NVIDIA 利用 AI Day Seoul 展示了与三家韩国制造商在物理 AI 领域的合作成果：三星电子在芯片仿真方面、Kakao Mobility 在 L4 级自动驾驶系统方面以及 LG 电子在工厂机器人方面。其中最引人注目的是三星，它将芯片级热力学分析的计算时间从 32 核 CPU 上的约 18 小时缩短到 GPU 上的 41 秒，速度提升了约 1,600 倍。这得益于他们将 AI 预测的材料属性与更粗的网格和 GPU 加速相结合。
三星加速半导体仿真
三星正在拓展与英伟达在材料研究、工艺开发和器件工程领域的合作。在技术计算机辅助设计（TCAD）方面，三星利用英伟达的cuISS和cuDSS加速器件仿真核心的稀疏线性系统，GPU加速也延伸至其工艺和光学仿真。在材料研究领域，三星的sMOL平台借助英伟达cuEST，在特定量子化学计算中实现了高达5倍的端到端速度提升。此外，三星正在探索cuEquivariance，以加速用于训练和运行原子级AI模型的张量运算。
1,600倍的性能提升源自三星基于NVIDIA PhysicsNeMo构建的芯片级热力学分析工作流程。在一个AI均质化案例中，三星用AI预测的粗网格有效材料属性替代了精细网格求解，并在GPU上运行，将求解时间从32核CPU上的约18小时缩短至41秒。此次对比仅涵盖这两种配置；NVIDIA并未指明具体是哪款GPU，且速度提升不仅反映了硬件性能，也反映了粗网格和AI替代模型的性能提升。
NVIDIA补充说，其Agent Toolkit最终可以将这些仿真工具和AI模型连接起来，以便工程代理可以运行分析和比较设计，不过NVIDIA称这只是一种可能性，并非三星已经部署的功能。
Kakao Mobility 计划 4 级驾驶系统
Kakao Mobility计划利用NVIDIA的车辆计算和安全技术，推进L4级自动驾驶系统的发展。该系统将结合Kakao Mobility自主研发的驾驶软件及其在首尔江南区的运营经验，并与NVIDIA的车辆计算平台相融合。该计划采用NVIDIA Hyperion平台，这是一个基于NVIDIA DRIVE AGX Thor的车辆传感器和计算参考平台，并由NVIDIA Halos为整个开发和验证过程提供安全保障。
初期开发计划围绕起亚汽车的专用车辆展开，旨在支持韩国未来的L4级自动驾驶服务。NVIDIA并未透露部署时间表或车辆数量。
LG展示机器人在制造业中的学习能力
LG电子和NVIDIA在实际制造环境中，利用搭载NVIDIA Isaac GR00T的LG CLOiD机器人，演示了机器人操作和制造任务。这项工作实现了NVIDIA所谓的“物理AI数据飞轮”：真实世界数据采集、基于Cosmos的数据增强、GR00T模型训练、NVIDIA Jetson AGX Thor上的板载计算以及基于仿真的评估，最终结果被打包成可重用的工作流程，用于CLOiD的持续开发和验证。
LG 和 NVIDIA 正在利用此次演示来完善一套可重复使用的机器人培训、评估和改进流程，以用于制造业。NVIDIA 表示，演示已完成，目前正在进行开发，但尚未确定量产部署日期。
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