Co si představit pod pojmem „průmyslový AI operační systém"

Nejde o žádný Windows pro fabriky. Siemens a Nvidia pod tímto označením budují softwarovou vrstvu, která propojuje návrh, simulaci, výrobu i dodavatelský řetězec do jednoho inteligentního celku. Základem jsou digitální dvojčata — virtuální kopie fyzických továren, strojů a procesů — která díky AI dokážou nejen simulovat změny, ale samy navrhovat vylepšení.

„Generativní AI a akcelerované výpočty nastartovaly novou průmyslovou éru. Digitální dvojčata se mění z pasivních simulací na aktivní inteligenci fyzického světa," řekl Jensen Huang na pódiu CES. Jeho kolega Roland Busch to doplnil jasně: „Společně budujeme průmyslový AI operační systém, který nově definuje, jak se fyzický svět navrhuje, staví a provozuje."

První plně AI řízená továrna podle této koncepce vzniká přímo v Siemens Electronics Factory v Erlangenu — v závodě, který sám vyrábí automatizační techniku. Termín spuštění? Ještě letos.

Technologický stack: Omniverse, PhysicsNeMo a AI mozek továrny

Architektura stojí na třech pilířích. Nvidia dodává AI infrastrukturu — od GPU přes simulační knihovny Omniverse až po frameworky jako CUDA-X a PhysicsNeMo. Siemens přináší stovky průmyslových AI expertů, vlastní hardware pro automatizaci a doménové znalosti z desetiletí řízení továren.

Jádrem systému je takzvaný AI Brain — centrální inteligence, která průběžně analyzuje data z výroby, porovnává je s digitálním dvojčetem a rozhoduje o optimalizacích. Když se má změnit výrobní postup, systém změnu nejdřív otestuje virtuálně a teprve po ověření ji přenese na ostrý provoz. Tím se dramaticky snižuje riziko odstávek a vadných sérií.

Zajímavým detailem je integrace chytrých brýlí Meta Ray-Ban — Siemens na nich testuje průmyslové kopiloty, kteří pracovníkům na dílně ukazují bezpečnostní upozornění, návody k údržbě a výrobní data přímo před očima. Hands-free interakce s AI se tak přesouvá z kanceláří kodérů přímo do výrobních hal.

Simulace zrychlené 2× až 10× — a to je jen začátek

Jedním z prvních hmatatelných přínosů partnerství je plná GPU akcelerace simulačního portfolia Siemens. Přechod z CPU na výpočty na Nvidia GPU zrychluje klíčové workflow v oblasti ověřování návrhů, rozvržení čipů a optimalizace procesů dvou- až desetinásobně.

V oblasti návrhu polovodičů — oboru, kde každá ušetřená hodina znamená obří finanční úsporu — integruje Siemens knihovny Nvidia CUDA-X a PhysicsNeMo napříč celým svým portfoliem pro elektronickou automatizaci návrhu (EDA). Výsledkem je, že firmy jako Samsung, TSMC nebo Synopsys už dnes díky těmto technologiím dosahují až 50násobného zrychlení u vybraných kvantově-chemických simulací.

Červenec 2026: Agent Fuse EDA přináší první čísla

Nejčerstvější kapitola se odehrála 26. července 2026 na konferenci DAC (Design Automation Conference). Siemens tam představil svého Fuse EDA AI Agenta — autonomního pomocníka, který využívá otevřené modely Nvidia Nemotron, knihovny CUDA-X a framework NeMo Gym k orchestraci složitých návrhových workflow napříč polovodiči, 3D pouzdry, deskami plošných spojů i celými systémy.

Výsledky testů v Siemens Solido Characterization Suite jsou působivé:

• Více než 10× rychlejší charakterizace knihoven
• Více než 10× nižší náklady na tokeny při provozu agentních workflow

V praxi to znamená, že firma, která dříve platila desetitisíce korun měsíčně za cloudové tokeny pro simulace, teď zaplatí jednotky tisíc — a výsledky má za zlomek času. To už není laboratorní experiment, ale produkční nasazení s měřitelnou návratností.

Kdo už na technologii vsází

Seznam prvních zákazníků není krátký. Mezi firmami, které jednotlivé komponenty průmyslového AI stacku testují nebo nasazují, figurují:

• Foxconn — největší světový výrobce elektroniky
• HD Hyundai — využití v loděnicích a těžkém průmyslu
• KION Group — automatizace skladů a logistiky
• PepsiCo — optimalizace výrobních a distribučních řetězců
• Samsung, Synopsys, Cadence, TSMC — návrh a výroba čipů

Hyundai navíc v samostatném projektu buduje s Nvidií fyzickou AI s 50 000 čipy Blackwell — což ukazuje, že průmyslová AI se neomezuje jen na software, ale zasahuje i do robotiky a humanoidních systémů.

Co to znamená pro Česko a Evropu

Siemens je v Česku jedním z největších zaměstnavatelů v technologickém sektoru — pobočky má v Praze, Brně, Ostravě, Mohelnici, Letohradu a dalších městech. Pro české výrobní podniky od Škody Auto přes strojírenské firmy až po dodavatele pro automotive má tato technologie zásadní význam.

Český průmysl se dlouhodobě potýká s nedostatkem kvalifikované pracovní síly — podle posledních dat Svazu průmyslu a dopravy ČR chybí v technických oborech desítky tisíc lidí. Průmyslová AI, která automatizuje rutinní optimalizační úlohy, není hrozbou pro pracovní místa, ale nástrojem pro přežití české výroby v globální konkurenci.

Důležitý je i evropský regulační rámec. EU AI Act klasifikuje průmyslové AI systémy jako vysoce rizikové a vyžaduje transparentnost, testování a lidský dohled. Siemens s Nvidií na to myslí — jejich přístup s testováním změn v digitálním dvojčeti před nasazením do ostrého provozu přesně odpovídá filozofii evropské regulace.

Cenově je řešení zatím určené pro velké podniky — konkrétní ceník Siemens nezveřejnil, protože jde o zakázkovou integraci. Pro menší české firmy ale existuje alternativa: otevřené modely Nvidia Nemotron, na kterých Fuse EDA Agent běží, jsou volně dostupné na Hugging Face a lze je provozovat i lokálně.

Od pasivních simulací k autonomním digitálním dvojčatům

Dosavadní digitální dvojčata fungovala spíš jako interaktivní 3D modely — ukazovala stav továrny, ale sama o sobě nic neměnila. Nová generace poháněná generativní AI a modely jako PhysicsNeMo bude schopná samostatně navrhovat úpravy, testovat je a validovat. Tomu Siemens s Nvidií říkají generativní simulace.

Výhledově má jít o autonomní digitální dvojčata, která nepřetržitě optimalizují výrobu — od spotřeby energie přes vytížení strojů až po prediktivní údržbu. Partnerství navíc vytváří opakovatelný blueprint pro AI továrny, který pokrývá celý životní cyklus — od plánování přes výstavbu až po každodenní provoz.

V době, kdy ceny energií zůstávají pro evropský průmysl kritickým faktorem a nedostatek pracovních sil dál tlačí na růst mezd, může být právě průmyslová AI rozdílem mezi udržením výroby v Evropě a jejím odsunem do Asie.