制造業

2025年 6月 24日
借助 NVIDIA Isaac Manipulator 和 Vention Machine 提高工業機器人的靈活性 Motion AI
隨著工業自動化的加速,工廠越來越依賴先進的機器人技術來提高生產力和運營彈性。機器人的成功部署取決于精確的運動規劃、
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2025年 6月 18日
NVIDIA 在制造和運營領域的 AI 應用:借助 NVIDIA CUDA-X 數據科學加速 ML 模型
從晶圓制造和電路探測到封裝芯片測試,NVIDIA 利用數據科學和機器學習來優化芯片制造和運營工作流程。這些階段會產生 TB 級的數據,
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2025年 6月 16日
使用世界基礎模型生成的合成軌跡數據提高機器人學習效果
在機電一體化和機器人 AI 基礎模型的進步的推動下,通用型機器人技術已經問世。但關鍵的瓶頸依然存在:
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2025年 6月 11日
使用 Siemens Teamcenter 數字現實查看器打造栩栩如生的數字孿生
現代產品通常由數百萬個部件組成,需要復雜的設計和協作。工業世界在管理復雜性方面面臨重大挑戰,傳統的可視化工具無法渲染這些大型、
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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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