制造業

2025年 5月 20日

使用 NVIDIA Isaac Lab 為工業機器人裝配應用彌合仿真與現實之間的差距

多個部件的組裝在幾乎每個主要行業 (如制造、汽車、航空航天、電子和醫療設備) 中都發揮著關鍵作用。盡管機器人組裝應用廣泛，
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2025年 5月 18日

使用 NVIDIA AI Blueprint 進行視頻搜索和摘要，推動視頻分析 AI 智能體的發展

與傳統的 Computer Vision (CV) 模型相比， Vision Language Models (VLMs)…
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2025年 5月 7日

使用 NVIDIA NeMo Curator 構建 Nemotron-CC：一個高質量萬億令牌數據集，用于大型語言模型預訓練，源自 Common Crawl

對于想要訓練先進的 大語言模型 (LLM) 的企業開發者而言，整理高質量的預訓練數據集至關重要。為了讓開發者能夠構建高度準確的 LLM，
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2025年 3月 31日

工業設施數字孿生中的機器人仿真

工業企業正在采用 物理 AI 和自主系統來實現運營轉型。這涉及在工廠和倉庫中部署異構機器人車隊，包括移動機器人、 人形助手 、
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2025年 3月 18日

加速通用人形機器人的開發：NVIDIA Isaac GR00T N1

人形機器人需要能夠適應人類工作空間，處理重復性或高強度任務。然而，為真實世界的任務和不可預測的環境創建通用人形機器人是一項挑戰。通常來說，
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2025年 3月 11日

使用 NVIDIA AI Blueprint 構建實時多模態 XR 應用以進行視頻搜索和摘要

隨著 生成式 AI 和視覺基礎模型的最新進展，VLM 呈現了新一波視覺計算浪潮，其中模型能夠實現高度復雜的感知和深度上下文理解。
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2025年 2月 26日

圖像和視頻理解的視覺語言模型提示工程實踐指南

視覺語言模型 (VLMs) 正在以極快的速度發展。2020 年，首批 VLMs 通過使用視覺編碼器將視覺理解引入大語言模型 (LLMs) ，
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2025年 2月 20日

制造業產品設計工作流程的生成式 AI 轉型

長期以來，制造行業的傳統設計和工程工作流程一直以順序迭代的方法為特征，這種方法通常既耗時又需要大量資源。這些傳統方法通常涉及需求收集、
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2025年 1月 30日

如何使用 OpenUSD

通用場景描述（Universal Scene Description） 是開放、可擴展的框架和生態系統，具有用于在 3D 虛擬世界中合成、
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2025年 1月 16日

NVIDIA JetPack 6.2 為 NVIDIA Jetson Orin Nano 和 Jetson Orin NX 模塊引入超級模式

NVIDIA Jetson Orin Nano 超級開發者套件 的推出為小型邊緣設備開啟了 生成式 AI 的新時代。
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2025年 1月 6日

如何為基于感知的物理 AI 構建支持生成式 AI 的合成數據管道

訓練用于為機器人和自動駕駛汽車等自主機器提供動力支持的 物理 AI 模型 需要大量數據。獲取大量不同的訓練數據可能十分困難、耗時且昂貴。
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2025年 1月 6日

利用最新的 NVIDIA Isaac 版本推進機器人學習、感知和操控技術

在 CES 2025 上，NVIDIA 宣布了對 NVIDIA Isaac 的重要更新。NVIDIA Isaac 是一個由加速庫、
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2024年 12月 17日

NVIDIA Jetson Orin Nano 開發者套件得到“超級”提升

生成式 AI 格局正在迅速發展，新的 大語言模型 (LLMs)、視覺語言模型 (VLMs) 和視覺語言動作 (VLAs) 模型每天都在涌現。
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2024年 12月 14日

Warp 1.5.0 引入圖塊化編程

借助最新版本的 Warp 1.5.0 ，開發者現在可以使用 Python 中基于圖塊的新編程基元。
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2024年 11月 21日

NVIDIA JetPack 6.1 通過攝像頭堆棧優化和固件 TPM 實現性能和安全性提升

NVIDIA JetPack 不斷演進，為滿足 邊緣 AI 和機器人開發者 的不斷增長需求提供最新的軟件。每個版本中，
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2024年 11月 19日

將實時 IoT 數據連接到數字孿生，實現 3D 遠程監控

隨著企業越來越多地將 AI 集成到其工業運營中，以提供更自動化和自主化的設施，越來越多的運營團隊開始集中在遠程運營中心。
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