【ZiDongHua 之“会展赛培坛”标注关键词：库卡，英伟达，工业机器人，工业AI】
GTC2026现场直击库卡X英伟达三年同行，定义工业AI未来!
Introduction引言
当黄仁勋预言“每一家工业企业都将成为机器人公司”，库卡早已在数字世界里建好了“练兵场”。
2026年3月17日凌晨，圣何塞，英伟达GTC大会如期而至。创始人兼首席执行官黄仁勋着重介绍了Physical AI，库卡作为重要合作伙伴被特别提及。
当AI开始执行任务，当每一座工厂都变成生产“Token”的场所，谁能赋予工业机器人真正的“物理智能”?答案藏在黄仁勋演讲中反复提及的合作伙伴名单里——库卡。
战略共识：从高层对话到生态共建01
2024年7月，库卡集团高层专程拜访黄仁勋，就工业机器人AI化、数字孪生、虚拟调试等方向进行深度交流。这次会面不仅奠定了后续技术合作的基调，更让双方在战略层面达成共识：未来的工厂必须是“软件定义”的，而AI算力与仿真平台将是重塑制造业的核心基础设施。
这一共识在2026年GTC上得到充分印证。
数字孪生：Visual Components与Omniverse的深度融合 02
实时照片级渲染，让仿真“所见即所得”
2025年10月，Visual Components宣布与英伟达合作，将Omniverse库集成至其仿真平台。2026年初，这一集成功能正式发布——它让Visual Components的仿真环境具备了实时、照片级真实感渲染能力。
在传统的工厂设计流程中，工程师调整一个料架位置，往往需要数小时甚至数天才能看到渲染效果。而现在，仿真环境中的任何更新都能立即在视口中呈现，光照、材质、阴影与现实别无二致。更重要的是，用户无需重建模型、无需切换软件，几何、材质、结构将自动流入基于Omniverse的界面，完全兼容现有工作流。
这一能力的价值远不止于“好看”。当工厂布局具备真实的视觉与体验感时，技术团队与非技术相关方能在同一共享三维空间中理解方案，决策信心与速度将发生质变。
从单向渲染到双向互通构建数字孪生闭环
实时渲染只是第一步。Visual Components与Omniverse的双向数据互通，打通了从仿真到数字孪生再到AI训练的全链路。这意味着，制造企业可以在Visual Components中快速搭建产线模型，在Omniverse中构建物理级数字孪生，再通过Isaac Sim完成AI训练与虚拟调试——设计、仿真、训练、部署四个环节首次实现无缝闭环。
图片生成三维组件，让售前方案更敏捷
Visual Components中国团队还推出了基于英伟达底层AI能力的“图片生成三维组件”功能。用户上传图片即可生成三维组件，拖拽加载到仿真环境中并自动缩放，支持导出通用三维格式。在售前方案阶段，这一功能让客户自有工件与设备的导入效率显著提升，方案沟通从“抽象描述”变为“直观呈现”。
硬件层：移动机器人、控制器与示教器的智能化跃迁03
如果说Visual Components解决了“设计”与“仿真”的数字孪生问题，那么库卡在硬件层面的创新，则直接决定了“执行”与“智能”的物理表现。
移动机器人：AI驱动智能物流
从2022年的KMP i系列到2024年的KMP P系列，库卡AMR团队持续深耕本土化智能移动机器人。例如KMP 1500i搭载NVIDIA Jetson Xavier NX模组，拥有32TOPS算力，结合自研算法与多模式融合导航，可应对光线复杂、多粉尘、高动态的工厂环境。KMP 1500i
又如斩获2024红点至尊奖的KMP 600P，同样基于NVIDIA算力平台，搭载AI多模态融合导航，定位精准可靠。凭借AI多传感器感知、3D视觉避障及云端车队调度，两款AMR在复杂场景下保持高效稳定运行，以更强智能、更高柔性与安全性，助力企业构建AI驱动的柔性物流与智能工厂。
KMP 600P
KR C5 Micro-2：边缘AI驱动的机器人控制器
库卡新一代小型控制器KR C5 Micro-2。这款控制器集成了英伟达Jetson边缘AI模块，配合CUDA、TensorRT等软件栈，为机器人提供了实时AI推理能力。KR C5 Micro-2
搭载Jetson的库卡机器人能够实时“思考”——AI视觉、无序抓取、柔性装配、质量检测等复杂场景从此成为可能。在美的荆州工厂，这一组合已实现毫米级高精度定位，混线生产效率大幅提升。
软件与系统层：操作系统与智能体的全面进化04
iiQKA.OS2：为AI原生设计的机器人操作系统
库卡新一代机器人操作系统iiQKA.OS2从设计之初就为AI深度集成做好了准备。该系统支持英伟达AI扩展板，通过虚拟机器人控制器与Jetson算力结合，为全系列机器人(Delta、SCARA、六轴)提供了开箱即用的AI能力。
五大智能体：从执行器到“数字员工”的跨越
2025年9月，上海工博会，库卡以“库卡AI，让智造更简单”为主题，推出五大战略级智能体产品，标志着库卡从“执行器”向“智能体”的进化迈出实质性一步：
这一智能体矩阵正是“物理AI”的具象呈现：从感知、决策到执行，全链路数据贯通，制造业从“局部优化”迈向“系统级跃迁”。
液冷时代的协同：从数据中心到智能产线05
GTC 2026上，黄仁勋特别强调了液冷技术的重要性。他指出：“每一座数据中心、每一座工厂，从定义上来说都是受电力限制的。在固定的功率下，谁的每瓦Token吞吐量最高，谁的生产成本就最低。”
这一逻辑同样适用于智能制造。随着AI算力下沉到工厂边缘，机器人控制器、视觉处理单元等设备的散热需求日益突出。液冷技术正从数据中心走向工业现场。
库卡与英伟达的合作，正在帮助客户应对这一趋势。在Visual Components与Omniverse构建的数字孪生环境中，工程师可以提前模拟液冷管路的布局、冷却液的流动与热量分布，验证散热效率，优化设计，减少物理原型测试。同时，搭载英伟达Jetson的库卡机器人可用于液冷设备的精密装配与检测——例如服务器冷板的组装、冷却管路的焊接等场景，实现高精度、高可靠性的自动化作业。
这意味着，当制造企业规划液冷数据中心或部署液冷产线时，他们可以在虚拟世界中完成全部设计与验证，再由库卡机器人在物理世界中精准执行。虚实融合，让液冷时代的工厂建设更高效、更可靠。
三方协同：端到端的智能制造解决方案06
将上述合作串联起来，一幅清晰的“Visual Components仿真 + 库卡机器人 + 英伟达AI/Omniverse”协同图谱浮出水面：
设计仿真阶段
Visual Components快速建模，结合Omniverse实时渲染与图片生成三维组件功能，方案阶段即可导入客户工件、高保真呈现、高效沟通。
数字孪生阶段
Visual Components与Omniverse双向互通，仿真数据用于Isaac Sim中的AI训练，构建虚实同步的数字孪生。
虚拟调试阶段
库卡工程软件与Omniverse、Isaac深度集成，产线部署前完成编程、路径规划、碰撞检测与节拍优化。
物理执行阶段
搭载Jetson的KR C5 Micro-2控制器与smartPAD Touch Plus示教器协同工作，五大智能体各司其职，实现边缘AI实时推理与精准作业。
运营优化阶段
设备运维智能体实时监控状态，AI助手智能体提供自然语言交互，持续优化生产流程。
从设计到仿真，从调试到部署，从执行到优化——全链路数字化，这正是黄仁勋口中“每一家工业企业都将成为机器人公司”的落地路径。
结语：当物理智能照进现实
GTC 2026的舞台上，黄仁勋与迪士尼的机器人Olaf同台互动。那个在Omniverse中学会走路的雪人，正是“物理AI”的生动隐喻。
而库卡与英伟达过去三年的协同进化，恰如一场工业界的“Olaf养成记”：在Visual Components构建的数字世界里，机器人学会“看见”;在Jetson赋能的控制器与示教器里，它们学会“思考”;在五大智能体的协同中，它们学会“协作”;在Omniverse与Isaac的加持下，它们学会“适应”。
1万亿美元的预期市场，属于那些能同时驾驭“比特”与“原子”的公司。当Visual Components的实时渲染视口点亮全球工厂的屏幕，当搭载Jetson的库卡机器人在产线上完成一次次精准抓取，当液冷时代的数字孪生帮助客户优化每一度电的消耗——我们看到的不只是技术迭代，更是一个时代的开启。
而库卡，正站在这场变革的中心。
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