2026年10月，西门子与英伟达宣布达成合作，让电子制造商在虚拟3D环境中完成电路板光学检测（AOI）的准备工作。此项目能够将AOI程序生成环节的手动工程工作量最高减少85%，检测误报数量降低40%，一次通过率提升5%以上。目前，这套方案已在德国埃尔朗根的西门子电子工厂投入应用。
△西门子电子工厂埃尔朗根AOI检测区的数字孪生
取代实体样机
这套系统把西门子的Teamcenter产品生命周期管理软件、Process Preparation X与英伟达Cosmos平台组合在一起，形成一条从设计数据到检测准备的全链路。
• Teamcenter提供PCB设计、物料清单和元器件数据；
• Process Preparation X负责校验并规范化这些信息，将其整合为印刷电路板组装的数字孪生；
• 这个数字孪生即标准样板，质量控制中用于参照的完美基准；
• 英伟达Cosmos将金板转化为完全照片级逼真的虚拟金板，并生成良品与缺陷板的合成图像；
• 西门子借助英伟达Cosmos Data Factory生成缺陷图像，从而在任何实体电路板存在之前，就完成检测设备的校准。
西门子运营软件执行副总裁Mark Hindsbo表示："借助'虚拟'标准样板，电子制造商可以大幅加快生产切换的速度，而无需让产线停产。"英伟达物理AI仿真副总裁 Rev Lebaredian 则直言："制造商不用等到第一块实体电路板生产制造完成才开始准备检测工作。将西门子的工业软件与制造专长同英伟达Cosmos相结合，我们可以生成良品与缺陷板的合成图像，以虚拟方式完成检测准备，帮助制造商更快地将新产品投入生产。"
产线实战：AI辅助复检上线
进入正式生产阶段后，AI辅助的二次检测能力随即发挥作用。当AOI系统标记出疑似缺陷时，AI会分析该状况，判断它究竟是真实缺陷还是误报。
西门子将整条链路，从虚拟AOI准备与校准，到生产环节的检测支持，定义为一体化数字与AI工作流。此方案正在西门子电子工厂埃尔朗根进行演示，西门子将这座工厂称为其自适应AI驱动生产的"客户零号"（Customer Zero）。工厂提供了用例、生产环境与专业经验，其所处的混流生产场景中，工艺流程始终处于动态变化之中。项目的目标，是打造一座高度自适应的工厂。工厂SMT AOI检测区的数字孪生，也已通过Digital Twin Composer创建完成。
对3D打印意味着什么？
西门子和英伟达并未表示该工作流将延伸至增材制造领域，但它所要解决的问题，恰恰是3D打印行业再熟悉不过的痛点，南极熊认为其背后的逻辑同样可以迁移。
自动化检测必须用良品与缺陷样本来训练。在3D打印中，尤其是小批量、单件化生产场景，这类样本十分稀缺：每一个设计都是全新的，专门造出一个缺陷件作为训练样本，成本也极为高昂。埃尔朗根方案则彻底扭转了这一局面，不再等待实体样品，而是由零件数字孪生生成良品与缺陷版本的照片级图像，并在首次打印之前完成检测系统校准。
如果应用到3D打印上，这意味着检测准备可以在设计完成时进行。西门子其实早已提供这类前置验证能力：NX软件让用户在打印之前，就能确认最终设计是否满足性能要求；其2026年6月发布的版本更新了增材制造工作流，重点聚焦构建优化与过程控制。合成缺陷图像则会把同一思路再推进一步，从"这个设计能不能用"延伸为"如果这次打印出了问题，我们能不能及时发现"。
这一思路还可能改变缺陷被检出的数量。埃尔朗根项目的目标是将误报，即检测系统把良品误判为缺陷，减少40%。在3D打印中，误报减少意味着更少的良品被报废或送入人工复检，而这对单件成本高昂的零件来说意义重大。
当然，3D打印中应用这种数字孪生系统存在未知数。打印缺陷（如内部孔隙、翘曲）与电路板上的焊点、贴装缺陷并不相同，合成图像能否真实还原这些缺陷、足以支撑真实检测系统的校准，目前尚未得到验证。
来源：南极熊
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