭代压缩至数小时完成。

PhysicsX与微软Surface团队合作，共同构建了一款电子热仿真智能体。该智能体整合PhysicsX平台、Microsoft Discovery与NVIDIA NemoClaw，能为微软Surface笔记本电脑等消费设备实现全热仿真生命周期的自动化——从网格敏感性分析与仿真数据生成，到物理AI模型训练与优化循环执行，再到整个设计探索过程中的持续精度监控，手动CAE工作流被压缩成自动化、AI驱动的设计周期。

P-1 AI打造了一款名为Archie的AI机械与电气工程师，目前已在数据中心冷却及关键电力系统领域投入使用，很快还将拓展至汽车、航空航天及国家安全等场景。在与大金应用美洲公司合作的项目中，Archie能够综合需求分析、选型、设计权衡研究并生成工程文件，帮助工业制造商提升工程产能。

SimScale采用NVIDIA NemoClaw，为数百个跨行业工程用例构建自主仿真智能体，其中包括噪声、振动与声振粗糙度分析——这些工作以往需要多名工程师耗时数周才能完成。

Synera则利用Autodesk Moldflow、NVIDIA OpenShell（配合OpenClaw）以及Nemotron模型，为注塑成型工艺构建工程智能体。注塑成型是一种通过将熔融材料（通常是塑料）注入定制模具来高效批量生产相同零件的制造工艺。

Q&A

Q1：NVIDIA NemoClaw是什么？它有哪些核心功能？

NVIDIA NemoClaw是一套开放蓝图，专为构建具备安全运行时环境、可处理长时间运行任务的AI智能体而设计。它提供多种编排框架集成选项（如OpenClaw和Hermes）、模型路由器以及NVIDIA NeMo定制化库。其核心开源运行时NVIDIA OpenShell负责管控智能体对文件、网络及工具的访问，在每一层级强制实施基于策略的安全管控。用户可通过NVIDIA DGX Spark个人AI超级计算机、企业数据中心或云服务提供商进行部署。

Q2：NemoClaw在工业工程领域能解决哪些实际问题？

NemoClaw主要解决工业工程端到端工作流程中的效率瓶颈，涵盖计算机辅助设计、网格划分、仿真配置与调试、后处理及报告生成等环节。例如，Cadence利用NemoClaw将RTL验证时间从数周缩短至数小时；SimScale实现了噪声、振动与声振粗糙度分析的自动化；PhysicsX与微软合作将电子热仿真的手动工作流程压缩为自动化设计周期，大幅提升工程效率。

Q3：哪些公司正在使用NVIDIA NemoClaw构建AI工程师？

目前已有多家工业软件领军企业与初创公司采用NemoClaw，包括Cadence（芯片RTL验证）、达索系统（设计与仿真）、西门子（EDA工作流程）、新思科技（电子冷却设计优化），以及Flexcompute、Luminary、Neural Concept、nTop、PhysicsX、P-1 AI、SimScale和Synera等初创企业，应用场景覆盖汽车、航空航天、半导体、制造业等多个领域。

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